如何构建10万张H100的大模型训练集群

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原标题：如何构建10万张H100的大模型训练集群
关键字：网络,集群,交换机,器件,机架
文章来源：算法邦
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直播预告 | 7月2日10点，「智猩猩AI新青年讲座」第242讲正式开讲，香港大学计算机系HKU-MMLAB二年级博士生梁志烜将直播讲解《利用技能学习的扩散策略实现层次化机器人轨迹生成》，欢迎扫名~导读本文来自公众号包包算法笔记。出于学术/技术分享进行转载，如有侵权，联系删文。
本文深入分析了大型AI模型训练集群的构建、运营挑战以及未来发展，详细讨论了计算能力、能源消耗、网络设计、并行性方案、硬件选择、可靠性和故障恢复策略等多个方面，以及不同AI实验室如何在这些领域内进行竞争和技术优化，以实现更高效、成本效益更高的模型训练。原文链接：https://www.semianalysis.com/p/100000-h100-clusters-power-network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F

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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，聚焦生成式AI，重点关注模型与应用。