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LawsforNeuralLanguage24KH100GPU集群（49152卡），用于訓(xùn)練LLaMA-3大模型訓(xùn)練對(duì)GPUA800/H800系列特供版芯片對(duì)于國(guó)外芯片，對(duì)大模型訓(xùn)練主要的影響在于卡間NVLk互聯(lián)帶寬的通信影響（通信優(yōu)化GPU機(jī)內(nèi)卡間通信走跨節(jié)點(diǎn)卡間通信走GDR，繞過CPUGDRPIXPXBPHB?采用胖樹和多導(dǎo)軌優(yōu)化（NVIDIA稱為機(jī)，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)效率最高（PP并行通信），也nccl基于導(dǎo)軌做通信優(yōu)化（PXN，可無緩存，訓(xùn)練直接訪問HDD分布式存儲(chǔ) 分級(jí)緩存（內(nèi)存->本地SSD/nvme->nvme高性能緩存集群） 無緩 有緩時(shí)間（分）基于云原生的調(diào)度系統(tǒng)，提供面向AI案例：MetaOPT175B模型千卡訓(xùn)

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