This is a pytorch implementation of the Graph Attention Network (GAT) model presented by Veličković et. al (2017, https://arxiv.org/abs/1710.10903). The repo has ...
5D并行 = DP × PP × TP × SP × EP 示例配置 (1024 GPUs): - DP: 8路 (8个数据副本) - PP: 8路 (8个流水线阶段) - TP: 8路 (8路张量并行) - SP: 2路 (2路序列并行) - EP: 1路 (所有专家在同一组) 总模型大小 ≈ 单GPU模型大小 × PP × TP × EP ...
一些您可能无法访问的结果已被隐去。
显示无法访问的结果