ByteDance erzielte in seiner Zusammenarbeit mit der Peking-Universität einen großen Durchbruch. Das Unternehmen baute erfolgreich einen riesigen Cluster bestehend aus mehr als 10.000 GPUs auf und nutzte das unabhängig entwickelte MegaScale-System, um das Training des GPT-3-Modells in nur 1,75 Tagen abzuschließen. Dieser Erfolg verbessert die Effizienz des Modelltrainings erheblich und zeigt seine starke Stärke im Bereich des Hochleistungsrechnens. Das System übertraf auch den Branchenmaßstab NVIDIA Megatron-LM in Bezug auf die Rechenleistungsauslastung, was die umfassende Erfahrung von ByteDance in der Algorithmusoptimierung und Systemtechnik widerspiegelt.
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ByteDance und die Universität Peking haben erfolgreich einen Wanka-Cluster aufgebaut, das MegaScale-System eingeführt und das Training eines groß angelegten GPT-3-Modells in 1,75 Tagen abgeschlossen. Das System erreichte eine Rechenleistungsauslastung von 55,2 % und übertraf damit NVIDIA Megatron-LM. Um die Effizienz und Stabilität zu verbessern, haben sie Verbesserungen an Algorithmen, Kommunikationsüberschneidungen, Bedieneroptimierung usw. vorgenommen. Derzeit hat Byte einen GPU-Cluster mit mehr als 10.000 Karten aufgebaut und baut einen groß angelegten Hopper-Architektur-Cluster auf.ByteDance unternimmt weiterhin Anstrengungen im Bereich der KI. Seine technische Stärke und seine technischen Fähigkeiten beim Training von Modellen im extrem großen Maßstab sind auffällig und es lohnt sich, auf seine zukünftige Entwicklung zu blicken. Der erfolgreiche Aufbau des Wanka-Clusters stellt nicht nur einen technologischen Durchbruch dar, sondern bietet auch neue Möglichkeiten und effizientere Lösungen für die Ausbildung großer Modelle.