BLOOM 모델 학습 인프라 분석
The Technology Behind BLOOM Training
·2022.07.14 09:00
176B 파라미터 규모의 BLOOM 모델을 학습시키기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 상세히 설명한다.
176B 파라미터 규모의 대규모 다국어 언어 모델인 BLOOM을 학습시키기 위해 투입된 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어링 기술을 상세히 다룹니다.
하드웨어 구성
- GPU: 384개의 NVIDIA A100 80GB GPU (48개 노드)
- 컴퓨팅 자원: 프랑스 Jean Zay 슈퍼컴퓨터 활용
- 네트워크: GPU 간 NVLink 4 및 노드 간 Omni-Path Architecture (OPA) 사용
소프트웨어 및 아키텍처
- 모델 구조: GPT-3 아키텍처를 기반으로 개선된 구조
- 학습 스택: PyTorch 프레임워크와 Megatron-DeepSpeed 라이브러리 통합 사용
데이터 및 학습 규모
- 데이터셋: 59개 언어로 구성된 350B 토큰 (1.5TB 규모의 정제된 텍스트)
- 학습 기간: 약 3.5개월 소요
이 요약은 원문 이해를 돕기 위한 큐레이션입니다. 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용과 맥락은 원문을 확인하세요.
요약 오류, 출처 표기 문제, 삭제 요청은 문의 · 건의로 알려주세요.