浪潮信息助力淮海智算中心,千億參數(shù)AI大模型訓(xùn)練算力效率超50%

    2023-02-21 15:36 來源:美通社 作者:電源網(wǎng)

    北京2023年2月20日 /美通社/ -- 近日,淮海智算中心攜手浪潮信息進(jìn)行了超大規(guī)模參數(shù)AI大模型訓(xùn)練性能測試,實測數(shù)據(jù)表明,千億參數(shù)規(guī)模的自然語言AI單體大模型在淮海智算中心計算平臺上的訓(xùn)練算力效率達(dá)53.5%,刷新了業(yè)內(nèi)AI大模型訓(xùn)練算力效率新高。這意味著淮海智算中心將可為國內(nèi)生成式AI創(chuàng)新團(tuán)隊提供高性能、高效率的AI大模型訓(xùn)練算力服務(wù)。

    生成式AI需要基于海量的自然語言或多模態(tài)數(shù)據(jù)集,對擁有巨大參數(shù)的超大規(guī)模AI模型進(jìn)行訓(xùn)練,其訓(xùn)練所需AI算力當(dāng)量非常高,如以PD(Petaflops-Day)為單位來衡量,OpenAI的GPT-3大模型訓(xùn)練的算力當(dāng)量為3640PD,而浪潮"源1.0"大模型的算力當(dāng)量則為4095PD。

    超大規(guī)模AI大模型的訓(xùn)練一般必須在擁有成百上千加速卡的AI服務(wù)器集群上進(jìn)行,如何在AI計算集群上獲得更高的訓(xùn)練算力效率則會直接影響到模型訓(xùn)練時長以及算力消耗成本,這對于提升生成式AI研發(fā)創(chuàng)新效率有著非常重要的影響。據(jù)公開資料表明,GPT-3大模型在其V100 GPU集群上的訓(xùn)練算力效率為21.3%,而浪潮"源1.0"的訓(xùn)練算力效率則達(dá)到了44.8%。

    針對AI大模型訓(xùn)練的計算特點(diǎn),浪潮信息AI團(tuán)隊對淮海智算中心算力系統(tǒng)進(jìn)行了專業(yè)設(shè)計,對集群架構(gòu)、高速互聯(lián)、算力調(diào)度等方面進(jìn)行全面優(yōu)化,在系統(tǒng)架構(gòu)上,采用單節(jié)點(diǎn)集成8顆加速器的AI服務(wù)器,節(jié)點(diǎn)內(nèi)加速器間實現(xiàn)超高速P2P通信,節(jié)點(diǎn)間建立極低延遲、超高帶寬的Infiniband通信網(wǎng)絡(luò)。在大模型訓(xùn)練技術(shù)層面,成功運(yùn)用了中文巨量AI模型"源1.0"的訓(xùn)練優(yōu)化經(jīng)驗,對分布式訓(xùn)練策略進(jìn)行了針對性優(yōu)化,通過合理設(shè)計張量并行、流水并行和數(shù)據(jù)并行,精準(zhǔn)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程的超參數(shù),最終實現(xiàn)了千億參數(shù)規(guī)模AI大模型的訓(xùn)練算力效率達(dá)到53.5%。

    千億參數(shù)AI模型結(jié)構(gòu)及其實際性能表現(xiàn)
    千億參數(shù)AI模型結(jié)構(gòu)及其實際性能表現(xiàn)

    千億參數(shù)AI模型結(jié)構(gòu)及其實際性能表現(xiàn)

    淮海智算中心由安徽省宿州市與浪潮共同推進(jìn)建設(shè),目標(biāo)是建成技術(shù)先進(jìn)、架構(gòu)開放、應(yīng)用豐富、生態(tài)完善的國內(nèi)領(lǐng)先智算樞紐。淮海智算中心將依靠領(lǐng)先的算力、算法基礎(chǔ)設(shè)施,開放的技術(shù)架構(gòu),成熟豐富的生態(tài)應(yīng)用,面向全國提供智能算力、數(shù)據(jù)和算法服務(wù),打造良好的智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

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