Команда специалистов Национальной лаборатории Ок-Ридж обучила большую языковую модель (LLM) с 1 трлн параметров на суперкомпьютере Frontier, используя лишь 3072 из имеющихся 37 888 ускорителей. LLM такого масштаба сравнима по возможностям с OpenAI GPT4. Кроме того, учёные смогли обучить LLM со 175 млрд параметров, задействовав всего лишь 1024 ускорителя.
При обучении LLM с миллиардами параметров требуются значительные вычислительные ресурсы и большой объём памяти. Учёные ORNL занялись исследованием вопроса оптимизации этого процесса и изучили различные фреймворки, методы работы с данными и параллелизацией обучение, оценив их влияние на память, задержку коммуникаций и уровень эффективности использования ускорителей.
Источник изображения: ORNL
Прорыва удалось достичь благодаря точной настройке гиперпараметров и оптимизации всего процесса обучения. Команда Frontier провела исчерпывающие тесты с различными параметрами, и в итоге стал возможен процесс обучения LLM с 1 трлн параметров с использованием всего 3 тыс. ускорителей AMD Instinct MI250X. Задача осложнялась тем, что для работы с ними используется ROCm, тогда как для подавляющего большинства ИИ-инструментов требуется поддержка NVIDIA CUDA.
Результаты показали, что фактическая пропускная способность ускорителей составила 31,96 % для модели с 1 трлн параметров и 36,14 % для модели с 17 млрд параметров. Кроме того, для обеих моделей исследователи достигли 100-процентной эффективности слабого масштабирования и высокой эффективности сильного масштабирования: 89 % для модели со 175 млрд параметров и 87 % для модели с 1 трлн параметров. Впрочем, в исследовании не уточняется, сколько времени ушло на обучение этих моделей.
Источник:
