IP属地：陕西
-
2025记忆工作电脑 lenovo 昭阳 K14 上班的路上，在接近西山的北清路上，月亮挂在山尖。 为我的小黄蜂自行车开发了一个模型，预测下一次的保养时间，...
-
【实测】昇腾910B环境下模型训练性能调优效果NPU训练性能调优技术实践：从训练代码优化达到到训练性能（效率）提升 在NPU（神经网络处理器）环境下，模型训练的性能优化是提升训练效率、缩短训...
-
为什么要把运行在GPU上的pytorch模型迁移到昇腾的NPU
将运行在GPU上的PyTorch模型迁移到昇腾NPU（神经网络处理器）的决策，通常基于性能优化、成本控制、国产化需求、生态适配等多重因素。以下从...
-
Spring AI Alibaba一、 什么是 Spring AI Alibaba Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模...
-
将PyTorch模型迁移至昇腾设备上训练(三、PyTorch迁移性能调优）零、性能指标 昇腾模型性能调试中的基本性能指标，包括吞吐率、线性度和算力利用率等。 在计算性能指标中，优先级排序为：吞吐率 > 单步迭代时间 >...
-
将PyTorch模型迁移至昇腾设备上训练(二、模型精度对齐）一、精度问题概述 随着ChatGPT的推出，大模型迅速成为AI界热点。大模型训练需要强大的算力支撑，涉及数据、模型、框架、算子、硬件等诸多环节。...
-
将PyTorch模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优(一）训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定...
-
人工智能算子
在人工智能领域，算子（Operator）是指用于执行特定计算任务的基本单元，是构建和优化神经网络模型的核心组件。人工智能算子（AI Operat...
-
大模型训练TP/DP/PP/EP概念
在大模型训练中，TP（张量并行）、DP（数据并行）、PP（流水线并行）和 EP（专家并行）是常见的并行计算策略，用于解决模型规模增长带来的显存不...