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國產GPU正式進入萬卡萬P時代!摩爾線程智算集群擴展至萬卡

來源:快科技 編輯:非小米 時間:2024-07-06 01:00人閱讀

無論是游戲顯卡還是AI加速卡,NVIDIA都已經是絕對壟斷地位,而在當前的形勢下,我們不但要有自己的游戲卡,更要有自己的加速卡。

這個重擔,摩爾線程英勇地都扛了起來,率先交付全國產千卡千億模型算力集群之后,又率先拓展到了萬卡、萬P、萬億規模!

摩爾線程重磅宣布,AI旗艦產品夸娥(KUAE)智算集群解決方案重大升級,從當前的千卡級別,擴展至萬卡規模,從而具備萬P級或者說10E級浮點運算能力,也就是每秒可執行千億億次級別的計算。

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所謂萬卡集群,顧名思義,就是由1萬張甚至更多GPU計算加速卡組成的高性能計算系統,主要用來訓練、微調超大規模的基礎大模型。

這種超級集群全面整合了高性能GPU計算、高性能RDMA網絡、高性能并行文件存儲、智算平臺等全套軟硬件技術,堪稱一臺“超級計算機”,可支持千億級、萬億級參數規模的大模型訓練,可以大幅提高訓練效率、縮短訓練時間,快速迭代模型能力。

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在國外,諸多科技巨頭都已經部署了萬卡集群,擁有數萬甚至數十萬張GPU加速卡。

比如馬斯克近日就透露,新一代AI聊天機器人Grok 3就動用了多達10萬張NVIDIA H100加速卡進行訓練,因此將會“非常特別”,為此耗資多達三四十億美元。

再比如谷歌的超級計算機A3 Virtual Machines擁有2.6萬塊H100 GPU,Meta訓練下一代大模型的兩個集群擁有24576塊H100 GPU,16個專家模型和1.8萬億參數的GTP-4需要在大約2.5萬塊A100 GPU上訓練90-100天。

在國內,字節跳動、阿里巴巴、百度、科大訊飛等也都在積極推動萬卡集群的建設。

比如字節跳動搭建了一個12288張卡的訓練集群,研發MegaScale生產系統,用于訓練大語言模型,科大訊飛2023年建成了首個支持大模型訓練的超萬卡集群算力平臺“飛星一號”。

由此可見,在AI模型訓練的主戰場,萬卡集群已成為最低入場券。

但是,萬卡集群乍一看只是千卡集群的拓展和延伸,它絕非簡單的更多計算卡疊加,而是一個超級復雜的系統工程,需要解決超大規模組網互聯、集群有效計算效率、訓練高穩定與高可用、故障快速定位與可診斷工具、生態Day0級快速遷移、未來場景通用計算等眾多難題。

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那么,萬卡集群如此難做,摩爾線程作為成立還不到4年的國產GPU企業,為什么要去挑戰呢?

這是一條難而正確的事情,摩爾線程推出夸娥萬卡智算集群解決方案,就是希望能夠建設一個規模超萬卡、場景更通用、生態兼容好的一個加速計算平臺,并優先解決大模型訓練的難題。

摩爾線程創始人兼CEO張建中強調:“要挑戰最難做的事情,除了有勇氣之外,還要有能力,要有很好的團隊,有很強的研發、生產、制造、銷售、市場、服務等等方方面面的人才,否則是很難做成的。做成一件事情,其實不是偶然的,而是要花很多時間去建立的。每一家成功的企業都有很多正確的決定,但是不管什么樣的決定,真正強的團隊才是核心。摩爾線程就有很強的團隊,這么多年的經驗,我們在GPU行業里的知識、Know-how,碰到過的困難,解決過的難題,對我們來說都是非常寶貴的經驗?!?/p>

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夸娥,是摩爾線程的智算中心全棧解決方案,以其自主研發的全功能GPU為底座,包括以夸娥計算集群為核心的基礎設施、夸娥集群管理平臺(KUAE Platform)、夸娥大模型服務平臺(KUAE Model Studio),軟件硬件一體化,訓練推理一體化,交付一體化,可以開箱即用,提供大規模GPU算力集群的建設、運營管理。

摩爾線程的夸娥萬卡集群具備PB級的超大顯存總容量、PB/s級的超高速卡間互聯總帶寬、PB/s級的超高速節點互聯總帶寬,可實現系統性協同優化,從而達到超強的算力,并且MFU最高可以達到60%。

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穩定性也是卓爾不群,平均無故障運行時間超過15天,最長可以穩定訓練大模型30天以上,周均訓練有效率超過99%,遠超行業平均水平,而且可以性能自動調休、問題自動診斷,2分鐘內就能快速修復,進而斷點續訓練。

這得益于摩爾線程自主研發的一系列可預測、可診斷的多級可靠機制,包括:軟硬件故障的自動定位與診斷預測,實現分鐘級的故障定位;Checkpoint多級存儲機制,實現內存秒級存儲和訓練任務分鐘級恢復;高容錯高效能的萬卡集群管理平臺,實現秒級納管分配與作業調度。

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此外還有強大的通用性,支持所有主流大模型訓練,可加速LLM、MoE、多模態、Mamba等不同架構、不同模態,支持主流分布式訓練框架(Colossal-AI、DeepSpeed、Megatron-LM、Flag Scale)。

同時,基于高效易用的MUSA編程語言、完整的CUDA生態兼容、自動化遷移工具Musify,開發者只需極短的時間、極少的工作就能完成遷移,甚至幾乎不需要修改代碼,遷移成本趨近于零。

