麻生かおり最新番号 Meta测验Llama 3碰到常常故障
7 月 28 日音信，meta 发布的一份扣问论说清楚麻生かおり最新番号，其用于测验 4050 亿参数模子 Llama 3 的 16384 个英伟达 H100 显卡集群在 54 天内出现了 419 次不测故障，平均每三小时就有一次。其中，一半以上的故障是由显卡或其搭载的高带宽内存（HBM3）引起的。
由于系统限度强大且任务高度同步，单个显卡故障可能导致扫数这个词测验任务中断，需要再走运转。尽管如斯，meta 团队照旧保执了 90% 以上的有用测验期间。
情色综合网详确到，在为期 54 天的预预测验中，共出现了 466 次使命中断，其中 47 次是谋略中断，419 次是不测中断。谋略内的中断是由于自动化防御酿成的，而不测的中断则主要源于硬件问题。GPU 问题是导致故障的主要原因，占不测中断的 58.7%。其中唯有三起事件需要大王人东谈主工打扰，其余的由自动化措置。
在 419 个不测中断中，148 个（30.1%）是由各式 GPU 故障（包括 NVlink 故障）引起的，而 72 个（17.2%）是由 GPU 的 HBM3 内存故障引起的。趣味趣味趣味趣味的是，54 天内唯有两个 CPU 发生故障。41.3% 的不测中断是由多种身分酿成的，包括软件不实、鸠合电缆和鸠合适配器。
为晋升后果，meta 团队诞生了一系列用具和优化政策，包括评述任务启动和检查点期间、运用 PyTorch 的 NCCL 翱纪行载器会诊性能问题、识别拖后显卡等。此外，meta 还关怀到了环境身分的影响，如午间温度波动对 GPU 性能的渺小影响，以及巨量 GPU 同期运行对数据中心电网的强大压力。
关联词，跟着东谈主工智能模子参数目的不休增多，所需的意想资源也随之扩大。以 xAI 谋略中的 10 万块 H100 显卡集群为例，故障率可能会成倍增长，给将来的 AI 测验带来更大的挑战。
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