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怎样在 10k 个 H100 GPU 上训练模型?

编者按: 怎样在 10,000 个 H100 GPU 上训练大模型?如何充分利用每一块 GPU 的算力?如何在这个复杂的 GPU 网络中高效传递数据?当不可避免的硬件故障发生时,又该如何快速恢复训练进度?我们今天为大家带来的文章中,作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策略。 作者 | Soumith Chintala 编译 | 岳扬 我的好友 Francois Fleuret 提出了上述问题。我迅速总结了一些在大规模训练领域中相当普遍的知识,内容分为三部分。 首先,是如何将尽可能大的神经网络和 batch-size 适配到那 10000 张 H100s 上,这个步骤涉及到并行处理和使用节省内存的各种技巧。 其次,是如何在这些 GPU 之间尽可能高效地传递模型状态信息(state)。 最后,是如何在遇到硬件或软件故障时,尽可能迅速地恢复系统。 01 如何将尽可能大的神经网络和 batch-size 适配到那 10000 张 H100s 上 1.1 并行策略 在数据批次(batches)上进行并行处理(数据并行(data parallel)) 在神经网络层上进行并行处理(比如,将一层神经网络...

美国大选尘埃落定,AI“猜”对了,你呢?

美国东部时间11月6日凌晨1点,随着阿拉斯加州的最后一个投票点关闭,美国大选选举日所有投票结束。美国共和党总统候选人特朗普在弗洛里达州西棕榈滩发表演讲,宣布在2024年总统选举中以277票赢得本次大选,正式重返白宫,成为美国第47任总统。随着大选的尘埃落定,我们不仅见证了政治舞台上的激烈角逐,还目睹了人工智能(AI)从预测选情到大选后的行业变革,在这场全民盛事中扮演的不可忽视的角色。 特朗普胜选演讲 美国大选中的AI预测 在这场选情胶着、竞争激烈的选举中,不仅美国民众,全世界都在关注谁将入主白宫。今年,除了传统民意调查和专家分析,AI技术也加入了预测的行列。 ●AI Agent帮助理解选民意向变化 在6月举行的纽约州联邦众议院选举初选中,中间派候选人乔治·拉蒂默以58.7%的得票率战胜了现任众议员贾马尔·鲍曼,后者获得了41.3%的选票。而在官方数据公布之前,AI公司Aaru已经进行了一次精准的民意预测,其预测结果与实际结果的误差仅为371票。与众不同的是,Aaru的预测并没有依赖传统的民意调查,而是通过分析人口普查数据来实现的。 据Aaru公司的联合创始人卡姆·芬克(Ca...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。