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如何快速新建一個可高效擴展并易用的GPU集群

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業(yè)解 ? 2022-01-04 14:22 ? 次閱讀

基于京東部署的DGX SuperPOD集群 “天琴α”,京東探索研究院聯(lián)合悉尼大學(xué)共同研發(fā)了織女模型,一并攻克了 GLUE 兩項挑戰(zhàn)性任務(wù)。

京東探索研究院致力于世界前沿技術(shù)的研究,其中人工智能方向涵蓋 CV、NLP、多模態(tài)等。大規(guī)模語音模型的研究更是京東探索研究院的重中之重。

以語言模型為例,在過去 2-3 年的時間,語言模型大小每年都在以 1-2 個數(shù)量級的速度在增加,如今,則已達到萬億參數(shù)的級別。而模型的結(jié)構(gòu)和復(fù)雜性日益變化,這對 GPU 集群的架構(gòu)提出了不一樣的要求。

從系統(tǒng)層面看,既有的 GPU 計算集群主要是以支持單機任務(wù)、小規(guī)模多機任務(wù)為主,相較之下,其多機之間網(wǎng)絡(luò)擴展能力則較弱,而大規(guī)模擴展能力也較為受限。因此,在既有的 GPU 集群架構(gòu)下,較無法滿足服務(wù)大模型的計算需求。

對于京東探索研究院而言,掌握時效是關(guān)鍵,更快的模型訓(xùn)練意味著能加速迭代、擴展嘗試空間、使產(chǎn)品落地更迅速,并提高業(yè)務(wù)收益。在模型越來越復(fù)雜多樣、計算需求越來越大、單任務(wù)計算規(guī)模越來越大的背景下,如何快速新建一個可高效擴展并易用的 GPU 集群,以滿足應(yīng)對上述挑戰(zhàn),是亟待解決的核心問題。

基于以上挑戰(zhàn),京東探索研究院選擇了采用NVIDIA DGX SuperPOD方案來提供支持,并成功給業(yè)務(wù)側(cè)帶來了巨大的提升及解決企業(yè)痛點。

1. NVIDIA DGX SuperPOD 是一套完整的解決方案,基于DGX A100服務(wù)器、HDR InfiniBand 200G網(wǎng)卡和NVIDIA Quantum QM8790交換機構(gòu)建了一套全互聯(lián)架構(gòu),在保證單機計算能力最強的同時,采用計算和存儲網(wǎng)絡(luò)相隔離的方案,最大程度地從網(wǎng)絡(luò)上保證集群的互聯(lián)能力。

2.安裝部署方面,NVIDIA 為 DGX SuperPOD 提供專業(yè)的部署服務(wù),包括單機系統(tǒng)部署、InfiniBand網(wǎng)絡(luò)配置、調(diào)度安裝調(diào)試、監(jiān)控部署、多機環(huán)境、基礎(chǔ)性能驗證等,從基礎(chǔ)系統(tǒng)方面,保證了最快交付。

3.使用方面,NVIDIA 為 DGX SuperPOD 部署了 Slurm 調(diào)度系統(tǒng),并基于NGC和客戶主要的幾類模型,提供了完整的作業(yè)腳本,用戶只需簡單修改幾行參數(shù)來適配自己的模型,即可一鍵方便地運行起大規(guī)模分布式任務(wù)。

4. 性能方面,DGX SuperPOD 經(jīng)過一系列的基礎(chǔ)優(yōu)化(CUDA-X, Magnum IO, NGC)和評測驗證(MLPerf),提供最好的 AI 訓(xùn)練性能,在京東探索研究院針對CV、NLP、跨模態(tài)等領(lǐng)域設(shè)計和研發(fā)的數(shù)十個模型上,經(jīng)過雙方一系列系統(tǒng)級的合作優(yōu)化,在 DGX SuperPOD 上達到了比較理想的加速比和擴展性。

使用 DGX SuperPOD 方案,用戶只需要關(guān)注自己的 AI 模型和算法研究,無需關(guān)注硬件和系統(tǒng)層的配置、優(yōu)化、擴展性等問題,讓 AI 研究人員把寶貴的時間和精力專注在前沿的 AI 技術(shù)研究上。

使用了 DGX SuperPOD 集群方案,極大地加速了用戶的 AI 訓(xùn)練和迭代速度,為用戶進一步探索出更強大更智能的 AI 模型建立了堅實的基石。

在 DGX SuperPOD 交付給用戶僅僅兩個多月之后,京東探索研究院就聯(lián)合悉尼大學(xué)在傳統(tǒng) “預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)” 的范式下,利用 DGX SuperPOD 的高效擴展能力,通過研究和工程上的全方位創(chuàng)新,研發(fā)出了織女模型,在通用語言理解評估基準(zhǔn)(GLUE)的兩項挑戰(zhàn)性任務(wù),即情感分析任務(wù) SST(The Stanford Sentiment Treebank)和指代消解任務(wù) WNLI (Winograd NLI)中首次超越人類,位居所有參賽機構(gòu)第一。

京東探索研究院表示:“強悍的織女模型在京東探索研究院建設(shè)的全國首個基于 DGX SuperPOD 架構(gòu)的超大規(guī)模計算集群 “天琴α” 上完成訓(xùn)練,該集群具有全球領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練技術(shù),其近似線性加速比的數(shù)據(jù)、模型、流水線并行技術(shù)持續(xù)助力織女模型的高效訓(xùn)練。”

NVIDIA 將參加 CES 2022, 并將在 1 月 5 日凌晨 0 點(北京時間)發(fā)表 NVIDIA 特別演講。

NVIDIA GeForce 高級副總裁 Jeff Fisher 和 NVIDIA 汽車部門副總裁兼總經(jīng)理 Ali Kani 將展示加速計算在設(shè)計、仿真、游戲和自動駕駛汽車方面的新突破。掃描下方海報,即刻將該日程添加到日歷!

原文標(biāo)題:DGX SuperPOD 加速語言模型訓(xùn)練,助力京東探索研究院勇刷 GLUE 榜單

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審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:DGX SuperPOD 加速語言模型訓(xùn)練,助力京東探索研究院勇刷 GLUE 榜單

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