为什么是OneFlow:
- 分布式训练全新体验，多机多卡如单机单卡一样简单
- 完美契合一站式平台(k8s + docker)
- 原生支持超大模型
- 近零运行时开销、线性加速比
- 灵活支持多种深度学习编译器
- 自动混合精度
- 中立开放，合作面广
- 持续完善的算子集、模型库
独创的核心理念和技术路线:
分布式性能（高效性）是深度学习框架的核心技术难点，OneFlow围绕性能提升和异构分布式扩展，秉持静态编译和流式并行的核心理念和架构，解决了集群层面的内存墙挑战，技术水平世界领先
性能效率极致提升
OneFlow计算集群内部的通信和调度消耗，提高硬件利用率，加快模型训练速度，训练成本时间大幅缩减。官方权威评测，OneFlow在常用模型场景下全面领先国内外竞品
分布式易用且稳定性强
仅靠数据并行无法支持大模型的应用场景，通常需要对开源深度学习框架进行深度定制化开发。OneFlow天生支持数据并行、模型并行和混合并行，无需定制化开发，已在头部互联网企业及人工智能企业落地
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文章资料参考来源:
- https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/
- https://docs.oneflow.org/index.html
转载：https://blog.csdn.net/csdn_codechina/article/details/114835325
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