Infra behind Krea 2: How to train and serve at scale — Gabriel Jorge Menezes, Krea.ai
Gabriel Jorge Menezes från Krea.ai berättar hur man tränar stora AI-modeller på tusentals GPU:er.
Han visar att många standardmätningar är vilseledande — till exempel visade GPU-användningen 100 procent hela tiden även när klustret inte kördes effektivt, så istället följde han något som kallas tensor core utilization. När träningen kördes på större bilder (från 128 till 1024 pixlar) steg denna mätning märkbart. För att övervaka nätverkskommunikationen mellan servrar — en vanlig fehrkälla — byggde de egna verktyg eftersom inga färdiga lösningar fanns. En GPU som blir varmere än 78 grader dras omedelbar från systemet för att inte sakta ner hela träningen. Krea 2-modellen sparades ofta med checkpoints till en mycket snabb lagring som kunde skriva en terabyte på under 30 sekunder, så att träningen kunde återhämtas snabbt efter kraschar.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Lumaril, which develops AI software for optimizing industrial production by connecting to existing control systems, raised a $66M Series A at a $400M valuation
Techmeme för 2 tim sedan
DeepSeek open sources Super-Agent as a research prototype, a proactive coding agent it says can monitor group chats for coding issues and suggest solutions
Techmeme för 2 tim sedan
Insurance software maker Guidewire agrees to acquire Hyperexponential, which makes AI-powered insurance underwriting and pricing software, for $1.7B in cash
Techmeme för 2 tim sedan
One word for AI agents in 2027
Nate Herk för 6 tim sedan