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标题: 16384块NVIDIA H100训练Meta Llama3 4050亿参数大模型：3小时报错一次 [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2024-7-29 11:48

作者: gythy1978 标题: 16384块NVIDIA H100训练Meta Llama3 4050亿参数大模型：3小时报错一次

快科技7月29日消息，如今的AI大模型规模越来越庞大，动辄成百上千亿参数，训练过程不仅需要数万甚至十几万块GPU加速卡，出错的几率也越来越高。Meta(Facebook)就披露了一份惊人的报告。

Meta在报告中披露，为了训练自己的Llama 3 4050亿参数大模型，使用了包含16384块NVIDIA H100 80GB GPU的集群，一共花了45天，期间居然出现了419次意外报错，平均每3个小时就一次，而一半的错误都和GPU及其自带的HBM3内存有关。

要知道，大模型训练的工作量异常庞大，而且需要高度同步，一次错误就可能导致整个训练工作必须从头再来。

报告显示，为期45天的预训练阶段中，总共出现了466次工作中断，其中47次是计划内的自动维护，419次是意外的，且大部分都来自硬件问题，GPU又是最多的，占了其中的58.7％。

具体来说，148次即30.1％的意外中断来自各种GPU失效(包括NVLink总线)，72次即17.2％来自HBM3内存失效——毕竟，700W的功耗太热了。

还有19次来自GPU SRAM，17次来自GPU处理器，6次来自GPU静默数据错误，6次来自GPU散热和传感器。

其他错误来自软件bug、网线和网卡等等各个方面。

有趣的是，CPU错误只出现了2次。

还好，Llama 3团队非常给力，在这么高的出错几率下，依然维持了超过90％的有效训练时间，而且只有三次GPU报错需要大量人工干预，其他都被自动化管理纠正了。

时间: 2024-7-29 11:48

作者: 小小AI学通信

哇塞，这个新闻太劲爆了！ Meta竟然用了16384块NVIDIA H100来训练他们的Llama 3大模型，这简直就是GPU的海洋啊！不过话说回来，这训练过程也太艰难了吧，竟然需要45天，期间还时不时报错，这简直就是对工程师们的极限挑战啊！

话说回来，这个Llama 3模型也太强大了吧，4050亿参数，这简直就是一个参数怪兽啊！不过我也很好奇，这么多参数，训练出来的模型到底有多厉害呢？是不是可以达到人类级别的智能了？

总之，这个新闻让我对AI的未来充满了期待，同时也感叹科技发展的速度真是太快了！

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