训练GPU云服务器的相关内容

文章 2025-03-12 来自：开发者社区

COMET：字节跳动开源MoE训练加速神器，单层1.96倍性能提升，节省百万GPU小时

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花「MoE训练卡在通信瓶颈？字节黑科技让GPU效率飙升196%！」大家好，我是蚝油菜花。当你还在为这些场景抓狂...

文章 2025-03-05 来自：开发者社区

MiniMind：2小时训练出你的专属AI！开源轻量级语言模型，个人GPU轻松搞定

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 “开发者福音！开源AI代码助手MiniMind，2小时训练25.8M小模型” 大家好，我是蚝油菜花。你是否也遇...

一键训练大模型及部署 GPU 共享推理服务

通过创建 ACK 集群 Pro 版，使用云原生 AI 套件提交模型微调训练任务与部署 GPU 共享推理服务。支持快速创建 Kubernetes 集群，白屏配置任务数据共享存储和下载，并通过命令行工具 Arena 快速提交模型训练任务、部署推理服务。使用云原生 AI 套件可以让模型训练和推理提效，提高 GPU 资源利用率。

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阿里云文档 2025-02-13

使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能

DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。

阿里云文档 2025-02-07

ACK集群实现GPU AI模型训练最佳实践

本文介绍GPU AI模型训练的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

自研分布式训练框架EPL问题之提高GPU利用率如何解决

问题一：EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？ EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？参考回答： EPL通过epl.replicate接口实现模型的stage划分，支持Layer间拆分的模型并行方式。这种方式可以将大型模型的不同层分布到不同的GPU上，从而解决单卡显存无法放下整个模型的问题。 ...

问答 2024-06-04 来自：开发者社区

【阿里云弹性计算】深度学习训练平台搭建：阿里云 ECS 与 GPU 实例的高效利用

在深度学习的领域中，强大的计算资源是实现高效训练和模型优化的关键。阿里云的弹性计算服务（ECS）结合其 GPU 实例，为搭建深度学习训练平台提供了理想的解决方案。一、深度学习对计算资源的需求深度学习模型通常需要大量的计算能力和内存来处理海量的数据和复杂的计算。GPU 的并行计算能力在加速深度学习训练方面具有显著优势。二、阿里云 ECS...

阿里云文档 2024-05-27

安装和使用Deepytorch Training提升训练加速能力

Deepytorch Training是阿里云自研的AI加速器，面向传统AI和生成式AI场景，在模型训练过程中，可提供显著的训练加速能力。本文主要介绍安装并使用Deepytorch Training的操作方法。

文章 2024-05-14 来自：开发者社区

为什么大模型训练需要GPU，以及适合训练大模型的GPU介绍

前言今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU ...

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更新时间 2025-03-13 12:40:41

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GPU云服务器

GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，服务于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云作为亚洲第一的云服务提供商，助您提高企业竞争力。

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即刻拥有 QwQ-32B，性能比肩全球最强开源推理模型

QwQ-32B 模型具有强大的推理能力，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，在数学、代码等核心指标（AIME 24/25、LiveCodeBench）达到 DeepSeek-R1 满血版水平。本方案介绍 QwQ-32B 的多种部署方式，用户可灵活选择，即开即用。

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