Компания ByteDance добилась крупного прорыва в сотрудничестве с Пекинским университетом. Она успешно построила огромный кластер, состоящий из более чем 10 000 графических процессоров, и использовала независимо разработанную систему MegaScale для завершения обучения модели GPT-3 всего за 1,75 дня. Это достижение значительно повышает эффективность обучения модели и демонстрирует ее сильные стороны в области высокопроизводительных вычислений. Система также превзошла отраслевой эталон NVIDIA Megatron-LM с точки зрения использования вычислительной мощности, что отражает глубокий опыт ByteDance в оптимизации алгоритмов и системном проектировании.
В статье основное внимание уделяется:
ByteDance и Пекинский университет успешно построили кластер Wanka, внедрили систему MegaScale и завершили обучение крупномасштабной модели GPT-3 за 1,75 дня. Система достигла уровня использования вычислительной мощности 55,2%, превзойдя NVIDIA Megatron-LM. Чтобы повысить эффективность и стабильность, они внесли улучшения в алгоритмы, перекрытие коммуникаций, оптимизацию операторов и т. д. В настоящее время Byte создала кластер графических процессоров с более чем 10 000 картами и строит крупномасштабный кластер с архитектурой Hopper.ByteDance продолжает прилагать усилия в области искусственного интеллекта. Ее техническая мощь и инженерные возможности в обучении сверхкрупномасштабных моделей привлекают внимание, и ее будущее развитие стоит с нетерпением ждать. Успешное строительство кластера Ванка не только представляет собой технологический прорыв, но и открывает новые возможности и более эффективные решения для обучения крупных моделей.