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以下 文 章来源于微信公众号：包包算法笔记 作者：包包闭关修炼 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mkWgHqOY9m-GAdAhUCBqbQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 受限于算力，单一大模型的计算量始终没有取得突破。 一个10万+GPU集群可以提供多少算力及需要配置什么样的环境设施， 本文就 大型训练AI集群 及其周围的基础设施进行了深入探讨。 有些人认为自从GPT-4发布以来，AI的能力就停滞不前了。这可能没毛病，但只是因为没有人能够一直大幅增加单一模型的计算量。每个发布的模型的计算量都大致处于GPT-4水平（约2e25 FLOP的训练计算量）。在谷歌的Gemini Ultra、Nvidia Nemotron 340B和Meta LLAMA 3 的案例中，分配的FLOPS与GPT-4相当甚至更高，但是使用了较差的架构，导致这些模型未能突破GPT4的效果。 尽管OpenAI获得了更多的计算能力，但他们
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