“星際之門”開啟,揭示大模型訓練算力新紀元
科幻電影《星際之門》劇照,圖片來源網絡
改變這個世界的不是核心技術,而是核心技術被廣泛使用。這一觀點在近年來云計算和超算技術的發展中得到了生動體現。近日,微軟與OpenAI宣布聯手打造“星際之門”AI超算,這一消息猶如一顆震撼彈,在科技界掀起了巨大的波瀾。其背后所蘊含的意義,遠不止于技術層面的突破,更是對未來社會形態的一次深刻預見。
隨著越來越多實踐的深入,我們發現在面對超大規模、高復雜度AI大模型時超算架構算力通過集中的高性能并行計算和優化的任務調度,在算力利用率和計算效率提升方面有明顯的優勢,能夠為大模型訓練提供更為強大和高效的算力支持。
微軟與OpenAI聯手打造的“星際之門”AI超算,正是這種超算架構算力的杰出代表。大模型訓練不僅需要海量的數據和強大的算力,更要求在訓練過程中保持極高的穩定性。超算架構的算力可以為大模型訓練的穩定性提供有力保障。其采用的先進分布式計算架構,能夠高效地進行并行處理,確保了訓練過程中的數據一致性和計算準確性,大大降低了訓練失敗的風險,還提高了訓練效率,節省了寶貴的時間和資源。
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大模型的高成本使得每次訓練都變得尤為珍貴,超算中心通過集中的資源管理和高效的任務調度,能夠更好地應對大規模的計算需求。例如,北京江南JNSport体育計算中心在服務某國產自研多模態大語言模型團隊的過程中,利用基于超算架構的算力資源滿足了自然語言處理場景的需求。同時,為用戶提供了程序性能優化和環境安裝的支持,幫助用戶解決在計算過程中出現計算中斷、顯存溢出、內存溢出、運行報錯等問題,依托穩定的運行環境將超過100B參數量的模型計算性能提升了40%。這種高效的計算性能提升不僅意味著資源的更少浪費,也意味著用戶能夠以更低的成本獲取到所需的算力。
在當今這個算力已經變成重資產的時代,提高利用率對于降低成本至關重要。如果重資產利用率能夠達到90%,那么基本上可以認為資源幾乎沒有浪費。相反,如果利用率只有30%,那么相對于90%的利用率,成本事實上是漲了3倍。這也是為什么越來越多的大模型用戶開始使用超算,從而尋求更高效、更高性價比的計算解決方案。
“星際之門”AI超算的開啟,讓我們清晰地認識到:真正適合大模型訓練的算力是超算。這一觀點已逐漸被業界普遍接受,并成為推動AI發展的重要共識。隨著越來越多的企業和研究機構采用超算架構算力進行AI大模型訓練,我們可以期待未來將有更多突破性的成果涌現。在這個全新的AI時代,每個人都是技術變革的參與者和見證者,它深刻詮釋了,唯有被廣泛應用并推動社會前行的核心技術,才擁有真正改變世界的力量。