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vivo:多模态大模型千卡集群训练优化实践
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AI 摘要
vivo AI 架构师王兆雄:多模态大模型训练面临算力、存储等挑战。从数据处理、模型计算、通信、稳定性四方面优化,如 LLaVA 数据加载耗时缩至 10%,DiT 训练时长减半,未来 AI Infra 将在多维度升级。
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千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。

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