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林啟得我不是你的宋冬野

宋冬野 2013年专辑 安和桥北 flac

宋冬野 2013年专辑 安和桥北 flac 描述：这张专辑是宋冬野的首张个人专辑，于2013年8月27日由摩登天空发行。专辑中的歌曲大部分由宋冬野作曲作词演唱，部分歌曲的作词、编曲由宋冬野与他人合作完成。每首歌都取材自宋冬野的个人生活经历，专辑整体呈现出一种民谣和流行的音乐风格。 1. 给抱着盒子的姑娘 2. 莉莉安 3. 鸽子 4. 董小姐 5. 斑马，斑马 6. 梦遗少年 7. 六层楼 8. 关忆北 9. 卡比巴拉的海 10. 连衣裙 11. 安和桥 12. Intro 链接：https://pan.quark.cn/s/6f41e9f96e18 大小：859MB 标签：#音乐 #无损音乐 #Jack #宋冬野 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

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前两天AK转发的一条关于在大规模GPU集群上训练LLM的推文，原文比AK的评述要精彩得多，建议大家一读。可能是我过于cynica

前两天AK转发的一条关于在大规模GPU集群上训练LLM的推文，原文比AK的评述要精彩得多，建议大家一读。可能是我过于cynical了，原文读起来让我觉得作者（Yi Tay，前Google Brain高级研究员）优越感有点太强，反复讲自己在Google时infra如何稳定，codebase如何优雅，称一切Google体系之外的软硬件生态是“wilderness”，吐槽有点太密了.... 但瑕不掩瑜，这篇文章还是特别真诚地分享了初创公司在租用的GPU集群上训练LLM时（想必是大多数公司的情况）遇到的一些问题，我简单总结了一下： 1、各GPU云算力提供商所提供的算力，质量差异之巨大，已经可以称为“硬件盲盒”了（hardware lottery），你完全无法预测自己租用的GPU集群的算力质量和运行情况； 2、作者亲身经历过各种质量的集群，从虽然有点毛病但总体上修修补补能持续跑，到每隔几个小时就宕机完全不能用的都有； 3、主要的问题不在单卡，而是不同云算力提供商组织单卡的方式（cabling）、I/O、文件系统等方面，有些集训甚至需要你自己重新写一个软件层才能跑起来； 4、云算力服务商提供服务质量不一，交付周期无法控制，客服水平和态度也是有好有坏，有的甚至会误删你的checkpoints....； 5、不同的集群Model Flop Utilisation (MFU) 表现不一致，且差异不可忽略，导致集群的理论算力利用不充分。 挺接地气的一篇文章，相信不少创业的小伙伴也或多或少遇到过相同的问题。希望能看到国内团队的类似经验分享，大家看了能少走弯路。此外，我很好奇的是，如果美国startups所面对的商用cluster市场都是如此的话，我们国内的各种“超算中心”、“大规模人工智能计算集群”的实际服务质量和MFU又是如何呢？国资委一纸令下，国央企已经开始动起来要大干快上建设算力了，这些算力，未来又将会是何种结果呢？ 原文链接： Image generated by Dall-E