本地时辰7月22日,马斯克正在社交平台X上发文公告,XAI团队、X团队、英伟达及接济公司于本地时辰凌晨4时20分入手正在孟菲斯超等集群前举行演练。据他先容,该集群正在单个RDMA fabric上利用10万张液冷H100,号称“
据马斯克先容,这个集群由10万张液冷H100 GPU构成,而这些芯片是英伟达客岁入手供给的。马斯克还展现,该集群正在单个RDMA构造(即长途直接数据存取构造)上运转。这种构造可能正在筹算节点之间供给更高效、更低延迟的数据传输,而不会给中间管造器(CPU)带来责任。
实质上,马斯克本年5月曾揭露这一铺排,将英伟达H100串联到一台巨型的超等筹算机中硬件,并称其为“算力超等工场”。马斯克旗下特斯拉的汽车工场也被称之为超等工场。
值得贯注的是,微软正正在与OpenAI首席推行官萨姆·阿尔特曼团结开辟代价1000亿美元的AI演练超等筹算机,代号为Stargate。要是这一项目得到告捷,孟菲斯超等集群能够不会恒久保留环球最壮健的AI演练集群名望。
“马斯克的目的拥有必定的离间性,但并非所有不实际。”科方得智库掌握人张新原正在承担金融投资报记者采访时展现,要是或许敷裕诈欺孟菲斯超等集群的壮健筹算本事,并采用进步的时间和设施,有能够达成这个目的。这将激动AI钻研和利用界限的进展,能够会带来更智能化的利用,如主动驾驶、医疗诊断、机械人等。要是告捷,孟菲斯超等集群将成为环球AI行业的一个首要里程碑,能够会引颈AI演练和推理的新趋向。
金融投资报记者贯注到,正在国内,字节跳动、阿里巴巴、百度、科大讯飞等也都正在主动激动万卡集群的装备。
譬喻,字节跳动搭筑了一个12288张卡的演练集群,研发MegaScale出产编造,用于演练大措辞模子;科大讯飞2023年筑成了首个接济大模子演练的超万卡集群算力平台“飞星一号”。
7月1日,腾讯公告其自研星脉高本能筹算汇集全数升级,升级后的星脉汇集2.0搭载全自研的汇集筑设与AI算力网卡,接济超10万卡大范畴组网,汇集通讯效能比上一代晋升60%,大模子演练效能晋升20%。
近期,摩尔线程公告,AI旗舰产物夸娥(KUAE)智算集群办理计划强大升级,从此刻的千卡级别扩展至万卡范畴,从而具备万P级或者说10E级浮点运算本事,也即是每秒可推行千亿亿次级其它筹算。
眼光聚焦四川,金融投资报记者贯注到,天府智算西南算力核心正在演练AI方面鲜有结果。
据分解,天府智算西南算力核心为晋升算力效能(MFU),与海潮讯息AI团队精细配合,对算力编造举行专业策画,对集群架构、高速互联、算力调节等全数优化,并贯串海潮讯息源大模子的演练优化体会,对分散式演练计谋举行针对性优化,通过合理策画张量并行、流水并行和数据并行,精准调治模子构造和演练历程的超参数,最终达成千亿参数范畴AI大模子的演练算力效能(MFU)晋升至80%,改良业界AI大模子演练算力效能(MFU)新高。
除了正在算力效能(MFU)方面出类拔萃以表,天府智算西南算力核心还正在数据核心能效层面举行了斗胆更始和冲破硬件,以42kW智算风冷算力仓为更始切入点,完好办理数据核心高密陈设、高效散热和机房爱护改造等一系列离间硬件。
IDC亚太区半导体钻研总监郭俊丽曾公然展现,万卡集群必要研商三个方面,最先是硬件的高本能、坚固性和扩展性;其次,万卡集群也必要装备高速汇集互联筑设,确保各筹算节点之间的高效通讯;第三,必要策画高效的电力供应编造和散热编造,以保障恒久坚固运转。
实质上,马斯克的最新叙吐对英伟达及特斯拉的股价也有必定拉动感化,截至本地时辰7月22日美股收盘,英伟达上涨4.76%,特斯拉上涨5.15%。
近年来,环球算力需求接连敏捷延长。遵照TrendForce集国斟酌数据,2023年人为智能任职器(包蕴搭载的GPU、FPGAPG电子官网、ASIC等)出货量近120万台硬件,同比延长38.4%,占举座任职器出货量的近9%硬件,估计到2026年将占15%。2022年至2026年人为智能任职器出货量年复合延长率约为22%。
中信证券研报指出,AI财产敏捷进展,国内云厂商、运营商等接连加大参加PG电子官网,三大运营商合计推出310亿AI任职器集采,而正在国内厂商时间进取的布景下,国产算力与汇集筑设财产链迎来加快进展期。创议核心体贴国产互换机及芯片、高速结合器、光模块、AIDC、液冷等财产链机遇。
另据华西证券研报,跟着国产算力加快胀动,智算根底步骤装备接连加码,国产算力迎来新的进展机会。同时运营商资金开支向算力倾斜。华西证券以为,算力汇集将是长线投资热门,正在环球算力进展历程中,角逐加快和芯片禁运等表部催化下,叠加国内AI大模子与利用的加快普及,国产算力进展成为此刻墟市的明了倾向。正在万卡集群加快装备的历程中,当局与运营商接连激动国产化比例晋升,囊括华为昇腾系列以及以太网适配的国产算力厂商都正在接连发力。核心体贴国产AI芯片、互换机及互换机芯片、机柜内的高速互联、液冷利用等界限。
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