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原标题：深度揭秘：Meta工程师如何构建超大规模AI训练网络
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关键字：集群,网络,机架,路由,交换机文章来源：新智元
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新智元报道编辑：乔杨
【新智元导读】最近，Meta的多个工程团队联合发表了一篇论文，描述了在引入基于GPU的分布式训练时，他们如何为其「量身定制」专用的数据中心网络。前段时间发布的Llama 3.1 405B可谓是LLM界的良心开源。不仅公开了模型权重，而且在发布的论文中详细介绍了所用的算法和工程方法，比如模型架构、指令微调等等。
论文地址：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
此外，论文还难得地披露了训练基础设施的各方面细节，比如4D并行、集群通信、故障率和可靠性等等。
其中，关于集群意外中断及其归因统计更是让我们了解到，即使能用上最先进的H100 GPU，也要面对如此频繁的硬件故障。
1.6万块H100训Llama 3.1，每3小时故障1次！罪魁祸首竟是GPU和HBM3显存
但毕竟是1.6万块GPU组成的超大集群，工程量可想而知，即使Llama 3.1论文的篇幅有洋洋洒洒92页，也很难深入、详细地描述其构建过程。
因此，Meta的工程师们最近又发表了一篇论文，专门介绍如何大规模设计、实施和运营这个庞大的AI训练网络。
论文地址：http原文链接：深度揭秘：Meta工程师如何构建超大规模AI训练网络？
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