关注我们 Meta基础设施副总裁Dan Rabinovitsj做了一个关于构建容错AI集群和用于训练Llama 3.1的集群行为的演讲。他强调了人工智能集群的扩展挑战,硬件故障和无声数据损坏导致的非线性退化需要实时诊断和容错改进。 Meta使用了16K H100 GPU来训练其Llama 3.1集群。用于...
数据分布偏移(data distribution shift)是可信人工智能系统热衷于考虑的一个话题,每年关于它的相关研究数不胜数。然而,仅关注分布偏移就足够了吗? 近期,纽约大学AI Now研究所的技术研究...
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