當(dāng)前,“百模大戰(zhàn)”帶來了算力需求的爆發(fā),尤其是以ChatGPT為代表的多模態(tài)AI大模型,其參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量均達(dá)到了前所未有的規(guī)模。GPT-3.5、GPT-4等模型的參數(shù)規(guī)模突破了萬億級別,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達(dá)到了TB級別,這使得大模型訓(xùn)練成為了一個計算密集型的任務(wù),對算力的需求極高。
近日,浪潮計算機(jī)重磅推出基于安全架構(gòu)的訓(xùn)練型AI服務(wù)器NF5698H7,適用于大模型訓(xùn)練、高性能計算、數(shù)據(jù)分析等多種應(yīng)用場景,具有性能卓越、隨需擴(kuò)展、穩(wěn)定可靠、維護(hù)便捷和智能調(diào)節(jié)散熱等特點,構(gòu)建多場景的最強(qiáng)AI創(chuàng)新算力平臺。
高速互聯(lián)是大規(guī)模算力集群構(gòu)建的基礎(chǔ)。芯片間、服務(wù)器間、集群間的高速互聯(lián)、無損網(wǎng)絡(luò)能力建設(shè),是支撐千卡、萬卡智能算力集群計算需求的必備條件,大模型的訓(xùn)練需要融合多種并行策略,對卡間P2P互聯(lián)帶寬以及跨節(jié)點互聯(lián)帶寬提出了更高的要求。浪潮NF5698H7服務(wù)器支持8顆創(chuàng)新全互聯(lián)OAM加速計算模組,支持高帶寬內(nèi)存,高速網(wǎng)絡(luò)平面,支持12個PCIe4.0擴(kuò)展槽位,節(jié)點間高速互聯(lián)擴(kuò)展,無阻塞帶寬RoCE組網(wǎng),集群級優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計,實現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)、存儲網(wǎng)、管理網(wǎng)分離,滿足千億級參數(shù)超大模型并行訓(xùn)練需求。
在產(chǎn)業(yè)落地過程中,國內(nèi)各廠商的加速卡存在硬件接口不統(tǒng)一、互聯(lián)協(xié)議不統(tǒng)一,同時軟件生態(tài)互不兼容的情況,帶來了新型AI加速卡系統(tǒng)適配周期長、定制投入成本高的落地難題,行業(yè)亟需更加開放的算力平臺,以及更加多元的算力支撐大模型的訓(xùn)練。浪潮NF5698H7服務(wù)器一機(jī)兼容適配國內(nèi)最新多類型、多品牌AI加速卡,支持DeepSpeed、Megatron等主流分布式AI訓(xùn)練框架,滿足各種AI應(yīng)用場景下對異構(gòu)計算算力的極致需求。針對多元芯片管理和調(diào)度難題,NF5698H7兼容適配浪潮AI算力調(diào)度平臺——inAIP智算平臺,通過對計算資源、數(shù)據(jù)資源、深度學(xué)習(xí)軟件棧資源進(jìn)行統(tǒng)一管理,簡化AIGC、CV、NLP模型的開發(fā)和部署流程,有效提升大模型算力平臺的使用效率,滿足用戶更成熟、易部署、更便捷的開放生態(tài)需求。
大模型對算力的巨大需求,帶來了對能源的巨大消耗。據(jù)了解,人工智能服務(wù)器的功率較普通服務(wù)器高6至8倍,訓(xùn)練大模型所需的能耗是常規(guī)云工作的3倍。浪潮NF5698H7服務(wù)器采用風(fēng)道解耦設(shè)計,通過智能分層調(diào)節(jié)散熱,優(yōu)化散熱性能,相比同級別產(chǎn)品,NF5698H7服務(wù)器功耗降低約20%。產(chǎn)品采用12V和54V N+N冗余電源分離供電設(shè)計,實現(xiàn)高功耗負(fù)載動態(tài)匹配,減少電源轉(zhuǎn)換損耗,賦能企業(yè)綠色低碳發(fā)展。
目前,浪潮計算機(jī)已與國內(nèi)知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、云廠商、金融機(jī)構(gòu)等眾多行業(yè)龍頭企業(yè)開展深度合作,為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)推理、高性能計算、數(shù)據(jù)分析、圖像視頻、語音識別、金融分析、智能客服等典型應(yīng)用場景提供了開放、高效、安全的AI算力支撐。未來基于多元化AI服務(wù)器,浪潮計算機(jī)將持續(xù)為大模型的發(fā)展創(chuàng)新提供高質(zhì)量算力底座,助力各行業(yè)向數(shù)智化高速發(fā)展。
(免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實,并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )