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随着深度学习模型规模的不断增长，单机单卡的计算能力已难以满足千亿参数模型与海量数据训练的需求。
超算互联网现已上线多机多卡分布式训练模块，凭借其弹性扩展、资源高效利用与加速迭代的核心优势，成为解决海量计算与内存资源瓶颈的关键技术。
本次实操，我们以stable-diffusion-v1.4模型训练为例，演示如何在超算互联网提交多机多卡训练任务，开启分布式训练的高效之旅。
除了视频教程外，我们提供详细的实操文档，可参照这些步骤在超算互联网进行应用部署体验。
点击文末“阅读原文”或复制下方链接，访问使用教程文档：
https://www.scnet.cn/help/docs/mainsite/ai/model-training/practice/
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