ByteDance는 Peking University와의 협력을 통해 10,000개 이상의 GPU로 구성된 거대한 클러스터를 성공적으로 구축했으며, 자체 개발한 MegaScale 시스템을 사용하여 단 1.75일 만에 GPT-3 모델 교육을 완료했습니다. 이 성과는 모델 훈련 효율성을 크게 향상시키고 고성능 컴퓨팅 분야에서 강력한 강점을 보여줍니다. 또한 이 시스템은 컴퓨팅 성능 활용 측면에서 업계 벤치마크인 NVIDIA Megatron-LM을 능가했으며, 이는 알고리즘 최적화 및 시스템 엔지니어링 분야에서 ByteDance의 깊은 축적을 반영합니다.
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ByteDance와 Peking University는 Wanka 클러스터를 성공적으로 구축하고 MegaScale 시스템을 도입하여 1.75일 만에 대규모 GPT-3 모델 교육을 완료했습니다. 이 시스템은 NVIDIA Megatron-LM을 능가하는 55.2%의 컴퓨팅 전력 활용도를 달성했습니다. 효율성과 안정성을 높이기 위해 알고리즘, 통신 중복, 운영자 최적화 등을 개선했습니다. 현재 Byte는 10,000개 이상의 카드로 GPU 클러스터를 구축했으며 대규모 Hopper 아키텍처 클러스터를 구축하고 있습니다.ByteDance는 AI 분야에서 지속적인 노력을 기울이고 있으며 초대형 모델 훈련에 대한 기술력과 엔지니어링 역량이 눈길을 끌고 있으며 앞으로의 발전도 기대해 볼 만합니다. Wanka 클러스터의 성공적인 구축은 기술적 혁신을 의미할 뿐만 아니라 대규모 모델 훈련을 위한 새로운 가능성과 보다 효율적인 솔루션을 제공합니다.