一文揭秘｜预训练一个72b模型需要多久？

这篇指南深入探讨了使用7000亿标记数据集训练庞大的72亿参数AI模型Qwen2-72B的复杂性。文章揭示了这样一项任务需要庞大的6000台A100 GPU才能在30天内完成一个完整的周期。内容突出之处在于提供了对计算需求的详细分析，包括矩阵乘法、序列长度和批量大小等因素对训练持续时间的影响。文章还揭示了诸如FLOPS和MACs这样的复杂术语，这些术语对于衡量计算复杂性至关重要。值得注意的是，该文章提供了关于GPU利用率和增加批量大小带来收益递减的实用见解。对于那些对AI模型训练技术方面感兴趣的人来说，这篇内容提供了一个理论框架，同时还提供了与实际部署效率比较，使其成为了解训练尖端AI模型所需规模和资源的宝贵阅读材料。- 预训练一个大规模语言模型Qwen2-72B需要大量的时间、资源和计算能力。 - 给定7T tokens数据集和6000张A100，一个完整epoch最多需要30天。 - 计算量需求公式为3*T(2.6e6*s + 2P)，其中T为数据集token数量，P为模型参数量，s表示序列长度。 - 大模型计算量只和矩阵乘法有关，反向传播过程是正向的2倍。 - Attention对seq长度的平方复杂度，拉到32768长度对总算力需求增加0.6倍。 - Batch size对计算量没有影响，在超过某个阈值后对训练时间没有影响。 - 反向传播的算力需求一般是前向传播的2倍。 - 一个参数更新一次的计算量需求是常数级别的。 - 预估的算力需求会有一定程度高估，不超过1.6倍。