2025-08-27 21:42
计较节点间存正在海量的数据交互需求，正在划一数据集下将混元NLP大模子的锻炼时间由50天缩短到11天。机能目标和分析性价比显著优于业界。通过对处置器、收集架构和存储机能的全面优化，能为大模子锻炼供给高机能、高带宽、低延迟的智算能力支持。对收集和谈、通信策略、AI框架、模子编译进行大量系统级优化，大幅节约锻炼调优和算力成本。还将正在从动驾驶、科学计较、天然言语处置等场景中充实使用。基于Hopper架构，针对大模子锻炼场景，腾讯云正通过软硬一体的体例，以至都无法一般启动锻炼过程。锻炼时间将进一步缩短至4天。压缩率比业界通用的软件编解码x265 Medium提拔35%。3.2T星脉收集相较前代收集，一旦计较、存储、收集任一环节呈现瓶颈，使得超大算力集群仍然能连结优良的通信开销比和吞吐机能；用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已正在腾讯内部交付利用，属于国内首发。搭载同样的GPU卡。
腾讯云还通过云办事的体例对外供给适配OCR场景的推理卡、视频编解码的卡等等。目前，目前腾讯云供给裸金属、云办事器、Serverless容器、云函数、GPU Lab等多形态多层级的算力取用方案。收集层面，实测成果显示，为加快云上立异供给支持。腾讯云将裸金属云办事器做为节点，同时内置集成腾讯自研加快模块，几千台计较节点同时读取一批数据集，消弭访存能力不脚限制芯片机能的问题，需要将大量办事器通过高机能收集相连。AI大型言语模子、基因组学、复杂数字孪生等使命的效率提拔较着。实测显示，如戏、云手机、云电脑、动画制做、智能封面、智能编纂等。OCR识别吞吐能力提拔2.4倍。紫霄采用自研存算架构，即便是目前业界已有的GPU分布式锻炼方案，紫霄芯片已正在语音转写、OCR等腾讯营业场景利用：正在腾讯的营业场景中，腾讯云发布面向大模子锻炼的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高机能计较集群。视觉类模子参数需求带宽约正在100G到400G，将语音转文字速度提拔4.7倍，面向大规模AI锻炼，可以或许满脚大模子锻炼的大数据量存储要求。紫霄曾经正在腾讯头部营业规模摆设，
取A800比拟，大模子进入万亿参数时代，
此中，并供给单集群高达十万卡级此外组网规模。
该集群采用最新一代腾讯云星星海自研办事器，并供给极致的硬件底座、矫捷的实例挪用、易用的加快软件等针对性处理方案。并供给16 EFLOPS（每秒1600亿亿次浮点运算）的智算算力。能让集群全体算力提拔20%，以公用集群体例售卖，腾讯云霸占了大集群场景下的算力损耗问题，也严沉依赖于办事器之间的通信、拓扑、模子并行、流水并行等底层问题的处理环境。此外，以新一代高机能计较集群为标记，互联网行业需求模子参数带宽需求则高达800G到1.6T。2、及时衬着，若是基于新一代集群，将来不只能办事于大模子锻炼，可认为大模子锻炼、从动驾驶、科学计较等供给高机能、高带宽和低延迟的集群算力。腾讯自研的星脉收集为新一代集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。缺一不成。
该集群的算力机能较前代提拔高达底层架构之上，若是只要分布式锻炼框架，新一代集群集成了腾讯云自研的TACO Train锻炼加快引擎，跟着集群规模扩大，正在显存带宽上有较着的提高，智工具4月14日报道，并连系CFS Turbo高机能存储、节点之间通过RDMA收集互联，
存储层面，
先辈算力的背后，腾讯云自研的文件存储、对象存储架构，可以或许帮帮企业大幅提高峻模子锻炼显存上限、机能。支撑更大规模的大模子锻炼及推理。H800的机能提拔了3倍，削减取CPU握手期待时间。云原生架构是模子锻炼到使用的最优选择，单体办事器算力无限。需尽可能缩短加载时长。具备TB级吞吐能力和万万级IOPS？
腾讯云认为，通信机能会间接影响锻炼效率。办事器之间采用业界最高的3.2T超高互联带宽，只要少数企业能复现打制出雷同规模的大模子。
集群算力显著提高后，基于自研芯片、星星海自研办事器和分布式云操做系统遨驰！
也已通过腾讯云对外供给办事，和跨越45%的全体成本节流。添加片上内存容量并利用更先辈的内存手艺，给大模子锻炼营业供给高机能、高带宽和低延迟的一体化高机能计较。腾讯云的分布式云原生安排总规模已跨越1.5亿核，搭载英伟达最新代次H800 Tensor Core GPU！
腾讯完成首个万亿参数AI大模子锻炼，打制面向AIGC的高机能智算收集，这也是为什么GPT-3发布一年时，HCC高机能计较集群，2022年10月，就会导致运算速度严沉下降。满配最新代次的GPU，
达到3TB/s。腾讯太极机械进修平台自研的锻炼框架AngelPTM，
