字節萬卡集群技術細節公開：2天搞定GPT-3訓練，算力利用率超英偉達Megatron-LM

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原標題：字節萬卡集群技術細節公開：2天搞定GPT-3訓練，算力利用率超英偉達Megatron-LM
關鍵字：騰訊,字節跳動,模型,集群,字節
文章來源：量子位
內容字數：4070字

內容摘要：

魚羊 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI隨著對Sora技術分析的展開，AI基礎設施的重要性愈發凸顯。
來自字節和北大的一篇新論文在此時吸引關注：
文章披露，字節搭建起的萬卡集群，能在1.75天內完成GPT-3規模模型（175B）的訓練。
具體來說，字節提出了一個名為MegaScale的生產系統，旨在解決在萬卡集群上訓練大模型時面臨的效率和穩定性挑戰。
在12288塊GPU上訓練1750億參數大語言模型時，MegaScale實現了55.2%的算力利用率（MFU），是英偉達Megatron-LM的1.34倍。
論文還透露，截止2023年9月，字節已建立起超過1萬張卡的Ampere架構GPU（A100/A800）集群，目前正在建設大規模Hopper架構（H100/H800）集群。
適用于萬卡集群的生產系統大模型時代，GPU的重要性已無需贅述。
但大模型的訓練，并不是把卡的數量拉滿就能直接開干的——當GPU集群的規模來到“萬”字級別，如何實現高效、穩定的訓練，本身就是一個頗具挑戰的工程問題。
第一重挑戰：效率。
訓練大語言模型并非簡單的并行任務，需要在多個GPU之間分布模型，并且這些

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