Некоторые достижения суперкомпьютеров, которые позволяют учёным и инженерам разрабатывать языковые модели:
Оптимизация архитектуры. www.securitylab.ru Например, суперкомпьютер Alps, построенный на суперчипах Nvidia Grace-Hopper GH200, оптимизирован для масштабного обучения искусственного интеллекта (ИИ). www.securitylab.ru Система насчитывает более 10 тысяч суперчипов, размещённых на 2688 вычислительных платах, связанных между собой с помощью межсоединений Slingshot-11 от HPE Cray. www.securitylab.ru
Высокая производительность. www.securitylab.ru Суперкомпьютер Alps достигает 42 эксафлопс производительности при использовании формата FP8 с разрежёнными данными, или около 21 эксафлопс в более точном формате BF16. www.securitylab.ru
Поддержка вычислений с пониженной точностью. www.securitylab.ru По мере того, как чипы начинают всё активнее поддерживать такие вычисления, суперкомпьютеры всё чаще используются для обучения нейросетей. www.securitylab.ru
Возможность параллельного запуска задач. www.cnews.ru Продвинутые языковые модели слишком сложны для запуска на одном процессоре, даже очень мощном. www.cnews.ru Как правило, задачи, связанные с ними, запускаются на множестве процессоров (обычно GPU) параллельно. www.cnews.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.