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密歇根大学与NVIDIA合作降低AI训练能耗
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AI 综述
10月13日，Tech Xplore报道称，密歇根大学工程学院开发的Perseus与Kareus两款协同软件工具，有望将大规模AI训练能耗降低40%–50%，且不影响训练速度与性能。Perseus通过降低不必要的处理器高速运行，最高可减少30%的训练能耗；Kareus在此基础上，在报道所述的两项开源大模型训练中进一步降低10%–30%的能耗。目前，研究人员正与NVIDIA合作，推动将该方法集成到其开源训练平台Megatron-LM中。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展10月13日 04:20
研究人员正与NVIDIA合作，将节能方法集成到开源训练平台Megatron-LM中。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Tech Xplore 科技、AI 与电子产业原文 ↗密歇根大学与 NVIDIA 合作：协同软件工具有望将 AI 训练能耗降低多达 50%
密歇根大学工程学院的 Perseus 与 Kareus 两款协同软件工具有望将大规模 AI 训练能耗降低 40%–50%，且不影响训练速度与性能。Perseus 通过放慢不必要的处理器高速运行，最高降低 30% 训练能耗；Kareus 在此基础上前述两项开源大模型训练再降 10%–30%。研究人员正与 NVIDIA 合作，将该方法集成到其开源训练平台 Megatron-LM 中。
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