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- 本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。 大模型的带来随着深度学习的发展，为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景，训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，数据集的范围从200MB到541TB不等。模型的尺寸也从BERT的3.... 本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。 大模型的带来随着深度学习的发展，为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景，训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，数据集的范围从200MB到541TB不等。模型的尺寸也从BERT的3....
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