每日消息!大模型改變算力,新華三加碼算力集群能力
時間:2023-06-23 12:31:29
算力與應用的發(fā)展,是一個不斷上升、循環(huán)往復的過程,每當算力提升到一個新高度,總是會催生新的應用,新應用出現(xiàn)又需要更高的算力來支持。大模型就是算力發(fā)展歷史上的一個關鍵節(jié)點。
“大家可以把‘算力自由’想象成第二次工業(yè)革命,電氣化時代,愛迪生發(fā)明燈泡是一個標志性時刻,但最關鍵的是誰能夠把產(chǎn)品做出來,普惠大眾?!毙氯A三集團副總裁、計算存儲產(chǎn)品線總裁徐潤安表示。
(資料圖片)
大模型對算力的改變才剛剛開始,大模型將來會消耗多少算力,或者說產(chǎn)生大模型算力的方法會有多少種,現(xiàn)在都是未知數(shù)。
“我相信在不遠的將來,整個算力市場都會帶來新一輪的革命,不論是硬件還是軟件,所有的目的都是為了源源不斷地提供算力給AI,當然我也相信,AI也會創(chuàng)造出更多新的方法,提高算力使用的效率”,徐潤安補充表示。
而目前,大模型對算力的改變已經(jīng)有跡可循。
算力走向全局化
傳統(tǒng)計算以集中式架構為主,一定程度上存在復雜、低效、僵化的問題,但隨著分布式架構重塑算力形態(tài),需要在擴展性、管理性、安全性等方面實現(xiàn)全面升級,并將向著高效、低碳、智能的方向加速發(fā)展。
新華三集團計算存儲產(chǎn)品線副總裁劉宏程表示,“大模型到來之后,今天談到的算力,更多是計算、存儲、網(wǎng)絡一體化解決方案的融合。我們從客戶那了解到,只賣GPU不夠,建立一個全方位的解決方案,需要把服務器、存儲和網(wǎng)絡綜合形成一個整體解決方案,才能幫助用戶建立大模型環(huán)境,最終落實到行業(yè)應用中?!?/p>
上游芯片廠商每一次的產(chǎn)品更新,都意味著下游服務器廠商需要重新做一次研發(fā),例如英偉達GPU從Ampere架構更新到Hopper架構,新華三的服務器R5500 G5也隨之更新到R5500 G6。
其中,除了GPU的變化,CPU也更新到下一代, PCle從過去的Gen4到Gen5,網(wǎng)絡從過去的100G和200G為主,升級為200G和400G為主。此外,新的網(wǎng)絡互聯(lián)、xPU、DPU等技術也變得越來越成熟,這就要求服務器廠商有相對完善的儲備。
服務器本身就是系統(tǒng)級工程,大模型的改變是將服務器集群視作整體,需要在更大范圍做系統(tǒng)級別優(yōu)化。
劉宏程介紹,“從我們現(xiàn)在看到的用戶實踐,客戶要求無損網(wǎng)絡,RDMA也好,RoCE也好,不能丟一個數(shù)據(jù)包。丟一個數(shù)據(jù)包,有可能前面幾十個小時訓練的數(shù)據(jù)要重算,用戶算力的利用率會降到非常低的水平,我們見過客戶因為調度不靈活,算力甚至只用了5%、10%,服務器就在那空轉?!?/p>
“每跨一臺服務器,性能就會有一定的削減,這個削減來源于服務器之間互聯(lián)和數(shù)據(jù)之間的調度,比如存儲數(shù)據(jù)怎么獲得,兩臺不同的服務器之間網(wǎng)絡帶寬和延遲是多少,這些都是整個AIGC解決方案里面需要綜合考慮的部分。”他說。
此外,高能耗也是大模型算力的一個客觀限制,很多客戶一個機柜里只放一臺GPU服務器,甚至兩個機柜放一臺,就是因為能耗問題。根據(jù)ODCC的數(shù)據(jù)顯示,2020年我國數(shù)據(jù)中心能耗總量為939億千瓦時,碳排放量為6464萬噸。預計到2030 年,能耗總量將達到3800億千瓦時左右,碳排放增長率將超過 300%。如何做到綠色低碳,也是大模型算力的一個瓶頸。
“一體·兩中樞”,新華三補短板
以云計算為代表的廠商,在大模型算力集群方面刷足了存在感,這就要求服務器廠商補充相應的能力,近年來已有跡象,例如云服務商和服務器廠商在私有云領域直接競爭,大模型則將這一競爭推到更深層次,新華三于去年底推出的“一體·兩中樞”智慧計算體系,增加了競爭籌碼。
“一體”是指新華三以CPU、GPU和xPU為核心,構造出的覆蓋通用計算、異構計算等全場景的多元計算體系,并在近年通過液冷等低碳技術的融合,構建起高效、低碳數(shù)據(jù)中心的算力基石;
“兩中樞”分別對應智能算力中樞(傲飛)和智能管理中樞,新華三智能算力中樞(傲飛)能實現(xiàn)傳統(tǒng)科學計算與AI計算深度融合,同步實現(xiàn)科學計算批量作業(yè)和AI容器作業(yè)的調度編排,滿足教育、科學、能源、制造等高性能計算場景需求。
智能管理中樞提供部署、調優(yōu)、節(jié)能、診斷、退役都能能力,為數(shù)據(jù)中心服務器提供全生命周期智能管理,能幫助企業(yè)提高運維效率,降低運維成本,客戶可根據(jù)具體的業(yè)務需求對服務器進行靈活的配置部署,從而打造自己專屬的運維環(huán)境。
可以理解“一體”是新華三的算力基礎,而“兩中樞”拓展了智算算力的集群能力,對應的是服務器集群的管理。
譬如ChatGPT參數(shù)達到了1750億,每個參數(shù)如果只算2個字節(jié),意味著需要8塊最高端的GPU卡,才能容下所有的參數(shù),實現(xiàn)靈活的應用,進一步驅動算力從通用轉向GPU、NPU或者xPU等綜合算力,高并發(fā)的情況需要更多差異化算力單元來滿足。
“我們看到調度比較有效率的就是64卡和128卡,再往高其實已經(jīng)開始有衰減,需要跨另外一個網(wǎng)絡做調度?!眲⒑瓿陶f。
據(jù)了解,新華三大部分客戶所使用的GPU集群數(shù)量在64、128和256卡級別,衰減相對比較弱,現(xiàn)有的網(wǎng)絡限制比較接近128卡的算力限制。舉例來看,現(xiàn)在網(wǎng)絡架構可能8000個端口,一般一個計算模塊對一個網(wǎng)絡端口進行調度,8000個端口對應128個GPU,超過這個數(shù)量,就跨入另外一個網(wǎng)絡,需要兩臺交換機。
“當前GPU市場較為火熱,但是NPU和xPU的技術在中間也起到了非常關鍵的作用”,劉宏程說,“一體”就是多元算力,新華三之前提出的觀點得到了驗證,讓用戶根據(jù)場景來選擇不同的算力單元,滿足不同的計算需求。
(本文首發(fā)鈦媒體APP 作者|張帥,歡迎添加作者微信mr3right交流)
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