@PyTorch: TRANSIT(TRANsparent Scale-In for multi-node Training)是一种使统一虚拟内存对大规模训练实用的运行时

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摘要

TRANSIT是一种运行时,使统一虚拟内存对大规模LLM训练实用,无需更改代码即可将GPU使用率降低高达50%,并将在PyTorch Conference North America上展示。

TRANSIT(TRANsparent Scale-In for multi-node Training)是一种使统一虚拟内存对大规模LLM训练实用的运行时,使模型能够训练时使用多达50%更少的GPU,而无需修改现有的PyTorch训练代码。 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程博士候选人Hyungyo Kim将在PyTorch Conference North America上与IBM Research的Apoorve Mohan一起以海报形式展示TRANSIT。 在PyTorch Conference North America上学习如何以少胜多:https://hubs.la/Q04v4SL60
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缓存时间: 2026/08/26 19:17

TRANSIT(多节点训练的透明规模内缩)是一种运行时方案,使大规模LLM训练的统一虚拟内存得以实用化,能够减少最高50%的GPU使用量,且无需修改现有PyTorch训练代码。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程博士候选人金亨杓将与IBM研究院的阿普尔夫·莫汉一同在PyTorch北美大会上通过海报展示TRANSIT技术。

了解如何在PyTorch北美大会上学习“以少胜多”的训练方法:https://hubs.la/Q04v4SL60


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超级早鸟票2026年3月31日–4月10日
早鸟票2026年4月11日–7月31日
标准票2026年8月1日–9月4日

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