Meta揭秘Llama 3背后超大规模AI基础设施，展示35万个H100 GPU集群细节
    每年三月，科技巨头们纷纷亮出自家的最新产品与研究成果。今年，OpenAI发布了震撼世界的Sora模型，而ChatGPT的新版本也箭在弦上。谷歌更是凭借Gemini Ultra、Gemini 1.5和Gemma等系列成果，在人工智能赛道上展现出强大实力。然而，在开源AI领域中，Meta作为扛把子角色，继去年发布Llama 2及其后续模型后，一直备受期待。
    近日，Meta AI透露了其正在训练Llama 3所使用的H100 GPU集群详细架构，堪称是LLM开源从Infra做起的有力证明。到2024年底，Meta计划将拥有35万个英伟达H100 GPU，并在未来进一步扩容至60万个GPU级别的超强算力储备。
    为了高效组织这些硬件资源，Meta构建了一个由24576个H100 GPU组成的集群，专门用于训练Llama 3。PyTorch创始人对此评价称，该集群采用了RoCEv2/Infiniband网络结构，基于Tectonic/Hammerspace提供的NFS/FUSE存储方案，并针对NCCL进行了一系列优化以实现高网络带宽。这一突破性的集群设计不仅为Llama 3的训练提供了坚实基础，也为其他大模型训练团队树立了新标杆。
    除了硬件布局，Meta还展示了其在软件层面的创新。通过改进内部作业调度程序、调试工具以及PyTorch框架，确保大规模训练过程中的性能表现和可调试性。不仅如此，Meta还在不断优化存储系统，采用自研的Tectonic分布式存储解决方案与Hammerspace合作开发的并行网络文件系统，使得大规模多模态数据的加载速度达到前所未有的高效。
    Meta致力于开放式人工智能创新，持续向开放计算项目（OCP）贡献设计，并在软件层面上对PyTorch等关键开源项目提供大力支持。未来，Meta将继续扩大其人工智能基础设施规模，力求满足日益增长的复杂模型研究需求，并通过不断创新，推动整个行业的快速发展。
    总结来说，Meta此次披露的H100 GPU集群细节不仅预示着Llama 3的到来，更揭示了这家公司在大规模AI基础设施建设上的雄厚实力和前瞻性布局。这不仅为开源社区带来了宝贵的学习经验，更为全球人工智能研发开启了新的篇章。