随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。 一方面，人们发现大模型与较小的模型相比，学习速度更快 (数据和计算效率更高) 且会有显著的提升 [1]; 另一方面，在大多数硬件上训练此类模型变得令人望而却步。
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