Tôi đã hơi lạc trong tất cả các từ viết tắt và thuật ngữ ở đây, vì vậy tôi đã nhờ Claude giải thích mà không sử dụng bất kỳ từ viết tắt nào và bây giờ mọi thứ đều rất rõ ràng (tóm tắt; băng thông ⟹ sự đơn giản): Đây là một cuộc thảo luận kỹ thuật thú vị về việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn quy mô lớn. Cuộc trò chuyện chính Jingyuan Liu đang bày tỏ sự ngạc nhiên khi phát hiện ra rằng bạn không cần một số kỹ thuật tối ưu hóa phức tạp khi sử dụng TPU (Bộ xử lý Tensor - chip AI chuyên dụng của Google) so với GPU (Bộ xử lý Đồ họa - thường là chip của NVIDIA). Các khái niệm kỹ thuật chính được giải thích: Các loại phần cứng: • GPU (Bộ xử lý Đồ họa): Ban đầu được thiết kế cho đồ họa, giờ đây được sử dụng nhiều cho AI. NVIDIA thống trị thị trường này. • TPU (Bộ xử lý Tensor): Chip được thiết kế riêng của Google dành riêng cho học máy. Các chiến lược song song: Khi đào tạo các mô hình AI khổng lồ, bạn cần chia công việc giữa nhiều chip. Có một số cách để làm điều này: 1. Đối xứng dữ liệu (DP): Mỗi chip xử lý các lô dữ liệu khác nhau với cùng một bản sao mô hình. 2. Đối xứng tensor (TP): Các phép toán toán học của mô hình được chia sẻ giữa các chip. 3. Đối xứng ống dẫn (PP): Các lớp khác nhau của mô hình được đặt trên các chip khác nhau, tạo thành một ống dẫn. Thách thức kỹ thuật đang được thảo luận: Vấn đề mất mát phụ: Khi đào tạo các mô hình rất lớn, bạn thường thêm "mất mát phụ" (các mục tiêu đào tạo bổ sung) ở các lớp trung gian để giúp các gradient chảy tốt hơn qua mạng. Dưới các ràng buộc PPVP (Đối xứng ống dẫn với phân vùng biến đổi), điều này trở nên phức tạp vì: • Bạn cần thực hiện "tất cả f tất cả b" (tất cả các bước tiến, sau đó tất cả các bước lùi). • Điều này gây khó khăn cho việc sử dụng bộ nhớ tối đa vì bạn phải lưu trữ các kết quả trung gian. Sáng tạo của DeepSeek: Họ đã phát triển một thiết kế "auxfree bias" mà dường như tránh cần những mất mát phụ này trong khi vẫn đào tạo hiệu quả. Khám phá bất ngờ: Chuyên gia cao cấp đã nói với Jingyuan rằng với TPU ở quy mô K2 hoặc DSV3 (đây là các cấu hình cụm với hàng trăm hoặc hàng nghìn chip), bạn có thể đạt được MFU (Mô hình FLOPs Utilization - về cơ bản là cách bạn sử dụng phần cứng một cách hiệu quả) mà KHÔNG cần sử dụng Đối xứng ống dẫn. Tại sao điều này lại bất ngờ? • Đối xứng ống dẫn thường được coi là cần thiết cho đào tạo quy mô lớn. • Đây là một kỹ thuật phức tạp cần tối ưu hóa cẩn thận. • Việc có thể tránh nó làm đơn giản hóa mọi thứ một cách đáng kể. Giải thích của Horace He: Ông giải thích TẠI SAO điều này có thể xảy ra với TPU: Lợi thế băng thông: TPU và các cụm NVIDIA cao cấp (như NVL72 - cấu hình 72-GPU mới nhất của NVIDIA với các kết nối NVLink) có băng thông cao giữa các chip đến mức họ có thể xử lý các yêu cầu giao tiếp mà không cần Đối xứng ống dẫn. Nhận thức chính: • Đối xứng ống dẫn chủ yếu cần thiết khi bạn "bị tắc nghẽn trên DP comms" (bị giới hạn bởi tốc độ giao tiếp trong quá trình đào tạo song song dữ liệu). • Nếu bạn có đủ băng thông trên một miền đủ lớn (cụm liên kết), bạn có thể chỉ cần sử dụng các chiến lược song song đơn giản hơn. • Điều này hoạt động "trong một thời gian rất dài" - có nghĩa là bạn có thể đào tạo ngay cả các mô hình rất lớn mà không gặp phải giới hạn. Trực giác: Hãy nghĩ về nó như một hệ thống đường cao tốc: • Các cụm GPU truyền thống giống như có những con đường hẹp giữa các thành phố, vì vậy bạn cần định tuyến phức tạp (Đối xứng ống dẫn) để tránh tắc nghẽn giao thông. • Các cụm TPU hoặc GPU kết nối NVLink giống như có những đường cao tốc khổng lồ - bạn có thể chỉ cần gửi mọi thứ trực tiếp mà không cần định tuyến phức tạp. Điều này rất quan trọng vì Đối xứng ống dẫn rất phức tạp để triển khai, gỡ lỗi và tối ưu hóa. Việc có thể tránh nó trong khi vẫn đạt được hiệu suất cao làm cho toàn bộ quá trình đào tạo trở nên đơn giản hơn và đáng tin cậy hơn. Cuộc thảo luận nhấn mạnh cách mà những tiến bộ trong công nghệ kết nối phần cứng (các "con đường" giữa các chip) có thể thay đổi cơ bản các chiến lược phần mềm cần thiết cho việc đào tạo AI hiệu quả.