Oossa

В ЕС обучили ИИ-модель на 1 трлн параметров на суперкомпьютере

Команда EUROPA добилась скорости около 1 300 токенов в секунду на каждом из 384 GPU NVIDIA GH200, используя PyTorch и TorchTitan. Проект показал, что обучение передовых моделей возможно на общей вычислительной инфраструктуре ЕС.

ЗаметкаАвтор: Опубликовано Oossa: 1 мин чтения

Консорциум EUROPA — Domyn, Fraunhofer IAIS и IIS — обучил модель типа «смесь экспертов» примерно на 1 трлн параметров на JUPITER, экзафлопсном суперкомпьютере EuroHPC в Исследовательском центре Юлиха. Оптимизация PyTorch и TorchTitan позволила увеличить производительность с 90 до примерно 1 300 токенов в секунду на каждом из 384 GPU GH200 (96 узлов). Проект показал, что государственные вычислительные ресурсы под европейским контролем способны поддерживать ИИ того же масштаба, что и частные кластеры.

Почему это важно

Это показывает, что государственные вычислительные ресурсы Европы способны запускать ИИ передового масштаба и снижать зависимость от аренды частных облачных мощностей.

Источники и ссылки

1 источников
  1. PyTorchЧитать первоисточник

Markdown

Эта статья была полезной?
Поделиться

Читайте также

Oossa · Рассылка

Неделя ИИ — простыми словами

Каждый понедельник: главное за неделю понятным языком. Бесплатно, без спама.