NeMo-DCR：万亿参数模型高效增量重载方法

英伟达（NVIDIA）的研究人员提出了一种名为NeMo-DCR的位精确增量压缩重载方法，用于在万亿参数规模的智能体强化学习中高效传输模型参数更新，避免了全量检查点传输。 该方法通过固定仿射映射和残差转换，仅发送发生变化的参数。据其论文称，在参数变化率为3%的情况下，该方法能使1万亿参数模型的重载时间缩短至约150秒，相比全量传输，30B至1T规模模型的重载速度可提升12至40倍。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。