AI BriefingBLOOM 모델 학습 인프라 분석
The Technology Behind BLOOM Training
·2022.07.14 09:00
핵심 내용
176B 파라미터 규모의 BLOOM 모델을 학습시키기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 상세히 설명한다.
자세히 보기
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
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