【阿里云计算】【开发者成长】揭秘阿里云大规模深度学习性能优化实践( 七 ) |深度学习|人工智

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我们扩展了 AIACC 的接口来支持 Transformer 和 Bert 模型的分布式训练，最终 Transformer 模型在 16 张 GPU 卡上，取得了 7.8 倍的性能提升， Bert 模型在 16 张 GPU 卡上取得了 7.4 倍的性能提升。

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【【阿里云计算】【开发者成长】揭秘阿里云大规模深度学习性能优化实践】
FastGPU 一键部署和训练手势识别应用的源码：https://github.com/aliyun/alibabacloud-aiacc-demo/tree/master/pytorch/gtc-demo
上文介绍的大规模人脸识别分布式训练源码：https://github.com/aliyun/alibabacloud-aiacc-demo/tree/master/mxnet/insightface
上文介绍的大规模自然语言理解分布式训练源码：https://github.com/aliyun/alibabacloud-aiacc-demo/tree/master/tensorflow/bert
后续还会开源更多大规模深度学习源码，敬请期待。

【阿里云计算】【开发者成长】揭秘阿里云大规模深度学习性能优化实践( 七 )

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