Anil分享跨洋稀疏MoE训练实践
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Anil分享跨洋稀疏MoE训练实践
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AI 综述
Rohan Anil 发布长文，介绍其团队如何通过双向25 Gbps链路连接相隔近半个地球的两个异构GPU集群，协同训练稀疏MoE模型。团队让8个learner两两交换参数的“butterfly mixing”，据Anil称，其训练效果与标准训练持平。 Anil将这一实践与碎片化算力环境下的分布式学习联系起来，强调前沿学习算法需要适配分散在多个neocloud集群中的算力。
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最新进展11月3日 00:03
Rohan Anil 实测跨洋 25Gbps 双集群训练稀疏 MoE 模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntRohan Anil 实测跨洋 25Gbps 双集群训练稀疏 MoE 模型
Rohan Anil 分享了团队以近半个地球相隔、双向 25 Gbps 链路，在两个不同规模和 GPU 类型的集群上训练稀疏 MoE 模型的实践。团队使用 butterfly mixing，让 8 个 learner 两两交换参数，效果与标准训练持平。文章进一步指出，训练算力常分散在大量 neocloud 集群中，前沿学习算法需要与这些碎片化算力协同设计。
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