OpenAI陷巨大算力荒,国内大厂抢先破局!打破单芯片限制,算力效率提升33%

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OpenAI陷巨大算力荒,国内大厂抢先破局!打破单芯片限制,算力效率提升33%
OpenAI陷巨大算力荒,国内大厂抢先破局!打破单芯片限制,算力效率提升33%
 

重点标签 AI算力需求芯片限制系统创新互联优化算法效率

文章摘要


随着人工智能技术的飞速发展,对算力的需求日益增长。在AI领域,算力的核心不再仅仅是芯片,而是整个系统的优化和创新。本文将深入探讨AI算力需求的挑战、瓶颈的解决方案以及未来的发展方向。

AI算力需求的挑战

当前,AI模型的参数规模不断扩大,从千亿到万亿参数的模型不断涌现。这些大型模型对算力的需求巨大,单芯片的算力已经无法满足其发展。例如,Llama 3、Meta的基础设施、GPT-4等模型的训练都需要大量的GPU集群。此外,特斯拉FSD V12的训练也需要巨额的算力投入。

算力瓶颈的解决方案

面对算力瓶颈,英伟达推出的DGX SuperPOD系统通过加速计算、网络和软件的协同发展,为万亿参数模型的训练和推理提供了稳定的支持。然而,随着集成芯片数量的增加,算法效率不高、计算资源不足、互联带宽受限等技术挑战也随之而来。

系统创新

为了解决这些挑战,浪潮信息提出了“融合架构3.0”,这是一种全新的大规模计算架构,通过高速互联总线实现计算存储的解耦。此外,系统还需要面对互联带宽受限的问题,这要求提升GPU之间的高速互联能力。

互联优化

在万卡级别的AI集群中,高速互联变得尤为重要。英伟达的DGX SuperPOD采用了第五代NVLink链接和Quantum-X800 InfiniBand网络,为每个GPU提供高达每秒1800GB/s的带宽。浪潮信息则提出了“超级AI以太网”,通过端网协同实现极致的计算效率。

软件和散热

除了硬件创新,软件层面的调度软件、故障隔离自愈、断点续算等功能也至关重要。同时,随着计算力的增强,高密度AI计算成为必然趋势,散热问题也需要通过液冷等方式解决。

算法效率

算法的创新也是提升算力的关键。从FP32到FP8,算法对算力的需求在减少,但对创新的需求在增加。浪潮信息通过算法并行、参数并行等技术优化,提升了算力效率。

亲身尝试

浪潮信息通过亲身实践,探索了大模型对计算的需求、万卡互联中的关键因素、应用场景和创新价值点。通过技术、框架和规范的全方位创新,浪潮信息致力于构建计算系统,开辟AI新时代。

结论

AI算力需求的增长推动了从芯片到整个系统的创新。通过系统创新互联优化、软件和散热技术的改进以及算法效率的提升,我们可以更好地应对AI算力的挑战,推动AI技术的发展。

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原文作者: AIGC新智界

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