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原標題：深度揭秘：Meta工程師如何構建超大規模AI訓練網絡？
關鍵字：集群,網絡,機架,路由,交換機
文章來源：新智元
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內容摘要：

新智元報道編輯：喬楊
【新智元導讀】最近，Meta的多個工程團隊聯合發表了一篇論文，描述了在引入基于GPU的分布式訓練時，他們如何為其「量身定制」專用的數據中心網絡。前段時間發布的Llama 3.1 405B可謂是LLM界的良心開源。不僅公開了模型權重，而且在發布的論文中詳細介紹了所用的算法和工程方法，比如模型架構、指令微調等等。
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練基礎設施的各方面細節，比如4D并行、集群通信、故障率和可靠性等等。
其中，關于集群意外中斷及其歸因統計更是讓我們了解到，即使能用上最先進的H100 GPU，也要面對如此頻繁的硬件故障。
1.6萬塊H100訓Llama 3.1，每3小時故障1次！罪魁禍首竟是GPU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、詳細地描述其構建過程。
因此，Meta的工程師們最近又發表了一篇論文，專門介紹如何大規模設計、實施和運營這個龐大的AI訓練網絡。
論文地址：http

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