★
Menu
Trang chủ Cách xây dựng Danh sách theo dõi Hệ sinh thái
Phần cứng Các chipSo sánh chip Máy chủ & Hệ thốngMạng kết nối Bộ nhớXưởng đúc & Đóng gói Làm mát
Cơ sở hạ tầng Trung tâm dữ liệuĐiện năng Dự ánCloud & Điện toán GPU
Trí tuệ Mô hình AIPhần mềm Sản phẩm AICác benchmark Bài báo nghiên cứuCác tập dữ liệu Các khái niệm
Hệ sinh thái Công tyCổ phiếu Con ngườiDòng thời gian Xu hướngTương lai của AI
Học Tin tức Hỏi dữ liệu AI Agents
Giới thiệu Về chúng tôi Phương pháp luận Dữ liệu & API Tuyên bố miễn trách nhiệm
Tùy chọn
DỮ LIỆU & API

Truy cập JSON chỉ đọc miễn phí vào dữ liệu cache của trang.

Chế độ tối

Chế độ hướng dẫn
Chưa quen với thuật ngữ về chip, data center và mô hình AI? Chúng tôi giải thích các khái niệm then chốt ngay khi bạn duyệt, bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Cùng dữ liệu đó, có phần hỗ trợ tích hợp sẵn.

Chế độ chuyên gia
Bạn đã nắm rõ cấu trúc. Chỉ cần dữ liệu: gọn, nhanh và súc tích, không có giải thích thêm. Đây là chế độ xem mặc định.

Ngôn ngữ giao diện
‹ Quay lại
Trang chủ › Phần mềm › DeepSpeed

DeepSpeed

Phần mềm Huấn luyện Tác nhân

Microsoft's scaling toolkit — ZeRO sharding made huge models trainable.

Bạn đang xem hồ sơ phần mềm: một công cụ hoặc nền tảng trong hệ sinh thái AI — ai duy trì và nó chạy trên phần cứng nào.

DeepSpeed's ZeRO optimizer sharding let models far larger than one GPU's memory train efficiently, powering the Megatron-Turing era and countless open efforts since. Its ideas (now echoed by PyTorch FSDP) defined how the industry splits models across thousands of devices.

Kết nối của mục này với phần còn lại của hệ thống

Các liên kết của hồ sơ này trong nháy mắt — nhấp vào một nhóm để chuyển đến nhóm đó.

Được duy trì bởi

Liên quan

Nguồn

DeepSpeed ↗

Hồ sơ được xem xét tính đến 2026-01-15 — xem Phương pháp luận.