MegaScale (530B)
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- ByteDance,Peking University
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 23 February 2024
- Auteurs
- Ziheng Jiang, Haibin Lin, Yinmin Zhong, Qi Huang, Yangrui Chen, Zhi Zhang, Yanghua Peng, Xiang Li, Cong Xie, Shibiao Nong, Yulu Jia, Sun He, Hongmin Chen, Zhihao Bai, Qi Hou, Shipeng Yan, Ding Zhou, Yiyao Sheng, Zhuo Jiang, Haohan Xu, Haoran Wei, Zhang Zhang, Pengfei Nie, Leqi Zou, Sida Zhao, Liang Xiang, Zherui Liu, Zhe Li, Xiaoying Jia, Jianxi Ye, Xin Jin, Xin Liu
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
- Aanpak
- Self-supervised learning
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 530B
- Training gegevens
- 300,000,000,000 tokens
- Epochs
- 1
- Batchgrootte
- 12,582,912
Two models are trained for epoch to evaluate the MegaScale training system; one model with 175B and another with 530B parameters. This entry reports the 530B model. There is a third production model mentioned, with fewer details.
300B tokens
Experiments with both 768 and 6144, multiplied by 2048
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 9.7 × 10²³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Comparison with other models
175B models uses 3.2e23 FLOPs (Table 2, bottom row) With constant dataset size and utilization, FLOPs should scale linearly in # parameters, so: 3.2e23 * (530/175) = 9.7e23
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA A100
- Gebruikte chips
- 11,200
- Kloktijd
- 118 hours
- Hardwaregebruik
- MFU 54.3%
- Stroomverbruik
- 8.9 MW
- Datacenter
- ByteDance MegaScale training cluster
175B parameter model is stated to have taken 1.75 days. 500B model used more compute, fewer GPUs, and had slightly worse MFU. Accounting for these: 1.75 days * 24 hours/day * (9.7e23/3.2e23) * (11200/12288) * (0.552/0.543) = 117.9 hours
MFU given in fgure 9, when training with the full 11200 GPUs.
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
they open-sourced their framework but don't see training code for their big model. https://github.com/volcengine/vescale Model weights are unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 302
Improves SOTA in FLOP utilization for distributed LLM training by 1.34X
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
MegaScale (530B) werd gepubliceerd door ByteDance,Peking University, in het land geregistreerd als China, tijdens February 2024. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 9.7 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 300,000,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
MegaScale (530B) — veelgestelde vragen
MegaScale (530B)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 530B. Two models are trained for epoch to evaluate the MegaScale training system; one model with 175B and another with 530B parameters. This entry reports the 530B model. There is a third production model mentioned, with fewer details. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
MegaScale (530B)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door ByteDance,Peking University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
MegaScale (530B)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in February 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
MegaScale (530B)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
MegaScale (530B)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 9.7 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
MegaScale (530B)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
MegaScale (530B)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.