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　　为了克服这一瓶颈,Yandex开发人员创建了YaFSDP,优化了学习速度和性能,通过消除图形处理器通信效率低下的问题,确保了训练时仅需要关注必要的处理器内存,并使图形处理器交互不受干扰。这也使全球人工智能开发人员在训练模型时能够使用更少的计算能力和图形处理器资源。例如,在涉及一个具有700亿参数的模型的预训练场景中,使用YaFSDP可以节省大约150个图形处理器的资源,这相当于每月节省大约360万至1080万元人民币(取决于虚拟图形处理器提供商或平台)。