中國電信天翼云完成首個國產GPU萬卡訓練!4000億參數大模型領先

中國電信天翼云完成首個國產GPU萬卡訓練!4000億參數大模型領先
2024年09月20日 15:57 快科技

快科技9月20日消息,中國電信宣布,天翼云自研的國內首個單集群萬卡國產化全功能預訓練云服務平臺,已經正式發布上線,基于華為昇騰芯片,并完成了萬卡規模Llama3.1-405B大模型訓練。

Llama3.1-405B作為4000億參數規模的大模型,在息壤訓推服務平臺的支持下,經過多輪優化,MFU(算力利用率)達到國內領先水平。

另外,700億參數大模型Llama2-70B在萬卡規模下完成訓練,MFU也處于業界領先水平。

據悉,天翼云的這套平臺具備萬卡納管和并行訓練能力,基于HPFS PB級并行文件系統、CTCCL RDMA高速卡間互聯技術、Gang策略與拓撲感知的智算容器調度,以及慧聚自研分布式訓練框架TeleFormers和平臺,實現萬卡資源納管、萬卡規模并行訓練。

其中,天翼云自研了AI框架Teleformers,對算子、通信、數據處理進行優化,還有并行策略的自適應調整,顯著提升了大模型訓練的訓練效率。

在目前業內最大參數規模開源單體稠密模型Llama3.1-405B大模型訓練測試中,性能表現達到國際同等水平。

算子優化方面,針對昇騰芯片的特性,在網絡結構層面對諸多高頻算子進行了定制化改造,構建了高性能算子集。

比如matmul算子,利用昇騰芯片的計算親和性,將算子輸入padding到特定的維度,大幅提升執行效率,從而明顯縮短了訓練時間。

數據處理和流水線方面,通過設置合理的數據分片策略和HPFS條帶化優化,結合數據預取與數據下沉技術,大幅提升數據流的處理效率和穩定性;對預處理后的數據集進行了二次分片并提供就近緩存能力,減少GPU空閑時間。

自適應并行策略方面,基于對3D并行中各類計算單元的分析,天翼云設計了多種自適應的3D并行策略,依據模型規模和硬件資源的不同可以自動選擇合適的并行策略,充分利用計算資源和顯存資源,縮短模型訓練中每輪的迭代時間。

天翼云國產化萬卡智算中心還有多項技術突破——

天翼云息壤訓練服務平臺基于軟硬件協同設計,提供全鏈路故障監控、基于主動感知的全鏈路故障監控和定位、CheckPoint秒級多級高速存儲系統、容錯優雅調度和模型編譯緩存等系統,將萬卡規模故障發現和解決問題縮短到業內前沿的分鐘級,大幅提升有效訓練時間。

自動斷點續訓系統:

建設豐富的故障庫,基于此構建了多維故障感知系統,能夠快速主動感知相關故障事件和潛在的故障風險;

通過精準的故障隔離和調度手段,快速隔離處理故障節點并重新調度新節點接手任務繼續訓練,實現無人干預式斷點續訓,有效減少GPU閑置時間。

高速多級CheckPoint系統:

天翼云設計基于多級存儲的高速CheckPoint系統,通過兩階段異步存儲,實現高速寫入內存,并最終異步寫入遠端系統;

針對斷點恢復場景,提供進程級故障原地快恢和遠端快速恢復能力,最終實現對CheckPoint的秒級讀寫能力,大幅降低斷點恢復時間、提升訓練效率。

全鏈路檢測工具鏈:

天翼云開發了全鏈路故障監控工具鏈,能夠基于主動感知實現全鏈路的故障監控和定位。

該工具鏈可以主動發現設備故障,并降低訓練中斷的頻次,確保訓練過程的連續性和穩定性。

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