AI算力集群是大型语言模型(LLM)训练的核心基础设施,承担计算加速、并行训练和容错恢复三项关键角色。计算加速方面,集群通过数千张GPU对Transformer架构进行张量运算加速,例如训练GPT-4需要约25000张A100,算力达几十EFLOPS。并行训练方面,集群利用数据并行、张量并行、流水线并行和序列并行等策略,将模型参数分布到多节点,通过NVLink/InfiniBand实现通信同步,支撑千亿甚至万亿参数模型。容错恢复方面,集群周期性地保存检查点(Checkpoint),每隔几分钟将模型权重和优化器状态写入并行文件系统,当单GPU或节点故障时,可从上个检查点恢复训练,避免数小时训练进度丢失。集群还提供高速数据加载流水线,确保GPU不被IO等待空闲。
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