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騰訊發(fā)布新一代超強(qiáng)算力集群:面向大模型訓(xùn)練,性能提升 3 倍

人工智能
騰訊云發(fā)布了新一代 HCC 高性能計算集群,該集群基于自研網(wǎng)絡(luò)、存儲架構(gòu),帶來 3.2T 超高互聯(lián)帶寬、TB 級吞吐能力和千萬級 IOPS。實(shí)測結(jié)果顯示,新一代集群算力性能較前代提升 3 倍。

新一代 HCC 高性能計算集群,采用最新一代星星海自研服務(wù)器,搭載英偉達(dá) H800 Tensor Core GPU。

騰訊官方稱,該集群基于自研網(wǎng)絡(luò)、存儲架構(gòu),帶來 3.2T 超高互聯(lián)帶寬、TB 級吞吐能力和千萬級 IOPS。實(shí)測結(jié)果顯示,新一代集群算力性能較前代提升 3 倍。

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去年 10 月,騰訊完成首個萬億參數(shù)的 AI 大模型 —— 混元 NLP 大模型訓(xùn)練。在同等數(shù)據(jù)集下,將訓(xùn)練時間由 50 天縮短到 11 天。如果基于新一代集群,訓(xùn)練時間將進(jìn)一步縮短至 4 天。

計算層面,服務(wù)器單機(jī)性能是集群算力的基礎(chǔ),騰訊云新一代集群的單 GPU 卡在不同精度下,支持輸出最高 1979 TFlops 的算力。

針對大模型場景,星星海自研服務(wù)器采用 6U 超高密度設(shè)計,相較行業(yè)可支持的上架密度提高 30%;利用并行計算理念,通過 CPU 和 GPU 節(jié)點(diǎn)的一體化設(shè)計,將單點(diǎn)算力性能提升至更高。

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網(wǎng)絡(luò)層面,計算節(jié)點(diǎn)間,存在著海量的數(shù)據(jù)交互需求。隨著集群規(guī)模擴(kuò)大,通信性能會直接影響訓(xùn)練效率,需要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和計算節(jié)點(diǎn)的最大協(xié)同。

騰訊自研的星脈高性能計算網(wǎng)絡(luò),號稱具備業(yè)界最高的 3.2T RDMA 通信帶寬。實(shí)測結(jié)果顯示,搭載同等數(shù)量的 GPU,3.2T 星脈網(wǎng)絡(luò)相較 1.6T 網(wǎng)絡(luò),集群整體算力提升 20%。

同時,騰訊自研的高性能集合通信庫 TCCL,融入定制設(shè)計的解決方案。相對業(yè)界開源集合通信庫,為大模型訓(xùn)練優(yōu)化 40% 負(fù)載性能,消除多個網(wǎng)絡(luò)原因?qū)е碌挠?xùn)練中斷問題。

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存儲層面,大模型訓(xùn)練中,大量計算節(jié)點(diǎn)會同時讀取一批數(shù)據(jù)集,需要盡可能縮短數(shù)據(jù)加載時長,避免計算節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生等待。

騰訊云自研的存儲架構(gòu),具備 TB 級吞吐能力和千萬級 IOPS,支持不同場景下對存儲的需求。COS+GooseFS 對象存儲方案和 CFS Turbo 高性能文件存儲方案,充分滿足大模型場景下高性能、大吞吐和海量存儲要求。

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此外,新一代集群集成了騰訊云自研的 TACO 訓(xùn)練加速引擎,對網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、通信策略、AI 框架、模型編譯進(jìn)行大量系統(tǒng)級優(yōu)化,大幅節(jié)約訓(xùn)練調(diào)優(yōu)和算力成本。

騰訊混元大模型背后的訓(xùn)練框架 AngelPTM,也已通過騰訊云 TACO 提供服務(wù),幫助企業(yè)加速大模型落地。

通過騰訊云 TI 平臺的大模型能力和工具箱,企業(yè)可結(jié)合產(chǎn)業(yè)場景數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào)訓(xùn)練,提升生產(chǎn)效率、快速創(chuàng)建和部署 AI 應(yīng)用。

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依托分布式云原生的治理能力,騰訊云智算平臺提供 16 EFLOPS 的浮點(diǎn)算力。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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