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...
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...
模型参数：GPT-3拥有1750亿个参数，这是其训练过程中需要优化的变量数量。数据集：训练GPT-3使用了大约...
LLM训练:算力需求FLOPs和超长上下文处理 一、引言OpenAI Sora 文生视频的火爆出圈[1],以及最近广受关注的月之暗面 Kimi Chat [2],都引起了大家对超长上下文的关注。特别地,在超长上下文场景里,训练和推理算力需求FLOPs(floati… 程勇 GPU利用率与模型算力利用率 1. 前言九月份的时候领导问我,咱们大模型训练框架...
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。
三、基于NeMo Framework,GPT-3训练算力有效性能超50% 再到上层,今天大家可能聚焦的NeMo,专门针对解决大模型以及其它训练的问题。 前面大家都提到了做一个GPT-3的训练大概要多少资源。我们拿一千张A800的卡做一个评估,有一个简单的公式,需要消耗的时间等于你做这个大模型,比如GPT-3标准结构,要的FLOPS是多少,通过理...
微软这个超算中心装载了一万张英伟达GPU，训练GPT-3消耗了它355个GPU年的算力。如果中国也要开发自己的GPT-3，凭借现在的技术能做出来？答案是：我们已经具备一定的条件了。AI软件方面，国内有百度、阿里等开源框架，中国的NLP（自然语言处理）技术起步不算晚，甚至搜狗、第四范式、百度NLP算法已经多次占据测试榜首，且...
三、基于NeMo Framework,GPT-3训练算力有效性能超50% 再到上层,今天大家可能聚焦的NeMo,专门针对解决大模型以及其它训练的问题。 前面大家都提到了做一个GPT-3的训练大概要多少资源。我们拿一千张A800的卡做一个评估,有一个简单的公式,需要消耗的时间等于你做这个大模型,比如GPT-3标准结构,要的FLOPS是多少,通过理...
然而在性能方面，HGX H20只能提供FP64精度1 TFLOPS（H100为34 TFLOPS）和FP16/BF16精度148 TFLOPS（H100为1,979 TFLOPS）的算力。由此，功耗也从700W降到了400W。有趣的是，基于安培架构并配备24GB HBM2的入门级A30 GPU，在FP64和FP16/BF16精度下，都要比HGX H20快不少。至于L20和L2 PCIe GPU，则是...
三、基于NeMo Framework,GPT-3训练算力有效性能超50% 再到上层,今天大家可能聚焦的NeMo,专门针对解决大模型以及其它训练的问题。 前面大家都提到了做一个GPT-3的训练大概要多少资源。我们拿一千张A800的卡做一个评估,有一个简单的公式,需要消耗的时间等于你做这个大模型,比如GPT-3标准结构,要的FLOPS是多少,通过理...