昇腾CANN借助根技术创新对大模型训练过程进行了系统级的优化加速，通过合理的分布式切分策略和内存优化策略，使大模型放得下；通过计算层、调度层和通信域的优化，使大模型跑得快，未来CANN也将持续研究、不断突破，以大模型赋能应用，加速千行万业智能化转型。

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在NPU/GPU上进行模型训练计算，为了充分使用计算资源，一般采用批量数据处理方式，因此一般情况下为提升整体吞吐率，batch值会设置的比较大，常见的batch数为256/512，这样一来，对数据预处理处理速度要求就会比较高。大家是不是对这些接口功能很熟悉？昇腾CANN内置的预处理算子是比较丰富的，后续在继续丰富torchvision预处理算子库的同时，也会进一步提升预处理算子的下发和执行流程，让

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