摘要
本申请涉及昇腾人工智能一体机及其AI大模型训练方法,涉及人工智能的技术领域,其包括多个基于昇腾芯片的高性能计算单元,每个计算单元配置HBM2E内存,采用3D堆叠技术实现多层存储结构并集成ECC纠错功能,用于存储和处理大规模AI模型训练数据集;高速互联网络模块,基于InfiniBand协议构建计算单元间通信链路。本申请具有通过采用基于昇腾芯片的高性能计算单元及大内存技术,有效解决了传统GPU集群在处理大规模AI模型训练时的内存瓶颈问题,显著提升了模型训练速度和效率;能效优化系统的应用,包括动态电压频率调整和双循环液冷散热技术,大幅降低了能耗,减少了数据中心的运营成本和环境压力的效果。
技术关键词
模型训练方法
液冷散热模块
多路径传输协议
钛合金换热器
缓存替换算法
拥塞控制算法
扩展背板
存储结构
内存虚拟化技术
动态
双循环
堆叠技术
纠错功能
调节运行参数
液冷散热技术
热插拔组件
数据传输机制
历史访问记录
数据分布特征
注意力机制
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模型训练方法
样本
视频生成方法
损失函数优化
数据
动作特征
视觉特征
动作噪声
模型训练方法
执行设备
检测模型训练方法
注意力机制
输出特征
多尺度特征
检测网络模型