Tag: optimization
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【AI 工业核题 H6】Ring All-Reduce 环形集合通信算法(Ring All-Reduce Distributed Communication)深度实现与原理解析
百度与 NCCL 分布式训练通信基石,将 N 块 GPU 组织为逻辑环,Scatter-Reduce 与 All-Gather 达到通信带宽理论极限。
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【AI 工业核题 H5】PyTorch 混合精度训练循环骨架(AMP GradScaler)(PyTorch Automatic Mixed Precision (AMP) Workflow)深度实现与原理解析
大厂面试手撕训练骨架标准答案,显式呈现 autocast 上下文、动态损失缩放与跳步更新。
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【AI 工业核题 H4】EMA(模型权重指数移动平均)(Exponential Moving Average (EMA) of Weights)深度实现与原理解析
平滑权重震荡的泛化神器,生成模型(Diffusion)与自监督学习(BYOL/MoCo)标配。
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【AI 工业核题 H3】梯度全局范数裁剪(clip_grad_norm_)(Gradient Clipping by Global Norm)深度实现与原理解析
大模型对抗梯度爆炸的生命线,计算所有参数梯度的全局 L2 范数并按比例等比缩放。
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【AI 工业核题 H2】学习率调度:Linear Warmup + Cosine Annealing(Learning Rate Scheduler: Linear Warmup & Cosine Decay)深度实现与原理解析
现代大模型训练标准范式,初始线性预热保护随机权重,后续余弦退火平滑收敛到极小值。
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【AI 工业核题 H1】Adam 与 AdamW 优化器(解耦权重衰减)(Adam & AdamW Optimizer from Scratch)深度实现与原理解析
现代深度学习优化器之王,一阶动量二阶方差偏差校正,AdamW 正确解耦 L2 权重衰减。