深度揭秘：Meta工程師如何構(gòu)建超大規(guī)模AI訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)？

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關(guān)鍵字：集群,網(wǎng)絡(luò),機(jī)架,路由,交換機(jī)
文章來源：新智元
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新智元報(bào)道編輯：?jiǎn)虠?br />【新智元導(dǎo)讀】最近，Meta的多個(gè)工程團(tuán)隊(duì)聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，描述了在引入基于GPU的分布式訓(xùn)練時(shí)，他們?nèi)绾螢槠洹噶可矶ㄖ啤箤Ｓ玫臄?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。前段時(shí)間發(fā)布的Llama 3.1 405B可謂是LLM界的良心開源。不僅公開了模型權(quán)重，而且在發(fā)布的論文中詳細(xì)介紹了所用的算法和工程方法，比如模型架構(gòu)、指令微調(diào)等等。
論文地址：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
此外，論文還難得地披露了訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施的各方面細(xì)節(jié)，比如4D并行、集群通信、故障率和可靠性等等。
其中，關(guān)于集群意外中斷及其歸因統(tǒng)計(jì)更是讓我們了解到，即使能用上最先進(jìn)的H100 GPU，也要面對(duì)如此頻繁的硬件故障。
1.6萬塊H100訓(xùn)Llama 3.1，每3小時(shí)故障1次！罪魁禍?zhǔn)拙故荊PU和HBM3顯存
但畢竟是1.6萬塊GPU組成的超大集群，工程量可想而知，即使Llama 3.1論文的篇幅有洋洋灑灑92頁，也很難深入、詳細(xì)地描述其構(gòu)建過程。
因此，Meta的工程師們最近又發(fā)表了一篇論文，專門介紹如何大規(guī)模設(shè)計(jì)、實(shí)施和運(yùn)營(yíng)這個(gè)龐大的AI訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
論文地址：http

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