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      AI大模型训练智算平台
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      大模型已成为人工智能领域新的主流方向,带动底层智能算力规模的高速增长。天翼云聚焦大模型训练场景打造智算平台,提供软硬一体解决方案,为ChatGPT类大模型训练提供高性能计算、存储、网络等云服务,提升模型训练效率。
      服务咨询
      • 业务挑战
      • 解决方案场景
      • 方案优势
      • 方案架构

      业务挑战

      • 异构算力多样化升级
        异构算力多样化升级
        多样化的智能场景需要多元化的算力,ChatGPT类大模型训练场景对算力提出更高要求,硬件架构突破以CPU为中心的体系,应用维度从芯片内、节点内向系统级分布式+异构(CPU+GPU)逐步深化。
      • 自建智算中心和运维成本高
        自建智算中心和运维成本高
        大模型参数量动辄百亿、千亿级,训练所需算力巨大,千亿级参数的大模型训练一般需要上千张高性能GPU卡支撑,自建智算中心投入成本非常高,建设周期难以满足业务快速上线需要,同时后期运维困难。
      • 分布式训练效率低
        分布式训练效率低
        在算力效率层面,大模型训练中普遍存在计算模式复杂,算力集群性能较低的情况,大规模分布式训练、异构算力的统一管理和调度效率低下,新计算任务上线耗时长,需要算效提升手段。
      • 一站式AI开发全流程服务
        一站式AI开发全流程服务
        针对不同的AI开发者,需满足个性化需求,提供针对性的开发工具满足项目全生命周期管理,覆盖训练、微调、推理验证及部署各环节,降低大模型使用难度及门槛,实现大模型在业务中快速落地。

      解决方案场景

      • 大模型训练智算平台
      • 大规模智算中心
      • AI开发平台
      • 大模型训练等大规模分布式的AI应用场景下对计算、存储、网络性能都具有极高的要求,需求高性能异构算力。 天翼云智算平台基于公有云形式打造高性能智算资源池,提供高性能计算、高性能存储、高性能网络等基础设施建设,打造算力基础设施层、算力调度层、算力赋能层三位一体的核心能力,实现云智协同,具备灵活、高扩展性,可满足不同规模大模型训练GPU算力需求,实现平滑扩容。

      方案优势

      • 超高性能基础设施
        超高性能基础设施
        搭载NVIDIA A800/H800 Tensor Core GPU,提供弹性裸金属高性能算力集群,支持并行文件存储HPFS提供百TB级吞吐能力、百万级IOPS和亚毫秒级时延,支持RDMA无损网络,提供最高3.2T超高互联带宽。
      • 算力融合调度
        算力融合调度
        支持GPU、NPU、CPU等异构算力融合部署、统一调度,提供作业、训练、推理混合调度能力,大幅节约算力资源。提供多元化的智能算力服务,包括AI任务调度、数据缓存加速、GPU虚拟化、数据加速等算力调度能力。
      • 训练效率优化
        训练效率优化
        在一套分布式训练框架中支持多种并行策略(数据/模型/3D并行),提供多维度的显存优化、计算优化策略,同时结合模型结构和网络拓扑进行调度和通信优化,大幅提升训练效率,支持近万亿级参数大模型训练。
      • 自主可控
        自主可控
        具备完善的国产化支持能力体系,已适配昇腾、寒武纪、昆仑芯、摩尔线程等国产主流GPU芯片,海光、鲲鹏等各种国产服务器,支持构建自主可控的智算平台。

      方案架构

      • 方案架构
      方案架构
      方案简介
      依托天翼分布式架构的云底座和海量的计算、存储、网络资源,天翼云智算平台具有高性能、高弹性、高速互联、高性价比等特性,为互联网、金融、科研机构等行业提供软硬一体解决方案,以普惠的智能算力为基础,为ChatGPT类大模型训练提供高性能计算、存储、网络等云服务,提升模型训练效率。
      架构优势
      多样化算力
      可提供云主机、裸金属、容器、AI任务等多种形态算力,支持昇腾、寒武纪等国产GPU芯片,支持异构算力的统一管理和调度。
      高性能存储
      丰富的存储产品类型:自研HPFS,自研OceanFS、自研对象存储等,提供百GB吞吐、百万级IOPS、亚毫秒级时延。
      高性能网络
      支持IB与RoCE网络,提供高速、低时延、超大带宽的网络互联能力,助力智算平台建设。
      多样化调度&分布式训练
      支持拓扑感知调度、装箱调度、混合调度等多样化调度,具备数据缓存加速能力。平台支持数据并行、模型并行、流水线并行的分布式训练。
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