Memory-efficient tensor parallelism for long-sequence Transformer training
Transformer-based models like large language models (LLMs) have attracted significant attention in recent years due to their superior performance. A long sequence of input tokens is essential for industrial LLMs to provide better user services. However, memory consumption increases quadratically wit...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Frontiers of information technology & electronic engineering Jg. 26; H. 5; S. 770 - 787 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Hangzhou
Zhejiang University Press
01.05.2025
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2095-9184, 2095-9230 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!