बैडू के स्वामित्व वाले गहन शिक्षा मंच फ्लाईपैडल ने हाल ही में नई पीढ़ी के फ्लाईपैडल फ्रेमवर्क 3.0 के आधिकारिक लॉन्च की घोषणा की है। इस बार जारी किए गए फ्रेमवर्क 3.0 ने "गतिशील-स्थिर एकीकृत स्वचालित समानांतरकरण" जैसी प्रमुख तकनीकों सहित पाँच प्रमुख तकनीकी नवाचारों को पेश किया है, जिसका उद्देश्य बड़े मॉडल के विकास और प्रशिक्षण लागत को प्रभावी ढंग से कम करना और बड़े मॉडल युग के बुनियादी ढाँचे के निर्माण में मदद करना है।
बड़े मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान कार्यों को सहायता देने वाले मुख्य बुनियादी ढाँचे के रूप में, फ्लाईपैडल फ्रेमवर्क 3.0 प्रदर्शन अनुकूलन के मामले में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह फ्रेमवर्क पहले से ही वैनक्सिन 4.5, वैनक्सिन X1 सहित कई मुख्यधारा के बड़े मॉडलों का समर्थन करता है, और अनुकूलित डीपसीक-आर1 फुल-ब्लडेड सिंगल-मशीन परिनियोजन के माध्यम से, थ्रूपुट में उल्लेखनीय रूप से वृद्धि हुई है, वृद्धि दोगुनी तक पहुँच गई है।
गणना गति के संदर्भ में, फ्लाईपैडल फ्रेमवर्क 3.0 ने अपने स्वयं के नवीन तंत्रिका नेटवर्क कंपाइलर CINN के माध्यम से प्रदर्शन में काफी वृद्धि की है। कुछ ऑपरेटरों की निष्पादन गति में 4 गुना वृद्धि हुई है, और मॉडल के अंत-से-अंत प्रशिक्षण गति में 27.4% की वृद्धि हुई है, जिससे बड़े मॉडल के प्रशिक्षण समय में उल्लेखनीय कमी आई है।
हार्डवेयर अनुकूलन के संदर्भ में, फ्लाईपैडल फ्रेमवर्क 3.0 ने कई चिपों के एकीकृत अनुकूलन योजना को लॉन्च किया है, जो 60 से अधिक मुख्यधारा की चिप्स का समर्थन करता है, और प्रशिक्षण क्लस्टर, स्व-ड्राइविंग और स्मार्ट टर्मिनलों जैसे कई अनुप्रयोग परिदृश्यों को कवर करता है। डेवलपर्स को केवल एक बार कोड लिखने की आवश्यकता होती है, और क्रॉस-चिप निर्बाध माइग्रेशन को महसूस किया जा सकता है, हार्डवेयर अनुकूलन लागत में काफी कमी आई है, जो 80% तक कम हो गई है।
फ्लाईपैडल 3.0 का लॉन्च निस्संदेह गहन शिक्षा फ्रेमवर्क के लिए एक तकनीकी नवाचार है, जो बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के विकास और परिनियोजन के लिए अधिक कुशल और अधिक लचीला समर्थन प्रदान करता है।
