构建 10 万卡 GPU 集群的技术挑战

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点击下方 卡片 ，关注“ 慢慢学AIGC ” 摘要 这篇文章详细介绍了超大规模 AI 训练集群的基础设施和挑战。 它首先概述了训练集群发展的必要性，以突破目前 AI 能力的瓶颈。 然后重点介绍了 10 万 GPU 集群(如 OpenAI、Meta 等公司正在建设)的挑战和需求: 功耗挑战 - 10 万个 H100 GPU 集群需要超过 150MW 的 IT 功率，需要多个数据中心大楼来支持。 网络拓扑 - 需要多层次的交换机网络,并权衡成本、带宽和维护性。文中讨论了多种拓扑选择,如 Ethernet vs InfiniBand、使用中间机架还是优化机架等。 可靠性和故障恢复 - 随着规模增大,各种硬件故障变得难以避免。文章探讨了检查点、故障恢复、内存重建等机制。   并行计算 - 介绍了数据并行、张量并行和管线并行，以及如何结合使用。 成本分析 - 比较了采用 InfiniBand、Spectrum-X Ethernet 和 Broadcom Tomahawk 5 等不同方 ………………………………