登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
MFU（Model Flop Utilization，模型浮点运算利用率）是衡量大模型训练 / 推理效率的核心指标，用于量化硬件（如 GPU）的浮点运算能力被模型实际利用的比例。其计算原理围绕 “理论最大算力” 与 “模型实际消耗算力” 的比值展开，直接反映了硬件资源的利用效率。在深度学习领域，评估模型的计算量通常涉及到多个指标，其中MACs（Multiply-Accumulate Operati
作者：昇腾实战派 x 哒妮滋T5模型，是 Transfer Text-to-Text Transformer 的简写；Transfer 来自 Transfer Learning，预训练模型大体在这范畴，Transformer 也不必多说，Text-to-Text 是作者在这提出的一个统一训练框架，将所有 NLP 任务都转化成 Text-to-Text （文本到文本）任务。英德翻译：只需将训练数据集
每张卡上的 module,api,kernel（O0）组成了一个Ranknode（O1），不同的 Ranknode 组成对应的T/D/PP域节点（O1.5），不同的并行域节点拼合形成完整（model）micro_step（O2），不同 micro step拼合形成 step（O3），多个step拼合形成区域段数据集表现，一般就loss趋势等。下面探讨精度问题定位过程中几个核心步骤。
本文从宏观的角度梳理了训练的大致流程，分析了精度问题在训练流程中的表现，梳理了针对训练各环节进行相应数据采集和分析的工具。 概览图 基本概念 训练流程 概览图的上半部分展示了一个大模型训练的完整流程，从数据输入到权重更新，大体上分为以下五个部分： 准备阶段 （START 之前）：左侧的“weight、dataset、env（sys env）、CANN/CUDA、config”代表训练所需的输入条件
前言本篇文章分为2个部分，第一部分主要搭建了机器人的仿真环境（ROS2 MuJoCo等），运行了机械臂及移动机器人相关示例程序；第二部分运行了OrangePi AIpro系统自带的示例程序及昇腾社区官方的示例程序；最后总结使用体验。 一、开发板软硬件 1.1 硬件介绍及准备这里我找了几块开发板，左边为
拥抱香橙派AIPro,解锁目标检测智慧算力，香橙派AIPro,由香橙派联合华为精心打造，建设人工智能新生态的高端产品，采用昇腾AI技术路线，拥有8TOPSAI算力，8GB/16GB的LPDDR4X内存
昇腾AI大模型
——昇腾AI大模型
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
昇腾开源生态专区
鲲鹏昇腾开发者社区