值得一提的是,摩爾線程表示,如果已經適配過摩爾線程的千卡集群,不需要任何額外工作就可以無縫跑在萬卡集群上,而哪怕是第一次適配萬卡集群,也只需幾個小時,只是性能調優需要花一點時間,主要是模型使用方法不同、芯片廠商策略不同所致。

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目前,摩爾線程已經實現從芯片到算力卡,從一體機到節點集群的全棧式覆蓋,支持從單機多卡到多機多卡、從單卡到千卡萬卡集群的無縫擴展。

- 大模型智算加速卡MTT S4000

訓推兼顧,專為大模型打造的大模型智算加速卡。

單卡支持 48GB 顯存、768GB/s顯存帶寬,并支持摩爾線程自研MTLink 1.0互連技術,卡間互連帶寬240GB/s,從而支持高效多卡互聯。

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- AI大模型訓推一體機MCCX D800

雙路八卡GPU服務器,專為支持MTT S4000大模型智算加速卡充分發揮其訓推性能、穩定性、可靠性的服務器系統。

它還具備多達16×64GB DDR5內存、2×480GB SATA系統盤、4×3.84TB NVMe SSD緩存數據盤、雙路400Gb IB與四路25Gb以太計算存儲網絡。

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- AI超融合一體機(KUAE FUSION)

夸娥智算集群的單個節點,如今也可作為單獨產品提供,可以任意并聯擴展。

它基于MCCX D800 訓推一體機,屬于可靈活部署的推理、訓練、微調軟硬件一體化解決方案。

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目前,摩爾線程萬卡集群項目已經完成了三項戰略簽約,分別是:

與青海移動的青海零碳產業園萬卡集群;

與青海聯通、北京德道信科集團的青海高原萬卡集群,;

與中國能源建設、桂林華崛大數據的廣西東盟萬卡集群。

生態方面,摩爾線程的版圖也正在迅速擴大。

國內眾多AI廠商、云廠商、科技廠商、軟件廠商和、科研院校機構等,都與摩爾線程有著深入的合作,尤其是利用摩爾線程夸娥智算集群,助力大模型訓練、大模型推理、具身智能等不同場景和領域持續創新。

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在上海舉辦的世界人工智能大會WAIC 2024期間,摩爾線程也展示了自己的全棧解決方案。

除了芯片、算力卡、服務器、一體機節點之外,還有AI算力底座、AIGC創作生產力、產業升級三大展示區。

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AI算力底座展示區,包括夸娥集群管理平臺、夸娥模型服務平臺、夸娥大模型推理平臺,以及夸娥生態版圖。

夸娥集群管理平臺是摩爾線程大規模GPU計算集群產品可視化管理平臺,是用于Al大模型訓練、分布式圖形渲染、流媒體處理和科學計算的軟硬件一體化平臺,深度集成全功能GPU計算、網絡和存儲,提供高可靠、高算力服務。

夸娥模型服務平臺覆蓋大模型預訓練、微調和推理全流程,支持所有主流開源大模型。通過摩爾線程MUSIFY代碼移植工具,可以良好兼容CUDA應用生態,內置的容器化解決方案,則可實現API一鍵部署。

夸娥大模型推理平臺,基于高效的MT Transformer大模型推理引擎,支持業內主流vLLM推理框架、MUSA Serving自研推理框架等,幫助開發人員高效地在云端部署高性能推理服務。

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AIGC創作生產力展區,可以看到依靠夸娥智算集群、基于圖形計算和AI計算的軟硬件一體化AIGC內容創作平臺“摩筆馬良”。

它部署了摩爾線程自研大語言模型MUSAChat,可以及時潤色、翻譯用戶的輸入文本,進一步增強語義理解,還可以基于用戶的文本指向,靈活調用SDXL、SD1.5兩代模型能力,生成細節豐富、有藝術感的圖像結果。

同時,結合多種IP-Adapter、ControlNet技術,它還支持“創意人像”,上傳一張個人照片,以文字描述目標風格,1分鐘內就可以得到細膩、逼真的人像圖片,而且無需訓練、風格不限。

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“摩筆天書”則是依靠夸娥智算集群的AI內容生成解決方案,可提供一站式、多模態、全流程、全自動的繪本生成創作體驗。

用戶只需輸入標題和簡要的故事大綱,即可一鍵生成完整故事、繪本圖片、旁白、字幕、背景音樂等素材,并自動合成圖文繪本故事和視頻繪本故事。

“MT AIR”(MT AIReality)是摩爾線程自研的新一代的AI渲染平臺,構建擁有照片級、視網膜級、堪比物理世界真實度的實時渲染管線,輕松實現三維重建,可用于影視、動畫、游戲、元宇宙等領域。

“Sora復現計劃”(Open-Sora-Plan)是由北京大學、兔展AIGC聯合實驗室共同發起的開源項目,利用開源社區的力量,完成對Sora文生視頻的復現,當前在Github上有超過1萬開發者,摩爾線程則是國內極少數支持運行Open-Sora-Plan視頻生成模型的國產GPU公司。

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在產業數智化升級展示區,可以看到基于人工智能氣象預報大模型書生·風烏的氣象預測應用、基于東華軟件私有化大模型智多型(A.I.Cogniflex)的公共安全應用、佳都全息路口解決方案的數字交通應用、基于中科聞歌自主研發雅意大模型的輔助決策應用、智慧安防應用、智能金融應用、智慧政務應用等等。

值得一提的是,依托夸娥智算集群的強兼容、高算力等特性,風烏成功在24小時內就完成了從CUDA到MUSA的無縫、快速生態遷移,首次實現從硬件到算法的全國產化,且性能、精度均達到國際先進水平。

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標簽: 顯卡 摩爾線程

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