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两天前，马斯克得意自曝：团队仅用122天，就建成了10万张H100的Colossus集群，未来还会扩展到15万张H100和5万张H200。此消息一出，奥特曼都被吓到了：xAI的算力已经超过OpenAI了，还给员工承诺了价值2亿期权，这是要上天？
马斯克xAI建超算集群，以太网助AI云迅猛发展。
人工智能正经历一场由大模型引发的革命。这些拥有数十亿甚至万亿参数的庞然大物，正在重塑我们对 AI 能力的认知，也构筑起充满挑战与机遇的技术迷宫——从计算集群高速互联网络的搭建，到训练过程中模型稳定性和鲁棒性的提升，再到探索更快更优的压缩与加速方法，每一步都是对创新者的考验。
2024年上海的7月是一个沉闷的雨季，但对国产AI 行业来说，却迎来了堪比摇滚乐集会的WAIC（世界人工智能大会）。
伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。
是时候用CPU通用服务器跑千亿参数大模型了！
埃隆·马斯克掌控的那几家公司——包括SpaceX、特斯拉、xAI乃至X（原Twitter）——都需要大量的GPU，而且也都是为自己的特定AI或者高性能计算（HPC）项目服务。
在Meta的Llama 3.1训练过程中，其运行的1.6万个GPU训练集群每3小时就会出现一次故障，意外故障中的半数都是由英伟达H100 GPU和HBM3内存故障造成的。
每3个小时1次、平均1天8次，Llama 3.1 405B预训练老出故障，H100是罪魁祸首？
我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的，机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天，我们要分享的是一篇深入技术底层的文章，介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。