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IBM開(kāi)發(fā)云原生AI超級(jí)計(jì)算機(jī)Vela 可靈活部署并訓(xùn)練數(shù)百億參數(shù)模型

云計(jì)算 云原生 人工智能
IBM研究部門(mén)日前宣布,其開(kāi)發(fā)的云原生超級(jí)計(jì)算機(jī)Vela可以快速部署并用于訓(xùn)練基礎(chǔ)AI模型。自2022年5月以來(lái),該公司數(shù)十名研究人員一直在使用這款超級(jí)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練具有數(shù)百億參數(shù)的AI模型。

ChatGPT紅遍網(wǎng)絡(luò),其背后的AI模型訓(xùn)練也廣受關(guān)注。IBM研究部門(mén)日前宣布,其開(kāi)發(fā)的云原生超級(jí)計(jì)算機(jī)Vela可以快速部署并用于訓(xùn)練基礎(chǔ)AI模型。自2022年5月以來(lái),該公司數(shù)十名研究人員一直在使用這款超級(jí)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練具有數(shù)百億參數(shù)的AI模型。 

基礎(chǔ)模型是基于大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型,它們的通用性意味著只需微調(diào)就可以用于一系列不同的任務(wù)。它們的規(guī)模非常龐大,需要大量且成本高昂的計(jì)算能力。因此正如專家表示,計(jì)算能力將成為開(kāi)發(fā)下一代大規(guī)?;A(chǔ)模型的最大瓶頸,訓(xùn)練它們需要花費(fèi)大量算力和時(shí)間。

訓(xùn)練可以運(yùn)行數(shù)百億個(gè)或數(shù)千億個(gè)參數(shù)的模型,需要采用高性能的計(jì)算硬件,包括網(wǎng)絡(luò)、并行文件系統(tǒng)和裸機(jī)節(jié)點(diǎn)等。這些硬件很難部署,運(yùn)行成本也很高。微軟于2020年5月為OpenAI建造了AI超級(jí)計(jì)算機(jī),并托管在Azure云平臺(tái)中。但I(xiàn)BM表示,它們是由硬件驅(qū)動(dòng)的,這增加了成本,并限制了靈活性。

云端AI超級(jí)計(jì)算機(jī)

因此,IBM創(chuàng)建了名為Vela的“專門(mén)專注于大規(guī)模AI”的系統(tǒng)。 

Vela可以根據(jù)需要部署到IBM的任何一個(gè)云數(shù)據(jù)中心中,它本身就是一個(gè)“虛擬云”。與構(gòu)建物理的超級(jí)計(jì)算機(jī)相比,雖然這種方法在計(jì)算能力方面有所下降,但創(chuàng)造了一個(gè)更靈活的解決方案。云計(jì)算解決方案通過(guò)API接口為工程師提供資源,更方便地訪問(wèn)廣泛的IBM云生態(tài)系統(tǒng)以進(jìn)行更深入的集成,并能夠根據(jù)需要擴(kuò)展性能。 

IBM工程師解釋說(shuō),Vela能夠訪問(wèn)IBM云對(duì)象存儲(chǔ)上的數(shù)據(jù)集,而不是構(gòu)建自定義存儲(chǔ)后端。以往這些基礎(chǔ)設(shè)施必須單獨(dú)構(gòu)建到超級(jí)計(jì)算機(jī)中。 

任何AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵組成部分都是大量的GPU以及連接它們的節(jié)點(diǎn)。Vela其實(shí)是將每個(gè)節(jié)點(diǎn)配置為虛擬機(jī)(而不是裸機(jī)),這是最常見(jiàn)的方法,也被廣泛認(rèn)為是AI訓(xùn)練最理想的方法。 

Vela是如何構(gòu)建的? 

云端虛擬計(jì)算機(jī)的弊病之一是性能不能保證。為了解決性能下降問(wèn)題,并在虛擬機(jī)內(nèi)部提供裸機(jī)性能,IBM工程師找到了一種釋放全部節(jié)點(diǎn)性能(包括GPU、CPU、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)),并將負(fù)載損耗降低到5%以下的方法。

這涉及到為虛擬化配置裸機(jī)主機(jī),支持虛擬機(jī)擴(kuò)展、大型頁(yè)面和單根IO虛擬化,以及真實(shí)地表示虛擬機(jī)內(nèi)的所有設(shè)備和連接;還包括網(wǎng)卡與CPU和GPU匹配,以及它們彼此之間如何橋接起來(lái)。完成這些工作后,他們發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的性能“接近裸機(jī)”。

此外,他們還致力于設(shè)計(jì)具有大型GPU內(nèi)存和大量本地存儲(chǔ)的AI節(jié)點(diǎn),用于緩存AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型和成品。在使用PyTorch的測(cè)試中,他們發(fā)現(xiàn)通過(guò)優(yōu)化工作負(fù)載通信模式,與超級(jí)計(jì)算中使用的類(lèi)似Infiniband的更快的網(wǎng)絡(luò)相比,他們還能夠彌補(bǔ)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)較慢的瓶頸。

配置方面,每個(gè)Vela都采用了8個(gè)80GB A100 GPU、兩個(gè)第二代Intel Xeon可擴(kuò)展處理器、1.5TB內(nèi)存和四個(gè)3.2TB NVMe硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器,并能夠以任何規(guī)模部署到IBM在全球的任何一個(gè)云數(shù)據(jù)中心。

IBM的工程師表示:“擁有合適的工具和基礎(chǔ)設(shè)施是提高研發(fā)效率的關(guān)鍵因素。許多團(tuán)隊(duì)選擇遵循為AI構(gòu)建傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)的可靠路徑……我們一直在研究一種更好的解決方案,以提供高性能計(jì)算和高端用戶生產(chǎn)力的雙重好處?!?nbsp;

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 極客網(wǎng)
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