業(yè)務挑戰(zhàn)
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海量算力需求
AI大模型需要大量的算力進行訓練和推理，這些模型通常有數十億甚至上千億個參數，涉及大規(guī)模的矩陣運算和參數更新，需要大量的計算能力來處理，對硬件設備和計算平臺的規(guī)模和性能要求非常高。
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數據交互量大
AI大模型訓練會采用大規(guī)模的訓練數據集，通常會涉及數千億甚至上萬億詞匯，訓練過程中產生的參數、梯度和中間計算結果數據量極大，需要大量的內存和存儲空間進行存放，同時對存儲的性能要求極高。
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分布式訓練支持
為了加快大模型的訓練，通常要依賴分布式并行計算來進行加速，而分布式訓練過程中需要同步模型權重參數和訓練過程中產生的大量臨時變量，要求算力節(jié)點間的通信網絡具備極高的吞吐和負載均衡能力。
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集群穩(wěn)定性要求高
大模型訓練伴隨著規(guī)模增大，所需訓練時長也在逐步增加，這就要求算力集群必須在滿負荷狀態(tài)下長期運行，對集群的架構設計和運維能力要求極高。
方案優(yōu)勢
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- 極致性能
- 高性能GPU硬件、全閃存存儲及RDMA高速互聯網絡的組合，有效幫助客戶加速大模型訓練。
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- 高效易用
- 通過云原生自動化部署能力，讓用戶便捷提交、調度、監(jiān)控分布式訓練任務，提高任務執(zhí)行的效率和精度。
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- 穩(wěn)定可靠
- 依托豐富的云運維經驗及架構優(yōu)化設計，結合分布式訓練框架，針對算力需求變化、硬件故障等場景，對算力進行動態(tài)調整，保障任務穩(wěn)定運行的同時，最大程度加速大模型訓練。
- 高性價比
- 通過對任務類型、任務資源需求、算力資源狀態(tài)、區(qū)域算力特征等因素進行分析，動態(tài)調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比的算力資源。
產品選型
- AI大模型架構
- 提供多種GPU算力資源，包括A100、A800等，結合高性能存儲、高速互聯網絡，滿足大模型訓練場景的算力需求。
