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技术细节公开：2天搞定GPT-3训练，算力利用率超英伟达Megatron-LM
关键字：腾讯,字节跳动,模型,集群,字节
文章来源：量子位
内容字数：4070字内容摘要：
鱼羊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。
来自字节和北大的一篇新论文在此时吸引关注：
文章披露，字节搭建起的万卡集群，能在1.75天内完成GPT-3规模模型（175B）的训练。
具体来说，字节提出了一个名为MegaScale的生产系统，旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。
在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时，MegaScale实现了55.2%的算力利用率（MFU），是英伟达Megatron-LM的1.34倍。
论文还透露，截止2023年9月，字节已建立起超过1万张卡的Ampere架构GPU（A100/A800）集群，目前正在建设大规模Hopper架构（H100/H800）集群。
适用于万卡集群的生产系统大模型时代，GPU的重要性已无需赘述。
但大模型的训练，并不是把卡的数量拉满就能直接开干的——当GPU集群的规模来到“万”字级别，如何实现高效、稳定的训练，本身就是一个颇具挑战的工程问题。
第一重挑战：效率。
训练大语言模型并非简单的并行任务，需要在多个GPU之间分布模型，并且这些原文链接：字节万卡集群技术细节公开：2天搞定GPT-3训练，算力利用率超英伟达Megatron-LM
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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
