ByteDance logró un gran avance en su cooperación con la Universidad de Pekín. Construyó con éxito un enorme clúster que consta de más de 10.000 GPU y utilizó el sistema MegaScale desarrollado de forma independiente para completar el entrenamiento del modelo GPT-3 en solo 1,75 días. Este logro mejora significativamente la eficiencia del entrenamiento del modelo y demuestra su gran fortaleza en el campo de la informática de alto rendimiento. El sistema también superó el punto de referencia de la industria NVIDIA Megatron-LM en términos de utilización de potencia informática, lo que refleja la profunda acumulación de ByteDance en optimización de algoritmos e ingeniería de sistemas.
El artículo se centra en:
ByteDance y la Universidad de Pekín construyeron con éxito un clúster Wanka, introdujeron el sistema MegaScale y completaron el entrenamiento de un modelo GPT-3 a gran escala en 1,75 días. El sistema logró una utilización de la potencia informática del 55,2%, superando a NVIDIA Megatron-LM. Para mejorar la eficiencia y la estabilidad se han realizado mejoras en algoritmos, superposición de comunicaciones, optimización de operadores, etc. En la actualidad, Byte ha establecido un clúster de GPU con más de 10.000 tarjetas y está construyendo un clúster de arquitectura Hopper a gran escala.ByteDance continúa esforzándose en el campo de la IA. Su solidez técnica y capacidades de ingeniería en el entrenamiento de modelos a gran escala son llamativas y vale la pena esperar su desarrollo futuro. La construcción exitosa del clúster Wanka no solo representa un avance tecnológico, sino que también brinda nuevas posibilidades y soluciones más eficientes para el entrenamiento de modelos grandes.