Bilanz der Quelle: Epoch AI und David Schneider-Joseph haben ein theoretisches Modell zur verteilten Datenbewegung entwickelt. Sie zeigten, dass die Hardware-Auslastung jenseits von 10 hoch 28 FLOP bei massenbegrenzter Datenbewegung sinkt. Bei etwa 10 hoch 31 FLOP greift eine Latenzgrenze, die die Trainingsschritte auch bei n ermöglicht.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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