戴尔科技：AI GPU分布式训练白皮书（2022版）（61页）

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摘要：

戴尔科技AIGPU分布式训练技术白皮书(2022版)内容摘要当前人工智能应用消耗的计算力，平均2-3个月就会增长一倍。AI模型越来越庞大，模型参数规模快速增长，针对AI大模型训练，仅靠提升AI加速芯片单卡性能已经非常困难，多机多卡分布式训练势在必行。同AI服务器单机训练相比，多机GPU分布式训练是一个系统工程，“通信墙”和“IO墙”是制约大规模计算集群加速的主要影响因素。戴尔科技集团将在技术白皮书中，为您分享AI计算技术发展的研究，构建AIGPU分布式训练集群的解决方案与性能优化的最佳实践。本白皮书撰写团队戴尔科技集团数据中心业务部戴尔科技集团人工智能和高性能计算创新实验室北京凌云仿真信息技术...

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