API構築の基礎を学んだ。QConは、開発者コミュニティにおける知識とイノベーションの普及を促進することで、ソフトウェア開発に力を与える。実務者主導のカンファレンスであるQConは、チーム内のイノベーションに影響を与える技術チームのリーダー、アーキテクト、エンジニアリングディレクター、プロジェクトマネージャー向けにデザインされている。Sheehy氏は、人工知能ハイプ時代における責任ある開発者としてのあり方について、洞察に富んだ開会基調講演をした。Grizzanti氏が、「スタッフ・プラス」への道と、それを「科学」というより「芸術」としてとらえ、芸術を創作することとソフトウェアを創作すること、そして組織のダイナミクスに対処することの類似性について語っている。Codeを採用する:確認するべき6つの適性LCNC(ローコード/ノーコード)プラットフォームは、プログラマーだけでなくプログラマーでなくても、最小限のコーディングとワンクリックのデプロイメントで、アプリケーションソフトウェアを開発できるよう設計されている。ドラッグ&ドロップ方式のインターフェースなどを利用することで、開発・デプロイメントプロセスを簡素化し、効率的なアプリケーション開発とデプロイメントを実現する。(RSC)インフラをどのように構築しているかが明らかになった。大規模なモデルトレーニングは、ジョブ内のGPU数が増加するにつれて大きな課題に直面している。修正を通じて、「ハードウェア障害でトレーニングジョブが中断する可能性を最小限に抑える」必要性を強調している。Meta社は、このようなインシデントから迅速に復旧するために、「再スケジューリングのオーバーヘッドを減らし、トレーニングの再初期化を迅速に行う」ことに重点を置いている。Meta社は、「GPUのサブセット間の遅いデータ交換は、ジョブ全体を複雑にし、遅くする可能性がある」と指摘している。これに対処するため、Meta社は「堅牢で高速なネットワークインフラと、効率的なデータ転送のプロトコルやアルゴリズム」の必要性を強調している。パワフルなコンピューティングシステムの必要性を強調している。GPUクラスタを構築し、AIインフラを拡張した。Meta社は、RoCEとInfiniBandのファブリックを、要件を満たす2つの主要な選択肢としたが、同時に、各選択肢にはそれぞれにトレードオフがあることも認識していた。Meta社の決定は、この2つのテクノロジーに関する経験に由来している。Meta社は過去4年間RoCEクラスターを構築してきたが、最大のクラスターは4KGPUにしか対応しておらず、現在のニーズを満たしていなかった。GPUに対応する研究クラスタを構築していたが、これらは本番環境に完全には統合されておらず、最新のGPUとネットワーク技術に最適化もされていなかった。クラスタを構築することを決定した。1つはRoCEを使用し、もう1つはInfiniBandを使用する。Meta社の狙いは、両方の実装から生成AIファブリックの運用経験を得ることである。Meta社は、ネットワーク技術の根本的な違いにもかかわらず、両方のクラスタをチューニングし、生成AIワークロードへ同等のパフォーマンスをもたらすことに成功したと報告した。コミットし続けている。Teton、OpenRack、PyTorchを使用してこれらのクラスタを構築し、業界全体でオープンイノベーションを進める取り組みを強化している。GPUを導入する計画だ。総計算能力は、H100の約600,000基分に相当すると予測している。Hoodこのアーキテクチャー図は、RSCチームのAIインフラを表したもので、ネットワーク、コンピュート、ストレージ、パフォーマンス最適化の主要コンポーネントが見やすくなっている。ネットワーク層では、Meta社は2つの異なるソリューションを実装している。(RoCE)ネットワークファブリックソリューションを使用している。InfiniBandファブリックを採用している。コンピュートには、Meta社は自社開発のGrandTetonプラットフォームを利用している。Meta社は、次のように説明している。Tetonは、何世代にもわたるAIシステムをベースに構築されており、性能、制御、コンピュート、ファブリックの各インターフェイスが1つの枠組みに統合されることで、パフォーマンス、シグナルインテグリティ、熱面でのパフォーマンスが全体的に向上しています。生成AIトレーニングのマルチモーダル化に伴い、ストレージ要件も増加している。APIを支えること」によって、これに対処している。(NCCL)の変更と併せて、ネットワークルーティング戦略も最適化しました」とMeta社は述べている。translator、定理証明は、RSC上で実行される数多くのプロジェクトの一部である。企業が野心的なAIインフラ拡張を発表するにつれ、大規模AIトレーニングが環境に与える影響についての疑問が表面化してきた。大規模言語モデルのトレーニングに伴い、大幅にエネルギーが消費されることが明らかになった。Walsh氏は昨年、次のように記している。大規模言語モデルのトレーニングによって消費されるエネルギー量が増加していることが、調査研究によって浮き彫りになりました。6年間で30万倍に膨れ上がると推定され、AIモデルのサイズが3.4か月ごとに倍増していることから、二酸化炭素の排出量も膨大になる可能性があります。Ribeiro氏は、業界で高まっている以下の懸念を強調している。「こうしたモデルサイズ拡張が継続して繰り返されることで、企業は、環境への悪影響に加え、増え続けるエネルギーコストにも直面することになる。」Ribeiro氏は、「ハードウェアレベルであれば、企業は省電力GPUへ少し多めに投資することを選択できます。」とRibeiro氏は助言する。したアプローチで、企業はAIを巡る野望と環境への責任を両立させる具体的な方法が得られる。大規模言語モデルワークロードのスケーリングに関する詳細は、こちらのプレゼンテーション、インフラコストの最適化、機械学習のトレーニングインフラ、分散型インフラ上の大規模言語モデルトレーニングを参照のこと。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。Inc.プライバシーBT。