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昇騰云CloudMatrix 384超節(jié)點六大科技創(chuàng)新,定義下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施

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5月16日,華為云AI峰會在北京召開,華為云副總裁黃瑾發(fā)表主題演講,介紹了更多CloudMatrix 384 超節(jié)點技術(shù)優(yōu)勢與細節(jié)。他指出,隨著大模型訓(xùn)練和推理對算力需求的爆炸式增長,傳統(tǒng)計算架構(gòu)已難以支撐AI技術(shù)的代際躍遷,超節(jié)點架構(gòu)的誕生不僅是技術(shù)的突破,更是以工程化創(chuàng)新開辟AI產(chǎn)業(yè)的新路徑。華為云CloudMatrix 384超節(jié)點具備MoE親和、以網(wǎng)強算、以存強算、長穩(wěn)可靠、朝推夜訓(xùn)、即開即用六大領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢,以系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新重新定義新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施。



華為云副總裁黃瑾

重新定義AI基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu),開辟算力新紀(jì)元

當(dāng)前,大模型訓(xùn)練經(jīng)歷了從早期小模型在單卡訓(xùn)練、小參數(shù)大模型在單機訓(xùn)練,到現(xiàn)在MoE、長序列、多模態(tài)大模型都在AI集群上訓(xùn)練的演進過程。AI算力的瓶頸,從單卡算力的瓶頸到單機內(nèi)總線帶寬的瓶頸,再到現(xiàn)在集群間通信帶寬的瓶頸,需求增長了1萬倍。

然而過去的8年里,單卡硬件的算力增長了40倍,但是節(jié)點內(nèi)的總線帶寬只增長了9倍,跨節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)帶寬只增長了4倍,這使得集群網(wǎng)絡(luò)通信成為當(dāng)前大模型訓(xùn)練和推理的最大挑戰(zhàn)。

黃瑾表示,面對這些挑戰(zhàn),華為云創(chuàng)新性的推出了采用全對等互聯(lián)架構(gòu)的CloudMatrix 384超節(jié)點。這項技術(shù)創(chuàng)新跳出單點技術(shù)限制走向系統(tǒng)性、工程性的創(chuàng)新算力架構(gòu),直面通信效率瓶頸、內(nèi)存墻制約、可靠性短板三大技術(shù)挑戰(zhàn)。通過新型高速互聯(lián)總線實現(xiàn)384 張卡互聯(lián)成為一個超級云服務(wù)器,最高提供300Pflops的算力規(guī)模,比業(yè)界同類產(chǎn)品領(lǐng)先67%。

解碼六大優(yōu)勢,CloudMatrix 384超節(jié)點重構(gòu)AI算力架構(gòu)

目前,基于CloudMatrix的超節(jié)點集群已經(jīng)在蕪湖、貴安、內(nèi)蒙規(guī)模上線,黃瑾進一步深入解讀了六大技術(shù)創(chuàng)新點:



MoE親和架構(gòu),從“小作坊”到“超級工廠”。在傳統(tǒng)架構(gòu)下,MoE模型訓(xùn)練容易因通信延遲導(dǎo)致算力浪費,而CloudMatrix 384超節(jié)點的分布式推理平臺可以說是專為MoE大模型而生。黃瑾指出,對比一卡多專家的“小作坊模式”,超節(jié)點更像“大工廠模式”,通過高速互聯(lián)總線,能夠?qū)崿F(xiàn)一卡一專家高效分布式推理,單卡的MoE計算和通信效率都大幅提升。這也是為什么有幾百個政務(wù)、零售、醫(yī)療、保險、制造、礦山、旅游等各行各業(yè)的客戶,基于華為云昇騰AI云服務(wù)部署DeepSeek模型的創(chuàng)新應(yīng)用,例如在智能助手、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)搜索、內(nèi)容創(chuàng)作等各種場景落地。

以網(wǎng)強算,雙層網(wǎng)絡(luò)破解“數(shù)據(jù)堵車”。當(dāng)AI算力走向規(guī)模化部署,單點的芯片性能不再是制約算力發(fā)展的唯一變量,如何由點及面地激活算力矩陣的共振效應(yīng),也是破解AI時代算力命題的關(guān)鍵一步。而釋放聯(lián)接力也正是超節(jié)點最大的創(chuàng)新突破之一,黃瑾介紹,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)像擁堵的城市道路,CloudMatrix 384則構(gòu)建了AI專屬高架橋,通過MatrixLink服務(wù)將單層網(wǎng)絡(luò)升級為兩層高速網(wǎng)絡(luò),一層是超節(jié)點內(nèi)部的ScaleUp總線網(wǎng)絡(luò),確保超節(jié)點內(nèi)384卡全對等高速無阻塞互聯(lián),卡間超大帶寬2.8T,納秒級時延;另一層是跨超節(jié)點間的ScaleOut網(wǎng)絡(luò),可支持微秒級時延,資源彈性擴展;同時,基于全局拓撲感知的智能調(diào)度算法,保障客戶任務(wù)長穩(wěn)運行。

