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原標題：如何構建10萬張H100的大模型訓練集群
關鍵字：網絡,集群,交換機,器件,機架
文章來源：算法邦
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內容摘要：

直播預告 | 7月2日10點，「智猩猩AI新青年講座」第242講正式開講，香港大學計算機系HKU-MMLAB二年級博士生梁志烜將直播講解《利用技能學習的擴散策略實現層次化機器人軌跡生成》，歡迎掃名~導讀本文來自公眾號包包算法筆記。出于學術/技術分享進行轉載，如有侵權，聯系刪文。
本文深入分析了大型AI模型訓練集群的構建、運營挑戰以及未來發展，詳細討論了計算能力、能源消耗、網絡設計、并行性方案、硬件選擇、可靠性和故障恢復策略等多個方面，以及不同AI實驗室如何在這些領域內進行競爭和技術優化，以實現更高效、成本效益更高的模型訓練。原文鏈接：https://www.semianalysis.com/p/100000-h100-clusters-power-network有些人認為自從GPT-4發布以來，AI的能力就停滯不前了。這可能沒毛病，但只是因為沒有人能夠一直大幅增加單一模型的計算量。每個發布的模型的計算量都大致處于GPT-4水平（約2e25 FLOP的訓練計算量）。在谷歌的Gemini Ultra、Nvidia Nemotron 340B和Meta LLAMA 3 的案例中，分配的F

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。