Model Parallelism: Deep Learning con GPU Multiple in modo efficiente e sostenibile

Le tecniche descritte in questo lavoro offrono un approccio pratico e completo per affrontare le complessità dell'addestramento distribuito di modelli di deep learning. Grazie a un uso combinato di strategie di parallelismo, ottimizzazioni della memoria e tecnologie avanzate di comunicazione, le soluzioni presentate affrondano le sfide legate alla crescita delle dimensioni dei modelli e alla necessità di maggiori risorse computazionali.