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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%
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。
文章来源
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原文作者: AIGC新智界
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