AMD 发布GPU层次化数据流水线LLM训练论文
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AMD 发布GPU层次化数据流水线LLM训练论文
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AI 综述
研究团队提出一种在 AMD GPU 上训练大模型的方法：通过层次化数据流水线缓解计算单元等待数据的瓶颈。该方案利用 Tensor Data Mover（TDM）、Transpose-load、SDMA 和 RDMA 三类数据搬运特性，持续向计算单元供数。论文称相关实现已集成到面向 AMD GPU 的开源框架和库中。
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最新进展11月5日 13:00
面向 LLM 训练的层次化数据流水线：AMD GPU 上的数据调度研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv cs.AI面向 LLM 训练的层次化数据流水线：AMD GPU 上的数据调度研究
研究团队提出在 AMD GPU 上通过层次化数据流水线解决 LLM 训练中计算单元等待数据的瓶颈，利用 Tensor Data Mover（TDM）、Transpose-load、SDMA 和 RDMA 三类数据搬运特性保持数据持续供给计算单元。
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