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由于根据梯度下降的工作原理，模型的下一个状态取决于模型的上一个状态，那么训练现有的最大模型不是只需要大约100个GPU左右就够了吗？就像，只能按顺序处理数据集，那么模型的超大规模扩展是如何工作的呢？

讨论总结

原帖提出了使用10000个GPU训练模型如何运作的疑问，因为按照梯度下降原理，似乎不需要这么多GPU来训练模型。评论者们从多个方面进行解答，有的推荐相关教程视频，有的介绍训练拆分方式如数据并行和模型并行，还有的提供了Google的相关文章资源，也有人直接对疑问进行详细的技术解答，整体氛围较为积极，充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 可以通过视频解答关于模型训练的疑问，该视频是很好的教程
    • 支持理由：评论者推荐观看这个视频直到最后以获得很好的概述，且视频中的策略不局限于Tensorflow
    • 反对声音：无
  2. 🔥 存在两种无MoE的主要训练拆分方式：数据并行（DDP）和模型并行（FSDP）
    • 正方观点：这两种方式是训练模型时常见的拆分方式，数据并行是拆分数据并复制模型，模型并行是拆分模型、复制数据
    • 反方观点：无
  3. 💡 不应串行处理数据集，先计算每行梯度再平均后更新权重是更好的方法
    • 支持理由：串行处理会影响其他行性能，新方法可降低整个数据集平均误差
    • 反对声音：无
  4. 💡 原帖描述的是模型并行，训练过程中模型并行会与数据并行相结合
    • 支持理由：数据并行包括克隆模型多次并行训练并会不时对权重进行平均处理
    • 反对声音：无
  5. 💡 AI训练需要收集多种关系和概率数值，GPU可并行计算数字对AI训练有重要作用
    • 支持理由：AI训练涉及大量不同类型数据间数值的收集，GPU的并行计算能力能满足需求
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 this looks like an insider question of a competing country hmmmm \njk great question”
    • 亮点：以幽默调侃开始，然后肯定原问题的价值，方式诙谐有趣
  2. “🤔 我本可以写一篇长文，但尽管这个视频有些技术含量，它却是最好的教程……看到最后能得到很好的概述。”
    • 亮点：推荐视频解答疑问，强调视频虽有技术含量但很有用
  3. “👀 如果你在计算完数据集中的一行后立即更新模型，你是在针对该行进行优化，可能会降低所有其他行的性能。”
    • 亮点：清楚地解释了串行处理数据集的弊端
  4. “🤔 1. Split the data and copy the model: This approach, often called DDP or data parallelism, you take your training batch and split it in all GPUs so that each handles a couple of entries.
  5. Split the model, copy the data: This approach, often called FSDP or Model parallelism, you split the weights of your model into many gpus, and each one handles the gradients of a part of the model, then everyone aggregates their result for the final output.”
    • 亮点：详细介绍了两种训练拆分方式
  6. “👀 A large model needs plenty of memory for weights, activations, gradients, optimizer and for a Llama 405B, it would be around 100 to 150 odd GPUs to run the model with data parallel size of 1, and batch size of 1.”
    • 亮点：给出了具体模型运行所需GPU数量的例子

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大家基本都在积极解答原帖的疑问。可能的原因是这是一个技术类话题，大家更关注技术交流，分享自己的知识和见解，没有太多的观点冲突。

趋势与预测

  • 新兴话题：大容量快速内存在AI使用中的重要性可能会成为后续讨论的话题，因为有评论提到对于AI使用而言，之后大容量的快速内存将比GPU更重要。
  • 潜在影响：如果大容量快速内存变得比GPU更重要，可能会影响AI训练硬件设备的研发方向，更多地关注内存技术的发展。

详细内容：

标题：关于使用 10000 个 GPU 训练模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“如何使用 10000 个 GPU 训练模型”的帖子引起了广泛关注。该帖子提出，鉴于模型的下一个状态取决于上一个状态以及梯度下降的工作原理，是否只需约 100 个 GPU 就能训练最大的现有模型，因为可以按顺序处理数据集。此帖获得了众多的点赞和大量的评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在多种训练模型的方式和原理上。有人表示愿意尝试以自己的理解来解释最常见的方法，比如将数据拆分并复制模型，即 DDP 或数据并行的方式，把训练批次分配到多个 GPU 上，各自处理部分数据，然后根据所有 GPU 的梯度协调更新权重。还有人提到将模型拆分并复制数据的方式，即 FSDP 或模型并行，将模型的权重分配到多个 GPU 上，每个 GPU 处理模型的一部分梯度，最后汇总结果输出。也有人指出可以结合这两种方式。

有用户分享道：“很久以前，我参加了一个讲座，演讲者的研究就是如何处理这个问题。关键在于实际上不需要按顺序处理数据集。只要不是从任何特定步骤做出巨大改变，基于几步之前的模型的梯度仍然与当前模型的梯度足够接近，足以改进模型。”

有人提到：“Google 实际上最近发表了一系列名为‘如何扩展您的模型’的文章：https://jax-ml.github.io/scaling-book/”。

同时，有人认为按顺序处理数据集会导致更差的性能，更好的方法是先为每行计算梯度，然后平均梯度并用结果更新权重，这样可以减少整个数据集的平均误差，且每行可以并行计算。

另外，有人指出，在训练中会将模型并行与数据并行相结合，定期平均权重。还有用户阐述了 AI 训练需要收集大量的数据和计算，并且 GPU 可以并行计算数字，如今随着合成数据生成，对并行 GPU 计算的依赖更甚，未来对于 AI 的使用，快速的大容量内存可能比 GPU 更重要。

在这场讨论中，大家对于如何高效利用大量 GPU 进行模型训练各抒己见，既有专业的技术解读，也有个人的经验分享，丰富了对这一问题的理解。但对于具体的最佳训练方式，仍存在一定的争议和探讨空间。