就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型训练过程中的问题如何解决

简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型训练过程中的问题如何解决

问题一:大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素?

大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素?


参考回答:

大模型训练的技术栈主要由AI训练算法与软件,以及AI训练硬件资源两个部分构成。

AI训练的软件和算法主要包括模型结构(主要是Transformer结构)、海量级数据以及梯度寻优算法这三个要素。


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问题二:在大模型训练中,AI硬件主要指什么?

在大模型训练中,AI硬件主要指什么?


参考回答:

在大模型训练中,AI硬件主要是指GPU的计算卡。这些计算卡可以从单卡扩展到服务器(如8卡),再进一步扩展到更大的服务器集群,形成千卡/万卡的规模,从而构成整个大模型训练硬件的计算资源。


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问题三:大模型训练过程中会遇到哪些现实问题?

大模型训练过程中会遇到哪些现实问题?


参考回答:

在大模型训练过程中,一个典型的现实问题是模型的加载和并行。由于大模型需要巨大的显存规模,如何有效地在多张GPU卡上加载模型,并通过模型并行技术提升训练效率,是一个需要解决的重要问题。


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问题四:什么是模型并行技术?它在大模型训练中起什么作用?

什么是模型并行技术?它在大模型训练中起什么作用?


参考回答:

模型并行技术是一种将大型神经网络模型分割成多个部分,并在多个处理单元(如GPU)上并行处理的技术。在大模型训练中,模型并行技术可以解决单张GPU显存不足的问题,使得大型模型能够在有限的硬件资源上进行训练,并提高训练效率。


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问题五:在大模型训练中,互联网络为什么重要?

在大模型训练中,互联网络为什么重要?


参考回答:

在大模型训练中,互联网络非常重要,因为它涉及到单机内部各个GPU之间的通信(如通过NVlink),以及机器与机器之间的通信。分布式训练需要在多个处理单元之间频繁地交换数据和梯度信息,互联网络的性能和效率直接影响到训练的速度和效果。如果互联网络存在瓶颈或延迟,将会导致训练过程中的通信开销增加,从而降低整体训练效率。


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