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[導讀] (全球TMT2022年9月5日訊)燧原科技在2022世界人工智能大會"算盡其用·定義AI算力中心新實踐"云端算力產(chǎn)業(yè)應用論壇上正式發(fā)布云燧智算機(CloudBlazer POD)。云燧智算機是針對大規(guī)模、集約化人工智能算力應用場景推出的高性能人工智能加速集群產(chǎn)品,通過一站式預集...

(全球TMT2022年9月5日訊)燧原科技在2022世界人工智能大會"算盡其用·定義AI算力中心新實踐"云端算力產(chǎn)業(yè)應用論壇上正式發(fā)布云燧智算機(CloudBlazer POD)。云燧智算機是針對大規(guī)模、集約化人工智能算力應用場景推出的高性能人工智能加速集群產(chǎn)品,通過一站式預集成人工智能加速硬件、一體化開發(fā)與管理平臺及配套人工智能應用軟件與服務。

燧原科技在2022世界人工智能大會正式發(fā)布云燧智算機(CloudBlazer POD)
燧原科技在2022世界人工智能大會正式發(fā)布云燧智算機(CloudBlazer POD)

基于燧原科技過往多個大規(guī)模AI算力中心工程實踐

  • 開箱即用,實現(xiàn)智算中心優(yōu)異TCO

云燧智算機采用一體化設計,是專為人工智能場景下計算、存儲、網(wǎng)絡、軟硬協(xié)同設計的標準化產(chǎn)品,提供高可用的整體安全設計,確保集群架構(gòu)擴展性能符合預期,提供包括采購、安裝、運維一體的交鑰匙方案。對數(shù)據(jù)中心的環(huán)境和IT計算資源提供全面的監(jiān)控和管理,提高集群部署、測試的質(zhì)量和效率,輔助用戶提升運營效益和降低運行成本,幫助用戶提升運維價值,為用戶實現(xiàn)AI算力中心從交付部署到后期上線及運維管理全生命周期中的優(yōu)異總擁有成本(TCO)。

  • 全局優(yōu)化,提供卓越AI性能保障

云燧智算機代表了燧原科技經(jīng)過多個大規(guī)模工程實踐所形成的計算、網(wǎng)絡、存儲的整體設計:以全局優(yōu)化為目標,基于計算、存儲、管理網(wǎng)絡分離,全互聯(lián)無阻塞的網(wǎng)絡架構(gòu),結(jié)合高效的多級存儲方式,在強大的"邃思"芯片與CPU的異構(gòu)算力支撐下,云燧智算機能夠提供卓越的AI性能。

云燧智算機整體設計
云燧智算機整體設計
  • PUE=<1.1,滿足新型數(shù)據(jù)中心要求

基于雙碳目標以及綠色環(huán)保的總體趨勢,無論是新型數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃建設,以及東數(shù)西算的政策性要求,都對數(shù)據(jù)中心整體能效(Power Usage Effectiveness,PUE)有明確的優(yōu)化指標性要求。云燧智算機采用一體化冷板式液冷技術(shù),實現(xiàn)單節(jié)點8顆高性能人工智能芯片液冷散熱,通過液冷板等高效熱傳導部件將被冷卻對象的熱量傳遞到自然冷媒中,采用先進流量控制系統(tǒng),大幅提高流量變化范圍、降低能耗,擁有架構(gòu)簡約、系統(tǒng)可靠、智能監(jiān)控等特性,PUE可降至1.1及以下。

搭載經(jīng)業(yè)務實證的AI芯片,軟硬協(xié)同算盡其用

  • 突破E級算力,最高可支持超千卡規(guī)模集群

依托于"邃思"芯片核心能力,在典型配置下,云燧智算機每單元可達到8PFLOPS的TF32浮點算力,并且支持按需橫向擴容,可支持數(shù)千卡規(guī)模集群,突破E級算力,打造業(yè)界領先的超級算力集群。

  • 軟件協(xié)同,充分釋放集群的生產(chǎn)力價值

目前算力構(gòu)成復雜,多CPU架構(gòu),多異構(gòu)計算單元,并且考慮到集群本身一般服務于多用戶、多場景的特性,如何能夠?qū)ι蠈佑脩羝帘蔚讓铀懔Ξ悩?gòu)性、賦能用戶高效開發(fā)與部署上線AI應用,真正釋放集群作為生產(chǎn)力工具的價值 -- 軟件是關(guān)鍵要素。

燧池智算平臺(CloudBlazer Station)是全棧式人工智能開發(fā)服務平臺和通用的大規(guī)模算力管理平臺,結(jié)合強大的云燧AI算力集群和先進的大規(guī)模算力資源調(diào)度,為用戶提供人工智能模型生產(chǎn)及應用發(fā)布的全流程服務,能夠一站式滿足復雜的人工智能業(yè)務場景對人工智能服務的需求。

燧池智算平臺(CloudBlazer Station)
基于燧原科技過往多個大規(guī)模AI算力中心工程實踐
  • 可支持超千億參數(shù)巨量模型的高效、并行訓練

大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練超大參數(shù)量的巨量模型是人工智能的發(fā)展方向,"預訓練大模型+下游任務微調(diào)"的模型開發(fā)方式將極大提升企業(yè)的AI應用開發(fā)效率,開發(fā)者只需要少量行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速開發(fā)出精度更高、泛化能力更強的AI模型。

而訓練出一個大模型,除了算法和數(shù)據(jù),還需要超大規(guī)模的算力支撐?;谠旗葜撬銠C所構(gòu)成的大規(guī)模集群解決方案采用高帶寬、全互聯(lián)拓撲架構(gòu),計算、存儲、管理網(wǎng)絡全分離,計算節(jié)點內(nèi)基于GCU-LARE2.0多芯互聯(lián)技術(shù)提供近1TB/s的互聯(lián)帶寬,跨節(jié)點互聯(lián)能力高達600Gb/s,可實現(xiàn)千卡級大規(guī)模集群高速互聯(lián),具備優(yōu)異的線性加速比以支撐超千億參數(shù)巨量模型的高效、并行訓練。

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