機器人LLM市場前景看好 2028年規模可望破千億美元
根據市場研究機構TrendForce最新報告,隨著人形機器人邁向高度系統整合,並有望從工業場景走進居家生活,前端的AI模型訓練將更為關鍵,以滿足更多後端的理解、互動需求。
運用BF16與NHWC技術實現進階版LLM微調訓練最佳化
本文要來介紹如何利用BF16半精度浮點數以及將影像資料設為NHWC格式兩項技術,來最佳化大型AI模型的訓練速度與記憶體節省,並延續以
根據市場研究機構TrendForce最新報告,隨著人形機器人邁向高度系統整合,並有望從工業場景走進居家生活,前端的AI模型訓練將更為關鍵,以滿足更多後端的理解、互動需求。
本文要來介紹如何利用BF16半精度浮點數以及將影像資料設為NHWC格式兩項技術,來最佳化大型AI模型的訓練速度與記憶體節省,並延續以