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馬斯克詳解:xAI如何在122天內搭建上線10萬張卡訓練集群

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昨天中午,埃隆·馬斯克領銜主持了萬眾期待的“地表最強人工智能”——Grok 3的發布會。

他與xAI的首席工程師Igor Babuschkin、聯合創始人Jimmy Ba、Yuhuai "Tony" Wu共同亮相,詳細介紹了Grok 3的核心特點,包括其顯著提升的推理能力、自然語言處理能力以及新推出的“Deep Search”(深度搜索)工具。這一工具被設計用來處理復雜的查詢,能夠整合網絡搜索和X平臺上的實時信息,為用戶提供更精準、深入的回答。

在回答最后一個觀眾提問時,埃隆介紹了xAI團隊如何創下另一個工程奇跡:克服重重困難,在短短122天內,搭建并上線了10萬張卡的全球最大訓練集群。

觀眾提問:

在這個項目(Grok 3)中,最困難的部分是什么?你對此感到興奮的是什么?

Jimmy Ba:

回想起來,我認為最困難的部分是讓整個模型在10萬個H100 GPU上協調訓練,這幾乎就像在與宇宙的最終BOSS——熵——作斗爭。因為在任何時候,都有可能射下來一根宇宙射線,翻轉晶體管中的一個比特,如果梯度更新中有一個比特出錯,整個梯度更新就會亂套。

而現在我們有10萬個這樣的GPU,每次我們都必須讓它們協同工作,任何時候任何一個GPU都可能出問題。

Jimmy Ba,華人,多倫多大學助理教授,人工智能先驅杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)的學生,xAI團隊創始12員工之一

埃隆·馬斯克:

是的,值得分解一下,我們是如何在122天內讓世界上最強大的訓練集群投入運行的。

一開始,我們其實并沒有打算自己建數據中心。我們去找了數據中心提供商,問他們在一個地方協調運行10萬個GPU需要多長時間。他們給出的時間范圍是18到24個月。我們想,18到24個月,這意味著失敗是必然的。

所以唯一的辦法就是自己動手。

于是,我們分解了這個問題。比如我們需要一棟建筑,我們不能自己建,必須使用現有的建筑。所以我們基本上尋找了一些被廢棄、但本身狀況良好的工廠,比如因為某家公司破產了之類的。

我們在孟菲斯找到了一家伊萊克斯工廠。這就是為什么它在孟菲斯——貓王的故鄉,也是古埃及的首都之一。

這其實是一座非常不錯的工廠,我不知道伊萊克斯為什么離開了,但它為我們的計算機提供了庇護所。

然后,我們需要電力,最初至少需要120兆瓦,但建筑本身只有15兆瓦。而最終為了20萬個GPU,我們需要0.25吉瓦的電力。

我們最初租了一大堆發電機。在建筑的一側,我們有一排排的發電機,直到我們能夠接入公用電力。

然后,我們還需要冷卻。所以在建筑的另一側,我們有一排排的冷卻設備。我們租用了美國大約四分之一的移動冷卻能力。

然后,我們需要安裝所有的GPU,它們都是液冷的。為了實現必要的密度,這是一個液冷系統。所以我們必須為液冷系統安裝所有的管道。沒有人曾經大規模地搭建過液冷的數據中心。

這是一個非常才華橫溢的團隊付出了極大的努力才能實現的結果。

你可能會想,現在應該可以跑起來了吧?

不。問題是GPU集群的電力波動非常劇烈,這就像一場巨大的交響樂。想象一下,一場有10萬或20萬人參與的交響樂,整個樂團會在100毫秒內從安靜變到響亮。這導致了巨大的電力波動,進而導致發電機失控,它們從沒預料到這種情況。

為了緩沖電力,我們使用了特斯拉的Megapack來平滑電力。Megapack必須重新編程,于是xAI與特斯拉合作,我們重新編程了Megapack,讓它能夠應對這些劇烈的電力波動,平滑電力,以便計算機能夠正常運行。

這個方法奏效了,雖然過程相當復雜。

運抵孟菲斯的特斯拉Megapack

但即使到了那個時候,我們仍然必須讓所有計算機有效地通信,所有的網絡問題都必須解決。我們調試了無數的網絡電纜,凌晨四點鐘還在調試網卡問題,我們大約在凌晨4點20分解決了問題。

我們發現有很多問題,其中之一是BIOS不匹配。

Igor Babuschki:

沒錯,BIOS沒有正確設置。我們必須在兩臺不同的機器之間比較lspci命令(注:一個Linux命令,用于列出系統中所有PCI設備)的輸出。一臺工作正常,一臺不正常。還有很多其他問題。

埃隆·馬斯克:

是的,沒錯。如果我們真的列出所有問題,會需要很長的時間。但這很有趣,這并不是說,哦,我們神奇地做到了。

我們必須像Grok在推理時那樣,將問題分解成各個組成部分,然后解決每個組成部分,以便在比其他人短得多的時間內完成一個協調的訓練集群。

Igor Babuschki:

然后,一旦訓練集群啟動并運行,可以交付使用,我們就必須確保它在整個過程中保持健康,這本身就是一個巨大的挑戰。

然后,我們必須確保訓練的每一個細節都正確,才能得到一個Grok 3級別的模型,這其實非常非常困難。

我們不知道是否有其他模型具備Grok 3的能力,但任何訓練出比Grok 3更好的模型的人,都必須在深度學習的科學和工程的各個方面都非常出色。

要做到這一點并不容易。

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