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Pooling Europe's compute: The promise of distributed training for European frontier AI
(유럽의 컴퓨팅 자원 결집: 유럽 프런티어 AI를 위한 분산학습의 가능성)목차
Preface i
Summary ii
Figures vii
Tables vii
Abbreviations viii
Acknowledgements x
1. Introduction x
2. Methodology 3
2.1. Literature review 3
2.2. Expert consultations 3
2.3. Quantitative estimation 4
2.4. Definition of 'Europe' 4
2.5. Limitations 5
3. What is distributed training and why is it useful? 7
3.1. What is distributed training, and what is it not? 7
3.2. Why is distributed training useful? 8
3.3. Recent research advances 10
4. Distributed training as a potential solution to infrastructure bottlenecks 14
4.1. Power 14
4.2. Compute 19
4.3. Politics 23
5. Cross-cutting risks and limitations of distributed training 27
5.1. Operational complexity and coordination costs 27
5.2. Talent requirements 28
5.3. Unproven at frontier scale and issues in future-proofing 28
5.4. Additional challenges 29
6. Recommendations – making Europe ready for distributed training 30
6.1. An illustrative scenario 30
6.2. Policy recommendations 32
References 35
Annex A. Converting between H100 equivalents and power capacity 44
A.1. Source 1: RAND (Pilz, Mahmood & Heim 2025) 44
A.2. Source 2: Epoch AI (Sevilla et al. 2024) 44
A.3. Averaged estimate 44
A.4. Caveats 45
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Pooling Europe's compute: The promise of distributed training for European frontier AI
(유럽의 컴퓨팅 자원 결집: 유럽 프런티어 AI를 위한 분산학습의 가능성)
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