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...泛應用的一個算法，Angel 分別提供了利用 Gradient Descent、ADMM 兩種優化方法計算的 LR 算法。這兩種算法，無論是耗費的資源，還是性能、收斂速度，都遠比原生的 Spark 實現優越。 (1). GD-LR （數據： 騰訊內部某推薦數據，5×107 特...
...等方面對之前的工作做一個總結和分享。 算法探索 基于 ADMM 的低比特量化 低比特量化是模型壓縮( ModelCompression )和推理加速( Inference Acceleration )中一個核心的問題，目的是將神經網絡中原有的浮點型參數量化成 1-8Bits 的定點參...
...隨機方法擬合現存的神經網絡，如 MCMC、HMC、近端方法和 ADMM，它們都能大大減少深度學習的訓練時間。超參數調節相比于傳統貝葉斯非參數方法，在貝葉斯非參數方法中使用超平面應該產生良好的預測器。深度學習在計算機軟...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
