バイトダンスと北京大学の研究チームがarXivに論文を発表し、大規模言語モデルのトレーニングに使用される生産システムMegaScaleを紹介しました。MegaScaleは10,000枚以上のGPUを単一クラスタに構築し、モデルFLOP利用率55.2%を実現しました。このシステムには、システムコンポーネントとイベントを監視し、根本原因を特定し、耐障害性と遅延問題の軽減を実現するための診断ツールも含まれています。
バイトダンスと北京大学の研究チームがarXivに論文を発表し、大規模言語モデルのトレーニングに使用される生産システムMegaScaleを紹介しました。MegaScaleは10,000枚以上のGPUを単一クラスタに構築し、モデルFLOP利用率55.2%を実現しました。このシステムには、システムコンポーネントとイベントを監視し、根本原因を特定し、耐障害性と遅延問題の軽減を実現するための診断ツールも含まれています。
バイトダンス傘下の豆包大規模言語モデルチームは先日、混合専門家モデル(MoE)アーキテクチャにおける主要なボトルネックを克服し、COMETという名称の重要な最適化技術をオープンソース化したと発表しました。この技術は、大規模言語モデルのトレーニング効率を大幅に向上させ、最大1.7倍の効率向上を実現し、トレーニングコストを40%削減することに成功しました。画像注記:画像はAIによって生成され、画像ライセンス提供サービスMidjourneyを使用しています。COMET技術は、バイトダンスの万規模GPUクラスタトレーニングで実際に適用されており、数百万GPU時間の節約に貢献しています。