ByteDance は北京大学と協力し、MegaScale 大規模言語モデルのトレーニングおよび生産システムに関する論文を arXiv で公開しました。 MegaScale システムは、10,000 個を超える GPU を活用して単一クラスターを構築し、最大 55.2% のモデル FLOP 使用率を達成します。これは、大規模言語モデルのトレーニングの分野で大きな成果となります。このシステムには高度な診断ツールも統合されており、システム コンポーネントとイベントを効果的に監視し、問題を迅速に特定して解決できるため、システムの安定性と効率が確保されます。
この記事では次の点に焦点を当てています。
Bytedance と北京大学の研究チームは、arXiv に関する論文を発表し、大規模な言語モデルをトレーニングするための本番システム MegaScale を紹介しました。 MegaScale は 10,000 個を超える GPU を備えた単一クラスターを構築し、55.2% のモデル FLOP 使用率を達成しました。このシステムには、システム コンポーネントとイベントを監視し、根本原因を特定し、フォールト トレランスとラグの問題の軽減を可能にする一連の診断ツールも含まれています。
MegaScale システムの成功は、ByteDance と北京大学が効率的で信頼性の高い大規模言語モデル トレーニング システムの構築において大きな進歩を遂げたことを示しており、これは将来の大規模言語モデルの開発と適用に重要な技術サポートを提供します。 高い FLOP 使用率と強力な診断ツールにより、トレーニング効率とモデルのパフォーマンスの向上が強力に保証されます。将来的には、MegaScale システムがより多くの分野で応用および開発されることを期待しています。