在人工智能大模型迅猛发展的当下，大模型参数和计算量呈指数级增长，大规模深度学习模型的训练离不开多硬件设备的分布式计算。在鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持下，北京大学计算机学院崔斌教授团队创新研发了面向大模型的高效分布式训练框架，大幅提升了大规模分布式训练模型
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聚焦大模型训练效率提升 北大依托昇腾突破细粒度混合并行技术
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