文章说他们用Megatron-LM,在512个V100上进行8路模型并行的分布式训练,总算力达到15.1PFLOPs,达到了76%的扩展效率。我们看看这个值是怎么算出来的呢?15.1×1000÷512÷39×100%=76%。这么大规模的分布式集群中,效率只衰减了24%,这个扩展效率相当不错了。在图二中可以看到随着GPU数目的增加,算力的增加几乎是线性的。
由NVIDIA A100 Tensor Core GPU s 和 HDR InfiniBand 网络提供支持,最先进的超级计算集群,如 NVIDIASelene和 Microsoft AzureNDv4具有足够的计算能力,可以在合理的时间范围内训练具有数万亿参数的模型。然而,要充分发挥这些超级计算机的潜力,就需要跨越数千 GPU ...
Meta AI 正在开放用于人工智能研究的大型语言模型访问权限,并表示这个具有 1750 亿参数的模型,是第一个可供更广泛的人工智能研究社区使用的模型。Meta AI 在开发 OPT-175B 时考虑到了能源效率,其碳足迹仅为 GPT-3 的 1/7。这是通过在 Megatron-LM 中结合 Meta 的开源全分片数据并行 (FSDP) API 和 NVIDIA ...
由NVIDIA A100Tensor Core GPU s 和 HDR InfiniBand网络提供支持,最先进的超级计算集群,如 NVIDIA Selene和 Microsoft Azure NDv4具有足够的计算能力,可以在合理的时间范围内训练具有数万亿参数的模型。然而,要充分发挥这些超级计算机的潜力,就需要跨越数千 GPU 的并行性,在内存和计算上都要高效且可扩展。 孤立地说,...