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Scaling Large Language Model Training with Low-Bandwidth Partitioning in Edge Computing

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内容提要

本研究提出了一种三层次分区优化策略，以提高大语言模型训练效率，尤其是在低带宽环境下。实验结果表明，该策略使20B GPT模型的每个GPU性能提升了1.71倍，扩展效率达到0.94，显著优化了训练过程。

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标签

GPU性能 edge model 优化策略 低带宽 大语言模型 训练效率
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