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大模型分布式计算的优化方法思考
在数据驱动时代，人工智能技术飞速发展，大模型以其庞大参数和卓越性能在自然语言处理、图像识别等领域展现出巨大的潜力。但模型规模扩大导致传统计算资源难以满足需求，需优化基础设施。本文提出创新性解决方案，讨论并行计算策略，分析集合通信、数据交换通道，并给出性能优化建议。期望能为对高性能计算、分布式系统优化及大数据处理感兴趣的读者提供一定参考。
