程序员总要学一点屠龙技，比如这篇文章教你在1万个H100上训练大模型的经验技巧。http://t.cn/A6EKJjp7
作者是 Meta 的Soumith Chintala，也是PyTorch的开发者。本文介绍了在10,000个H100 GPU上训练模型的挑战和策略。作者强调了三个关键点：尽可能在GPU上放置更大的网络和批量大小、快速地在GPU之间通信以及从硬件或软件故障中快速恢复。文章还讨论了并行化、内存节省技巧、状态通信、网络拓扑利用、故障恢复等方面的具体技术。