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Tencent が新世代のスーパー コンピューティング クラスターをリリース: 大規模モデルのトレーニング向けに、パフォーマンスが 3 倍向上

Apr 16, 2023 pm 01:28 PM
AI テンセント

新世代の HCC ハイパフォーマンス コンピューティング クラスターは、最新世代の Xinghai 自社開発サーバーを使用し、NVIDIA H800 Tensor コア GPU を搭載しています。

Tencent 関係者によると、このクラスターは自社開発のネットワークとストレージ アーキテクチャに基づいており、3.2T の超高相互接続帯域幅、TB レベルのスループット容量、数千万の IOPS を実現します。実測結果では、新世代クラスタの計算能力性能が前世代に比べて3倍向上していることがわかりました。

Tencent が新世代のスーパー コンピューティング クラスターをリリース: 大規模モデルのトレーニング向けに、パフォーマンスが 3 倍向上

昨年 10 月、Tencent は、1 兆のパラメーターを備えた最初の大規模 AI モデルである Hunyuan NLP 大規模モデルのトレーニングを完了しました。同じデータセットを使用すると、トレーニング時間が 50 日から 11 日に短縮されます。新世代クラスターに基づく場合、トレーニング時間はさらに 4 日に短縮されます。

コンピューティング レベルでは、サーバーのスタンドアロン パフォーマンスがクラスターのコンピューティング能力の基礎であり、Tencent Cloud の新世代クラスターの 1 枚の GPU カードは、さまざまな精度で最大 1979 TFlops のコンピューティング能力の出力をサポートします。

大規模モデルのシナリオ向けに、Xingxinghai の自社開発サーバーは、業界でサポートされているシェルフ密度より 30% 高い 6U 超高密度設計を採用しており、CPU の統合設計による並列コンピューティングの概念を使用しています。および GPU ノードにより、シングルポイント コンピューティングのパワー パフォーマンスがより高いレベルに向上します。

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#ネットワーク レベルでは、コンピューティング ノード間に大規模なデータ対話要件があります。クラスターの規模が拡大すると、通信パフォーマンスがトレーニング効率に直接影響するため、ネットワークとコンピューティング ノード間の最大限の連携が必要になります。

テンセントが自社開発した Xingmai 高性能コンピューティング ネットワークは、業界最高の 3.2T RDMA 通信帯域幅を備えていると主張しています。実際の測定結果によると、同じ数の GPU を搭載した 3.2T Xingmai ネットワークは、1.6T ネットワークと比較してクラスター全体のコンピューティング能力が 20% 向上しています。

同時に、Tencent が自社開発した高性能集合通信ライブラリ TCCL がカスタム設計のソリューションに統合されています。業界のオープンソース集合通信ライブラリと比較して、大規模モデルのトレーニングの負荷パフォーマンスを 40% 最適化し、複数のネットワーク理由によって引き起こされるトレーニング中断の問題を排除します。

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ストレージ レベルでは、大規模なモデルのトレーニング中に、多数のコンピューティング ノードがデータ セットのバッチを同時に読み取ります。データを短縮する必要があります。コンピューティング ノードの待ち時間を避けるために、読み込み時間をできるだけ長くします。

Tencent Cloud の自社開発ストレージ アーキテクチャは、テラバイト レベルのスループット機能と数千万の IOPS を備え、さまざまなシナリオでのストレージ ニーズをサポートします。 COS GooseFS オブジェクト ストレージ ソリューションと CFS Turbo 高性能ファイル ストレージ ソリューションは、大規模モデル シナリオにおける高性能、大スループット、大容量ストレージの要件を完全に満たします。

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さらに、新世代クラスターには、Tencent Cloud が自社開発した TACO トレーニング アクセラレーション エンジンが統合されており、ネットワーク プロトコル、通信戦略、 AI フレームワークとモデルのコンパイル トレーニングの調整と計算の電力コストを大幅に節約します。

Tencent の Hunyuan 大規模モデルの背後にあるトレーニング フレームワークである AngelPTM も、Tencent Cloud TACO を通じてサービスを提供し、企業が大規模モデルの実装を加速できるように支援しています。

Tencent Cloud TI プラットフォームの大規模なモデル機能とツールボックスを通じて、企業は産業シナリオ データに基づいて微調整されたトレーニングを実施し、生産効率を向上させ、AI アプリケーションを迅速に作成して展開することができます。

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分散型クラウドネイティブ ガバナンス機能に依存して、Tencent クラウド インテリジェント コンピューティング プラットフォームは、16 EFLOPS の浮動小数点コンピューティング能力を提供します。

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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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