算法论文8
北大等提出InfiniteHBD架构
量子位
AI 摘要
北大、阶跃、曦智团队:现有HBD架构有局限,提出InfiniteHBD架构,其具低成本、高扩展性和高容错性,单位成本仅为NVL - 72的31%,GPU浪费率接近零,MFU最高提升3.37倍。
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全新GPU高速互联设计,为大模型训练降本增效!北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大,分布式训练成关键路径,高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限,北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。

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