xAI所使用的工程技术
为了创建Grok，xAI基于Kubernetes、Rust和JAX构建了一个定制的训练和推理框架。
GPU的故障方式多种多样：制造缺陷、松动的连接、配置错误、降级的内存芯片、偶发的随机位翻转等等。在训练过程中，需要在数万个GPU之间进行计算同步，而由于规模的扩大，所有这些故障模式都变得更加频繁。
为了克服这些挑战，xAI采用了一套自定义的分布式系统，确保每一种故障都能立即被识别并自动处理。在xAI将最大化每瓦有用计算作为努力的重点。
在过去几个月中，xAI基础设施使能够将停机时间降至最低，并在硬件不可靠的情况下保持高模型浮点运算利用率（MFU）。
Rust已被证明是构建可扩展、可靠和易维护基础设施的理想选择。它提供高性能、丰富的生态系统，并防止了分布式系统中通常会遇到的大多数错误。考虑到我们团队规模较小，基础设施的可靠性至关重要，否则维护将会抑制创新。Rust让我们有信心，任何代码修改或重构都有可能产生可运行数月且需要最少监督的程序。
为了准备下一次模型能力的跃升，需要可靠地协调数万个加速器上的训练运行（数万张卡老马是真的豪啊），运行互联网规模的数据管道，并将新的能力和工具集成到Grok中。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun264561.html
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