iPAS 考題解析為了加速大數據環境下的 AI 模型訓練，以下哪一項為常見技術？

解析

正確答案：C. 混合精度訓練（Mixed Precision Training）

混合精度訓練（Mixed Precision Training）結合 FP32 和 FP16（半精度浮點數）計算，在 GPU 上顯著加速計算速度（速度提升 2-3 倍）並減少記憶體使用，同時保持模型精度。這是大數據深度學習訓練的主流加速技術。Early Stopping 是防過擬合；Mini-batching 是常規訓練方式；PCA 是降維。

每個選項為什麼對或錯

• A 早期停止（Early Stopping） 錯誤選項

  Early Stopping 是防止過擬合的技術，主要目的不是加速訓練。

• B 批次分群（Mini-batching） 錯誤選項

  Mini-batching 是標準訓練技術，不是大數據環境特有的加速方法。

• C 混合精度訓練（Mixed Precision Training） 正解

  混合精度訓練通過 FP16 計算顯著加速 GPU 訓練，此為正確答案。

• D 主成分分析（PCA） 錯誤選項

  PCA 是降維技術，非訓練加速技術。

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