Я немного запутался во всех этих акронимах и жаргоне, поэтому я попросил Клода объяснить это без использования акронимов, и теперь все стало совершенно ясным (короче говоря; пропускная способность ⟹ простота): Это увлекательная техническая дискуссия о тренировке больших языковых моделей в масштабе. Основной разговор Цзиньюань Лю выражает удивление тем, что не нужны определенные сложные методы оптимизации при использовании TPU (тензорные процессоры - специализированные чипы ИИ от Google) по сравнению с GPU (графические процессоры - обычно чипы от NVIDIA). Ключевые технические концепции: Типы оборудования: • GPU (графический процессор): Изначально разработан для графики, теперь активно используется для ИИ. NVIDIA доминирует на этом рынке. • TPU (тензорный процессор): Чипы, специально разработанные Google для машинного обучения. Стратегии параллелизма: При обучении огромных ИИ моделей необходимо распределить работу между многими чипами. Существует несколько способов сделать это: 1. Параллелизм данных (DP): Каждый чип обрабатывает разные партии данных с одной и той же копией модели. 2. Тензорный параллелизм (TP): Математические операции модели распределяются между чипами. 3. Параллелизм по конвейеру (PP): Разные слои модели размещаются на разных чипах, создавая конвейер. Техническая проблема, обсуждаемая в разговоре: Проблема вспомогательной потери: При обучении очень больших моделей часто добавляют "вспомогательные потери" (дополнительные цели обучения) на промежуточных слоях, чтобы помочь градиентам лучше проходить через сеть. В условиях PPVP (параллелизм по конвейеру с переменным разбиением) это становится сложным, потому что: • Вам нужно делать "все f все b" (все прямые проходы, затем все обратные проходы). • Это сложно для пикового использования памяти, потому что нужно хранить промежуточные результаты. Инновация DeepSeek: Они разработали дизайн "auxfree bias", который, по-видимому, избегает необходимости в этих вспомогательных потерях, при этом эффективно обучая. Удивительное откровение: Старший эксперт сказал Цзиньюаню, что с TPU на уровне K2 или DSV3 (это конфигурации кластеров с сотнями или тысячами чипов) можно достичь отличной MFU (использование FLOPs модели - по сути, насколько эффективно вы используете оборудование) БЕЗ использования параллелизма по конвейеру. Почему это удивительно? • Параллелизм по конвейеру обычно считается необходимым для обучения в большом масштабе. • Это сложная техника, требующая тщательной оптимизации. • Возможность избежать этого значительно упрощает все. Объяснение Хораса Хи: Он объясняет, ПОЧЕМУ это возможно с TPU: Преимущество пропускной способности: TPU и высококлассные кластеры NVIDIA (например, NVL72 - последняя конфигурация NVIDIA с 72 GPU с межсоединениями NVLink) имеют такую высокую пропускную способность между чипами, что могут справляться с требованиями к коммуникации без параллелизма по конвейеру. Ключевое понимание: • Параллелизм по конвейеру в основном необходим, когда вы "узкоколейны по DP comms" (ограничены тем, насколько быстро вы можете общаться во время обучения с параллелизмом данных). • Если у вас достаточно пропускной способности в достаточно большом домене (связанном кластере), вы можете просто использовать более простые стратегии параллелизма. • Это работает "в течение очень долгого времени" - это означает, что вы можете обучать даже очень большие модели, не достигая пределов. Интуиция: Представьте это как систему шоссе: • Традиционные кластеры GPU похожи на узкие дороги между городами, поэтому вам нужно сложное маршрутизирование (параллелизм по конвейеру), чтобы избежать пробок. • Кластеры TPU или GPU, соединенные NVLink, похожи на огромные супермагистрали - вы можете просто отправлять все напрямую без сложного маршрутизирования. Это важно, потому что параллелизм по конвейеру сложно реализовать, отлаживать и оптимизировать. Возможность избежать этого, при этом достигая высокой эффективности, делает весь процесс обучения гораздо проще и надежнее. Обсуждение подчеркивает, как достижения в технологии межсоединения оборудования ("дороги" между чипами) могут кардинально изменить программные стратегии, необходимые для эффективного обучения ИИ.