尽管 GPU 算力持续提升，但显存增量相对缓慢，GPU 的显存容量逐渐成为训练大模型的核心瓶颈。zero-offload异构训练借助 CPU 内存等外部存储资源...

混合精度训练过程中显存占用主要来自参数、梯度、优化器和中间激活值。仅参数、梯度和优化器占用内存为参数量的16倍，假如全参训练一个7.5B的模型，至少要120G的...

在训练过程中显存的用一般是四部分组成参数，梯度，优化器和中间激活值，前三项和参数量的的关系约为16倍。假如一个3B的模型，至少要48G的显存，加上中间激活着占用...

策略：将模型的梯度和优化器状态进行分片。每个GPU上，保存一份完整的参数副本，以及分片后的梯度和优化器状态。

下面那个 RSENSE = 1kΩ 串在负载回路的地线上，是一个 低端电流采样电阻。（这个低端的意思是一段接在地）

具体报错：[Err] 1055 - Expression #1 of ORDER BY clause is not in GROUP BY clause and...

go-zero 发布了 v1.9.3 版本，本次更新在可靠性、性能以及与行业最佳实践的对齐方面做出了多项重要增强。包括一致性哈希负载均衡器、gRPC 连接默认行...

DeepSpeed v0.18.1 在性能优化、功能扩展与稳定性方面进行了多项改进，尤其在优化器灵活性、学习率控制、检查点引擎以及 HF Accelerate ...

DeepSpeed 发布了 v0.18.0 版本，本次更新在分布式训练性能优化、内存管理、日志系统、模型检查点等方面进行了大量改进和修复，重点增强了 DeepC...

在 2025年10月11日，go-zero 发布了 v1.9.2 版本。本次更新并没有带来新的功能或重大改动，而是针对一个关键依赖问题进行修复，目的是保证整个项...

2025年10月2日，go-zero 正式发布了 v1.9.1 版本。本次更新带来了日志系统的增强、REST/SSE 的稳定性与可操作性的改善、诊断能力提升以及...

在当今微服务架构和云原生应用高速发展的时代，框架的性能与功能往往成为开发者选择的重要因素。作为国产优秀的Go微服务框架，go-zero自发布以来持续更新迭代，不...

大型语言模型（LLM）的训练面临着前所未有的计算和内存挑战。随着模型规模达到数百亿甚至数千亿参数，高效的内存管理成为训练成功的关键因素之一。2025年，LLM训...

在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式...

2025年，zero-shot学习研究取得了显著进展。研究人员通过改进模型架构、优化训练策略和设计更有效的提示方法，不断提升模型的zero-shot能力。

当前的LLM改进方法高度依赖大规模人工标注数据，这种范式虽然取得了显著成果但面临两个根本性限制：人类生成数据的有限性将导致训练瓶颈，以及人工数据的智能上界制约了...

You are reading this sentence effortlessly. The letters connect, the emojis are ...

这是我们结合示例1分析的过程，在过程中我们发现在计算长度后如果不对反转为1的0进行还原，将会影响其他的长度结果。所以我们可以用一个计数器来记录0的个数，这样就省...

1、密文如下，本来想尝试凯撒加密，但在PyCharm中看到存在大量“ZWJ”字符，联想到零宽隐写。