以存強算,彈性內(nèi)存改寫“算存綁定”。 華為云首創(chuàng)了EMS彈性內(nèi)存存儲,打破傳統(tǒng)GPU算力與顯存綁定的關(guān)鍵障礙,通過內(nèi)存池化技術(shù),實現(xiàn)顯存和算力解綁。一方面,用EMS替代NPU中的顯存,可使得首Token時延降低,最高降幅可達 80%;另一方面,當(dāng)NPU的顯存不足時,EMS獨立擴容,不必再通過堆NPU以獲得更多內(nèi)存。同時,EMS還支持算力卸載,這也使得系統(tǒng)吞吐量提升,有的場景達100%的提升。總之,這一技術(shù)創(chuàng)新大幅提升了資源利用率、性能和吞吐量。

長穩(wěn)可靠,故障自愈的“AI醫(yī)生”。隨著模型訓(xùn)練需求的不斷接入,大集群的運維難度大、復(fù)雜性高的問題日益凸顯。對此,華為云開發(fā)了昇騰云腦運維“1-3-10”標(biāo)準(zhǔn),即 1 分鐘感知、3分鐘定界、10 分鐘內(nèi)恢復(fù)。通過5層壓測、靜默故障感知技術(shù),昇騰云腦可將硬件故障感知率從40%提升至90%。同時,覆蓋計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件四大種類故障模式庫也打通了全棧故障場景,這一全棧故障知識庫能夠覆蓋95%常見問題以實現(xiàn)故障快速定界;在恢復(fù)機制上,3層快恢技術(shù)、快速建鏈技術(shù)、圖編譯緩存等技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)萬卡故障快速恢復(fù)。

朝推夜訓(xùn),力資源“錯峰用電”。在大模型訓(xùn)練中,提升算力利用率,避免算力閑置也是企業(yè)關(guān)心的重點之一。CloudMatrix 384超節(jié)點通過“訓(xùn)推共池”“靈活調(diào)度”兩大關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)朝推夜訓(xùn),白天進行模型推理,晚上閑時進行模型訓(xùn)練,算力資源利用率可提升30%以上。

即開即用,“算力水電”普惠模式。為助力客戶更好地專注業(yè)務(wù)模型開發(fā),華為云已經(jīng)在全國三大樞紐數(shù)據(jù)中心——烏蘭察布、貴安和蕪湖完成了超節(jié)點規(guī)模布局,支持百TB級的帶寬互聯(lián),10毫秒時延圈覆蓋全國19個城市群,讓客戶能夠第一時間享受到即開即用的AI算力資源。同時,華為云擁有專業(yè)的超節(jié)點運維團隊,在為客戶免去繁瑣的管理和維護的同時,保障資源的穩(wěn)定運行。

做好智能世界云底座和使能器,加速行業(yè)智能躍遷

如今AI已經(jīng)成為最有影響力的通用技術(shù),如何將技術(shù)價值轉(zhuǎn)化為應(yīng)用成果,成為千行百業(yè)面臨的核心課題。華為云超節(jié)點創(chuàng)新系統(tǒng)架構(gòu)的背后,是華為云堅持“昇騰云服務(wù)支持百模千態(tài),盤古大模型重塑千行萬業(yè)”的戰(zhàn)略。

黃瑾強調(diào),一直以來華為云持續(xù)推動昇騰AI云服務(wù)全面升級,通過打磨昇騰云的訓(xùn)練、推理的性能、可靠性和性價比,為中國乃至全球客戶提供好用、易用的AI算力云服務(wù)。現(xiàn)已全面適配了DeepSeek在內(nèi)的160多個大模型,以云服務(wù)的方式,協(xié)助客戶進行模型的開發(fā),訓(xùn)練,托管和應(yīng)用。昇騰AI云服務(wù)上線以來,面向政府、金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、交通、制造等行業(yè)已經(jīng)服務(wù)六百多家創(chuàng)新先鋒企業(yè),加速行業(yè)智能化應(yīng)用的快速落地。

在充滿突破和創(chuàng)新的AI發(fā)展過程中,每一個階段都會產(chǎn)生大量的新技術(shù)、新模式,企業(yè)唯有抓住AI時代機遇,才能搶占發(fā)展先機。黃瑾表示,面向智能世界,華為云致力于做好行業(yè)數(shù)字化的“云底座”和“使能器”,堅定打造AI算力底座,以安全、穩(wěn)定、高質(zhì)量、持續(xù)創(chuàng)新的AI云服務(wù),賦能千行萬業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新,攜手伙伴、客戶加速行業(yè)智能躍遷。

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