随着我们专注于解决越来越复杂的AI问题，一个显著且具有挑战性的转变是训练大型语言模型（LLMs）所需的计算规模。过去，我们的AI模型训练通常涉及大量小型模型，这些模型需要相对较少的GPU来运行。比如，推荐系统（如新闻推送和排名算法）会处理大量信息，以提供精准的推荐，支撑着我们的大部分产品。
然而，随着生成式人工智能（GenAI）的到来，训练任务转向了少数几个大型任务。这意味着我们需要重新思考软件、硬件和网络基础设施如何协同工作，以支持这种大规模的计算需求。
大规模模型训练的挑战主要包括：
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硬件可靠性：确保硬件稳定，减少因故障导致的中断。这需要严格的测试、质量控制和自动化故障检测和修复机制。
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快速恢复：即使采取了预防措施，硬件故障仍会发生。一旦发生，我们需要迅速重启并重新初始化训练。
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训练状态持久化：在故障后能继续从上次中断的地方开始，这就需要定期保存训练状态，并高效存储和检索数据。
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GPU间高效通信：大规模训练中，GPU间的数据同步至关重要。任何部分GPU间的通信延迟都可能拖慢整个过程，因此需要高性能网络和优化的数据传输协议。
为了应对这些挑战，Meta在基础设施各层进行了创新：
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训练软件：引入PyTorch等开源工具，加速研究到生产环境的转换，开发新的大规模训练算法，并整合新的软件工具和框架。
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调度：使用复杂算法合理分配资源，根据任务需求动态调整，确保资源利用率最大化。
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硬件：升级硬件性能，针对GenAI优化配置，包括GPU的大小、带宽和I/O能力。例如，Meta对Grand Teton平台进行了改造，增加GPU功率和内存容量。
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数据中心部署：重新考虑资源布局，如电力、冷却和网络，以最大化计算密度。
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可靠性：设计故障检测和恢复策略，保持足够的冗余资源，减少停机时间。
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网络：选择适合的高速网络技术（如RoCE和InfiniBand），并优化通信策略以适应大规模训练需求。
- 存储：投资高容量、高速的存储解决方案，满足模型训练的数据需求。
未来，Meta将面临更大规模的GPU使用、更大数据量和更长距离的挑战，同时采用新技术并不断进化基础设施。在这个过程中，Meta将继续探索未知，推动AI技术的边界。