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Pytorch multi gpu
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ROCm 反超 Vulkan！MI50 跑 Qwen3.5 27B / 35B 速度测试
🚀 本视频测试了 新版 llama.cpp（b8352） 在 MI50 显卡上的推理表现，并与此前的数据进行了对比。 📊 测试模型： 🔹 Qwen3.5 27B 🔹 Qwen3.5 35B ⚙️ 测试后端： 🔸 ROCm 🔸 Vulkan 📈 视频中将 3 月 3 日测试的数据 与 最新测试结果绘制在同一张图中进行对比，其中 旧数据以半透明形式展示，新数据为实线。 🔍 测试结果可以看到： ✅ ROCm 版本的 llama.cpp 在 预处理速度（Prefill） 和 输出速度（Decode） 上都
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Training on multiple GPUs and multi-node training with PyTorch DistributedDataParallel
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[pytorch] Tensor shape 变化 view 与 reshape（contiguous 的理解）
本期 code：https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/shape_modified.ipynb
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