報告出品方：中國軟體評測中心
随着大模型規模的不斷擴大，算力管理和排程變得尤為重要。有效的算力管理和排程政策可以確定計算資源的充分利用，避免資源浪費，并提高訓練效率。
這包括合理的任務配置設定、負載均衡、資源監控和動态調整等。三是高速的記憶體和存儲有效提升訓練效率。大模型在訓練過程中需要快速讀取和寫入大量資料，是以要求具備高速的記憶體和儲存設備。例如，使用DDR4記憶體和NVMeSSD等高速儲存設備可以顯著提高訓練效率。
四是網絡連接配接和通信影響訓練速度。在分布式訓練中，各個計算節點之間需要高速的網絡連接配接來傳輸資料和同步梯度資訊。是以，網絡連接配接和通信的速度和穩定性對大模型的訓練效率具有重要影響。 目前，業界在計算、存儲、網絡的協同方面已開展有效工作。
在分布式訓練中，GPU 在機間和機内不斷地進行通信， 5 利用 IB、RoCE 等高性能網絡為機間通信提供高吞吐、低延遲時間的服務，同時還需要對伺服器的内部網絡連接配接，以及叢集網絡中的通信拓撲進行專門設計，以滿足大模型訓練對通信的要求。
英偉達GPU彼此之間的資料傳輸速率高達600GB/s，通過 8 個或 16 個 GPU 組成一個伺服器主機，可以較好地實作高速資料傳輸，以支撐大規模的模型訓練。百度智能雲與NVIDIA 共同建成大規模高性能GPU/IB 叢集，經過專門設計和優化，發揮叢集的整體算力。
【報告領取方式見文末】
人工智能大語言模型技術發展研究報告（2024年） 
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