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南方财经6月21日电,据腾讯官微,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,在大模型的训练和使用过程中,需要大量异构算力的支持,对网络速度与稳定性要求也很高,加上GPU服务器比一般服务器稳定性更低一些,服务器的运维、问题的排查更频繁,整体运维的难度与工作量会高很多。在训练集群中,一旦网络有波动,训练的速度就会受到很大的影响;只要一台服务器过热宕机,整个集群都可能要停下来,然后训练任务要重启,这些问题会使得训练时间大大增加,投入在大模型的成本也会飙升。

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