業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
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海量算力需求
AI大模型需要大量的算力進(jìn)行訓(xùn)練和推理，這些模型通常有數(shù)十億甚至上千億個(gè)參數(shù)，涉及大規(guī)模的矩陣運(yùn)算和參數(shù)更新，需要大量的計(jì)算能力來處理，對(duì)硬件設(shè)備和計(jì)算平臺(tái)的規(guī)模和性能要求非常高。
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數(shù)據(jù)交互量大
AI大模型訓(xùn)練會(huì)采用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通常會(huì)涉及數(shù)千億甚至上萬億詞匯，訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的參數(shù)、梯度和中間計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)量極大，需要大量的內(nèi)存和存儲(chǔ)空間進(jìn)行存放，同時(shí)對(duì)存儲(chǔ)的性能要求極高。
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分布式訓(xùn)練支持
為了加快大模型的訓(xùn)練，通常要依賴分布式并行計(jì)算來進(jìn)行加速，而分布式訓(xùn)練過程中需要同步模型權(quán)重參數(shù)和訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的大量臨時(shí)變量，要求算力節(jié)點(diǎn)間的通信網(wǎng)絡(luò)具備極高的吞吐和負(fù)載均衡能力。
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集群穩(wěn)定性要求高
大模型訓(xùn)練伴隨著規(guī)模增大，所需訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)也在逐步增加，這就要求算力集群必須在滿負(fù)荷狀態(tài)下長(zhǎng)期運(yùn)行，對(duì)集群的架構(gòu)設(shè)計(jì)和運(yùn)維能力要求極高。
方案優(yōu)勢(shì)
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- 極致性能
- 高性能GPU硬件、全閃存存儲(chǔ)及RDMA高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的組合，有效幫助客戶加速大模型訓(xùn)練。
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- 高效易用
- 通過云原生自動(dòng)化部署能力，讓用戶便捷提交、調(diào)度、監(jiān)控分布式訓(xùn)練任務(wù)，提高任務(wù)執(zhí)行的效率和精度。
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- 穩(wěn)定可靠
- 依托豐富的云運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)及架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)合分布式訓(xùn)練框架，針對(duì)算力需求變化、硬件故障等場(chǎng)景，對(duì)算力進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，保障任務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，最大程度加速大模型訓(xùn)練。
- 高性價(jià)比
- 通過對(duì)任務(wù)類型、任務(wù)資源需求、算力資源狀態(tài)、區(qū)域算力特征等因素進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整算力資源的分配和利用，為客戶提供貼合需求且更具性價(jià)比的算力資源。
產(chǎn)品選型
- AI大模型架構(gòu)
- 提供多種GPU算力資源，包括A100、A800等，結(jié)合高性能存儲(chǔ)、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，滿足大模型訓(xùn)練場(chǎng)景的算力需求。
