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超万卡集群关键技术有哪些？
- 提问时间：2024/05/23
- 浏览量：214
- 提问者：匿名用户
[1个回答]超万卡集群中，单芯片能力包括单个GPU的计算性能和GPU显存的访问性能。 1.集群高能效计算技术随着大模型从千亿参数的自然语言模型向万亿参数的多模态模型升级演进，超万卡集群驱需全面提升底层计算能力。具体而言，包括增强单芯片能力、提升超节点计算能力、基于DPU(DataProcessingUnit）实现多计算能力融合以及追求极致算力能效比。这些系统性的提升将共同支持更大规模的模型训练和推理任务，满定迅速增长的业务需求。1.1单芯片能力超万卡集群中，单芯片能力包括单个GPU的计算性能和GPU显存的访问性能。在单个GPU计算性能方面，首先需要设计先进的GPU处理器，在功耗允许条件下，研发单...
标签： 超万卡集群 -
超万卡集群设计原则、架构及未来展望分析
- 提问时间：2024/05/23
- 浏览量：257
- 提问者：匿名用户
[1个回答]超万卡集群的总体架构由四层一域构成，四层分别是机房配套、基础设施、智算平台和应用使能，一域是智算运营和运维域。1.超万卡集群的核心设计原则在大算力结合大数据生成大模型的发展路径下，超万卡集群的搭建不是简简单单的算力堆叠，要让数万张GPU卡像一台“超级计算机”一样高效运转，超万卡集群的总体设计应遵循以下五大原则：坚持打造极致集群算力：基于Scale-up互联打造单节点算力峰值，基于Scale-out互联将单集群规模推高至万卡以上，两者叠加构建超万卡集群的大算力基座；坚持构避协同调优系统：依托超大规模的算力集群，通过DP/PP/TP/EP等各种分布式并行训练策略，持续提升有...
标签： 超万卡集群 -
超万卡集群背景、趋势及挑战有哪些？
- 提问时间：2024/05/23
- 浏览量：267
- 提问者：匿名用户
[1个回答]大量实践表明，针对大模型分布式训练场景，集群规模的线性提升无法直接带来集群有效算力的线性提升，卡间和节点间的互联网络、软件和硬件的适配调优是追求集群极致有效算力的关键挑战。1.超万卡集群背景与趋势自ChatGPT面世以来，大模型步入了迅猛发展期，型层出不穷，爆点频出ScalingLaw[1]不断得到验证，高速发展的人工智能对数字经济产生了巨大赋能作用。大模型所使用的数据量和参数规模呈现“指数级”增长，2018年BERT模型参数量仅有1.1亿，到2021年GPT-3达到了1750亿。随着MixtureofExperts(MOE)[2]等先进模型结构的出现，模型参数迈入万亿...
标签： 超万卡集群
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