異構協同設計

深度分析

SlideFormer：單GPU異構協同設計實現高效大型語言模型微調

隨著LLM規模持續擴大，單GPU微調面臨記憶體瓶頸。SlideFormer採用層滑動架構、輕量非同步引擎與異構記憶體管理，將GPU與CPU、NVMe資源協同運作，實現單RTX4090可微調123B以上模型，效能提升1.4至6.3倍，記憶體使用減半，同時支援8倍批次大小與6倍模型規模，且在NVIDIA與AMD GPU上保持超過95%峰值效能。