在Transformer及大语言模型(LLMs)出现前,绝大部分的AI模型训练和推理,对算力、显存等硬件资源要求不高,使用单机CPU/GPU或分布式小集群即可满足需求。但LLMs的出现,在算力、显存和通信三个方向,都带来特别大的压力: 1) 算力瓶颈: 进行大模型训练时,每输入一个token,整个模型中的每个参数上要进行6~8次的浮点数运...
本文将从AI-Infra角度出发,带大家了解目前大模型在算力、存储、通信等多方面上硬件资源的挑战和瓶颈,并且提供相关指标的量化手段和选型指导。本期作者
在Transformer及大语言模型(LLMs)出现前,绝大部分的AI模型训练和推理,对算力、显存等硬件资源要求不高,使用单机CPU/GPU或分布式小集群即可满足需求。但LLMs的出现,在算力、显存和通信三个方向,都带来特别大的压力: 1) 算力瓶颈: 进行大模型训练时,每输入一个token,整个模型中的每个参数上要进行6~8次的浮点数运...
1) 算力瓶颈: 进行大模型训练时,每输入一个token,整个模型中的每个参数上要进行6~8次的浮点数运算;而若以300万tokens的数据集来训练一个175B的GPT3模型,那么使用单张理论峰值算力为312TFLOPS(FP16)的A100 GPU,即使不考虑单卡在集群中的性能折损,也至少需要32年才能完成。这是无法被接受的; ...
1) 算力瓶颈: 进行大模型训练时,每输入一个token,整个模型中的每个参数上要进行6~8次的浮点数运算;而若以300万tokens的数据集来训练一个175B的GPT3模型,那么使用单张理论峰值算力为312TFLOPS(FP16)的A100 GPU,即使不考虑单卡在集群中的性能折损,也至少需要32年才能完成。这是无法被接受的; ...
在Transformer及大语言模型(LLMs)出现前,绝大部分的AI模型训练和推理,对算力、显存等硬件资源要求不高,使用单机CPU/GPU或分布式小集群即可满足需求。但LLMs的出现,在算力、显存和通信三个方向,都带来特别大的压力: 1) 算力瓶颈: 进行大模型训练时,每输入一个token,整个模型中的每个参数上要进行6~8次的浮点数运...