為什麼AI需要高性能網絡產品
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- 大規模模型的需求：
- 隨著AI模型的規模不斷增長，特別是像GPT-3這樣擁有數十億甚至數千億參數的模型，單個GPU的內存已經無法滿足需求。因此，必須使用多個GPU協同計算，這就需要高效的網絡來支持它們之間的通信。
- 數據傳輸與通信效率：
- 在大規模AI訓練過程中，各個GPU之間需要頻繁地交換信息，如參數、梯度和中間激活值等。這些通信操作會產生大量數據流量，因此需要高帶寬和低延遲的網絡來確保訓練效率。
- 並行計算策略：
- 大型AI模型通常採用數據並行、模型並行或流水線並行等多種計算策略。在這些策略中，多台設備之間的集體通信至關重要。為了提高GPU有效計算時間，必須減少通信開銷，而這正是高性能網絡能夠提供支持的地方。
- 訓練穩定性與可靠性：
- 訓練大型AI模型通常需要幾週甚至幾個月的時間，因此網絡的穩定性變得尤為重要。任何網絡故障都可能導致大量計算資源無法有效利用，從而影響整體訓練進度。因此，高性能網絡不僅要具備高帶寬，還需具備高可靠性，以減少故障率和中斷時間。
- 新興技術支持：
- 隨著技術的不斷進步，高性能網絡產品如Jericho3-AI等專為處理大規模AI模型設計，能夠提供更快的數據傳輸速度和更低的延遲，從而更好地支持AI訓練和推理工作負載
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並且在大語言模型的訓練途中不斷優化嵌入的方式，
以對特定的任務特定的數據優化。
而大語言模型使用的「嵌入維度 Embedding Dimension」通常是高維度的，
例如最小的GPT-2模型有1億1千
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這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
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