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55%
实验结果表明,MegaScale在12288个GPU上训练175B大语言模型时,实现了55.2%的MFU,是Megatrion-LM算力利用率的1.34倍。训练530B大语言模型的MFU对比结果如下:OneMoreThing就在这篇技术论文引发讨论之际,字节类Sora产品也传出了新消息:剪映旗下类似Sora的AI视频工具已经启动邀请内测。看样子地基已经打好,那么...
MegaScale字节万卡集群搭建的实践,提升模型算力利用率
截至2023年9月,在生产环境中用于LLM训练的最大AI集群包含超过10,000个NVIDIAAmpereGPU。字节还正在基于最新的NVIDIAHopperGPU构建大规模集群,因为NVIDIA正在加快生产进度。训练结果175B模型的强扩展训练性能。在使用3072到12288个GPU进行训练时,将batchsize设置为6144。对于256到1024...
超越英伟达!字节跳动MegaScale如何实现大规模GPU的高效利用?
MegaScale在处理1750亿参数规模的语言模型时,在12288个GPU上实现了55.2%的MFU,相比于Megatron-LM提高了大约1.34倍。为了保证训练过程中的高效率和稳定性,团队特别注重深入观测性,并开发了一系列诊断工具,用于监控系统组件深层事件,识别问题根源,从而实现容错性和减缓落后节点的影响。当选择了一个事件时,其依赖关系就会...
Sora“满月”了,但不止一个AI在新生
字节跳动发布万卡集群系统MegaScale论文2月23日,字节跳动发布万卡集群论文,展示了构建和部署MegaScale的设计、实施和工程经验,这是一个用于训练超过1万个GPU规模的大型语言模型生产系统。在12288个GPU上训练175BLLM模型时,MegaScale实现了55.2%的模型FLOP利用率(MFU),与Megatron-LM相比,MFU提高了1.34倍。中国为...
万卡集群:为什么?是什么?怎么建?
第一,头部互联网企业基于万卡集群加速技术服务创新,字节跳动、阿里巴巴、百度为代表的互联网公司在积极推进万卡集群的建设。其中,字节跳动搭建了一个12288卡Ampere架构训练集群,研发MegaScale生产系统用于训练大语言模型。第二,大型AI研发企业基于万卡集群加速模型研发,如科大讯飞2023年建设成首个支持大模型...
从智算服务市场格局看运营商竞争策略
字节跳动联合北京大学发表论文3,针对在万卡集群上训练大模型的效率和稳定性问题提出MegaScale生产系统(www.e993.com)2024年10月24日。论文显示,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。开放模型平台:与阿里云、百度智能云等先卷大模型不同,火山引擎首先将汇聚和开放第三方大...
开源日报 | 我让AI用C语言写一个算法;微软三进制LLM
字节跳动打造MegaScale:用于训练LLM的单一“万卡集群”MegaScale将大语言模型训练扩展到超过10000个GPU,在12288个GPU上训练175BLLM模型时,MegaScale实现了55.2%的模型FLOP利用率(MFU),与层内模型并行技术Megatron-LM相比,MFU提高了1.34倍。
阿里甩出视频生成新王炸;苹果造车团队转岗做AI;Pika推出唇形同步...
2月24日,来自字节和北大的团队在arXiv上发表论文,提出大模型生产系统MegaScale。MegaScale将大型语言模型训练扩展到超过10000个GPU,在12288个GPU上训练175BLLM模型时,MegaScale实现了55.2%的模型FLOP利用率(MFU),与层内模型并行技术Megatron-LM相比,MFU提高了1.34倍。
高能技巧!60行NumPy 代码 从头实现一个 GPT
我们基于标记器的词汇量来确定一个指令的整数值:简而言之:我们有一个字符串我们使用一个标记器将其分解成更小的部分,称为指令(tokens)我们使用词汇表将这些标记映射成整数。在实践中,我们使用更先进的标记化方法,而不是简单地通过空白分割,例如Byte-PairEncoding或WordPiece,但原理是一样的:...
思考一下,联邦学习可以训练大语言模型吗?
与其从头开始预训练,一个实用的建议是不断训练因果解码器,然后将其转换为前缀解码器,以加速收敛,例如,U-PaLM是由PaLM衍生出来的。现有的基于前缀解码器的代表性LLM包括GLM130B和U-PaLM。但是,在大语言模型发展过程中,越来越多的人提出了疑虑,主要集中在以下几个方面:...