释放算力潜力 新华三布局在网计算
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-11-24
一个 AI 机器人有多会聊天?ChatGPT 实力"聊"出了史上增长最快的消费级应用,上线短短两个月,月活用户突破 1 亿,每天用约有 1300 万独立访客与之对话。敲代码、写论文、编剧本…… 这位多才多艺的"全能网友",引爆了新一轮的人工智能热潮。
然而,当红的 ChatGPT 也正经历着"成长的烦恼"。从 GPT 到 GPT-3,优化迭代主要源自模型的增大,训练参数量从 1.17 亿增加到 1750 亿,模型训练使用的数据量高达 0.4 万亿 token,如此庞大的数据体量,对于分布式集群的运算效率提出了极高要求。事实上,不只是 ChatGPT,整个 AI 产业的大规模商用都在经历算力限制的阵痛。
如何在整体资源有限的条件下,让应用获取更多的计算资源,提升机器学习效率,人工智能和算网融合领域的前沿课题 -- 在网计算(In Network Computing)成为其中一种有效解决方案。
让网络设备参与计算 突破集群计算效率瓶颈
数据显示,过去 5 年 GPU 算力增长近 90 倍,而网络带宽仅增长 10 倍。受网络通信能力的限制,分布式集群的运算效率无法随其规模线性增长,网络通信能力日渐成为人工智能模型训练成熟发展的瓶颈。
传统的计算集群,计算过程以计算节点为中心,网络仅用于节点间的互联。当各计算节点之间进行一对多或多对多的集合通信时,多次通信交互不仅会影响计算效率,也会增加网络负载,出现通信时延过大、通信效率降低等问题。
作为算网融合核心技术之一的"在网计算"技术,是通过在网络中部署对报文进行解析的算力,将部分计算任务从主机侧迁移至网络侧,由交换机、路由器、智能网卡、DPU 等设备或部件完成计算加速的技术。通过网络设备自身算力的共享,在不改变业务原有运行模式的前提下,在网计算将 HPC 和 AI 分布式计算的集合通信的操作卸载到网络设备上,让网络设备参与计算,减少计算节点之间的消息交互,降低通信延迟,从而提高网络带宽利用效率,加速 HPC 和 AI 分布式计算效率。
加速布局在网计算 推动"网络计算化"演进
作为数字化解决方案领导者,紫光股份旗下新华三集团以科技创新为引领,基于在网络和计算领域深厚的技术积淀,主动担起在网计算技术的产业化探索职责,快速在网络设备端完成研发落地。
全面支持在网计算的 H3C P4 可编程交换机支持 Pytorch 框架和 DPDK UDP、RoCE 通信方式,能够将数据需求聚合统一操作,优化通信网络拥堵,减少主机的数据处理量。据新华三集团内部实验室测算,使用 H3C P4 可编程交换机加速数据并行训练,模型训练精度不受影响,计算节点间通信数据量平均减少 30%,最多可以减少 48% 的训练时间,可大幅提升分布式集群的整体训练效率,创造更加出色的应用价值。
在网计算作为计算、网络融合发展的关键技术,不仅有效解决了 HPC 和 AI 分布式计算的集合通信问题,为提升数据中心的集群规模带来了新的方案和思路,同时也将进一步加速算网融合"网络计算化"演进,推动网络从连接算力到感知、承载、调配算力的角色升级,助力算网融合纵深发展。
从 AlphaGo 击败围棋世界冠军,到 ChatGPT 火遍全球,人工智能时代正在加速到来。面向未来,在"云智原生"战略指引下,新华三集团将以前瞻视野精耕科技,深入数字科技的实际应用场景,为人工智能与经济社会的融合注入强大的创新动能,深度赋能百行百业的数字化转型和智能化升级。
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