一项新的研究提出了一种旨在更有效利用GPU资源的方法,从而减少由于训练GPU而导致的浪费。这项研究建议利用在GPU上训练但使用CPU进行部署的“切割”方法。新方法可以在实践中有效地减少GPU和CPU之间的尴尬瓶颈。这次研究得出的结论可能会对未来的AI训练产生重要影响,并在节省计算资源方面发挥关键作用。
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