Training Cluster
Cluster de entrenamiento
En una frase
Training Cluster: un conjunto de muchas computadoras con GPUs o TPUs conectadas por redes muy rápidas para entrenar modelos que no caben en una sola máquina.
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Explícamelo fácil
Ningún chip por sí solo puede entrenar un LLM de frontera en un tiempo razonable. Se conectan miles de GPUs como si fueran una sola supercomputadora, repartiendo el modelo y los datos entre ellas.
Nivel técnico
Profundizando
Se usan varias formas de paralelismo: de datos (cada GPU procesa un lote distinto y se sincronizan los gradientes), de tensores (se reparte cada matriz entre GPUs), de pipeline (cada grupo de GPUs ejecuta un grupo de capas) y de expertos (en MoE). La red (NVLink dentro del nodo, InfiniBand o Ethernet especializada entre nodos) es crítica. A esta escala, las fallas de hardware son frecuentes y requieren checkpoints y recuperación automática.
¿Por qué importa?
El tamaño de los clusters disponibles marca el ritmo del progreso de los modelos de frontera.
¿Dónde se utiliza?
- Preentrenamiento de LLMs
- Investigación a gran escala
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.