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華山論劍:AI大模型時(shí)代的高性能網(wǎng)絡(luò)如何演進(jìn)?

SDNLAB ? 來(lái)源:SDNLAB ? 2023-11-06 16:43 ? 次閱讀

不出意外,AI是今年云棲大會(huì)的絕對(duì)主角,無(wú)論是主論壇的主旨演講還是各分論壇的大咖論道,無(wú)不充斥著人工智能的青春荷爾蒙。作為資深網(wǎng)工,我們重點(diǎn)帶大家探秘10.31日下午的《可預(yù)期網(wǎng)絡(luò):AI Infra》專場(chǎng)。可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)專場(chǎng)邀請(qǐng)了英偉達(dá)SVP Gilad,博通VP Mohan,以及阿里云基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)人蔡德忠等行業(yè)頂級(jí)專家齊聚云棲小鎮(zhèn),頗有些華山論劍的味道。再加上IB和以太網(wǎng)在AI集群市場(chǎng)上的激烈廝殺,以及近期國(guó)際上成立UEC聯(lián)盟來(lái)構(gòu)建新一代高性能網(wǎng)絡(luò)等最熱門的話題,顯而易見(jiàn)的結(jié)果就是兩個(gè)字,“火爆“。幾百人的會(huì)場(chǎng),3個(gè)小時(shí),從始至終座無(wú)虛席。

主旨演講1:阿里云《端網(wǎng)融合的可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)》

言歸正傳,論壇的第一個(gè)主旨演講是阿里云的蔡德忠,付斌章和席永青帶來(lái)的《端網(wǎng)融合的可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)》。這個(gè)演講對(duì)阿里云針對(duì)AI集群網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)理念以及當(dāng)前的解決方案做了深入的闡述,干貨滿滿,尤其是很多AI大模型實(shí)際的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和流量模型是第一次向外披露,充分展示了阿里云基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)的硬核創(chuàng)新能力,體現(xiàn)了阿里云作為業(yè)界頭部云廠商推動(dòng)業(yè)界進(jìn)步的技術(shù)擔(dān)當(dāng)。整個(gè)演講內(nèi)容分為三部分:

Part 1: 為什么需要AI集群網(wǎng)絡(luò)?

首先,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的東西向流量呈現(xiàn)“多、小、相對(duì)穩(wěn)定“的特點(diǎn),而AI集群內(nèi)的東西向流量則呈現(xiàn)”少,大、突發(fā)/并發(fā)“的特點(diǎn)。根據(jù)演講中的示例,某ECS大客戶的鏈接規(guī)模達(dá)到了100K規(guī)模,而靈駿大客戶訓(xùn)練任務(wù)的鏈接數(shù)只有60多個(gè)。正是因?yàn)橛?000倍的數(shù)量上的差異,所以原本在通用計(jì)算場(chǎng)景下無(wú)法實(shí)現(xiàn)的per-flow的流量工程,在AI場(chǎng)景都變得順理成章了。

另外,因?yàn)镋CS集群內(nèi)同時(shí)運(yùn)行的任務(wù)種類和數(shù)量更多,很多個(gè)小流匯總在一起,反而在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上呈現(xiàn)出一種“相對(duì)穩(wěn)定”的狀態(tài),但是總的帶寬利用率也仍然只有20%左右。

靈駿集群內(nèi)的流量則完全不同,因?yàn)橛?xùn)練任務(wù)是周期性迭代的,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)上的流量也是周期性的突發(fā),并且每次突發(fā)都可以打滿網(wǎng)絡(luò)帶寬。這就給網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn),因?yàn)榫W(wǎng)工們都知道“少量大象流”是ECMP的噩夢(mèng),非常容易導(dǎo)致Hash不均的問(wèn)題出現(xiàn)。

阿里云的解決辦法是多級(jí)的流量工程,從最上層的任務(wù)調(diào)度一直到最底層的Adaptive Routing,根據(jù)實(shí)際部署實(shí)踐,這套“降龍十八掌”打下來(lái),很好的解決上面這些問(wèn)題,最后展示的大幅度性能提升也佐證了這種多級(jí)流量工程帶來(lái)的效果。

Part2: 如何構(gòu)建AI集群網(wǎng)絡(luò)?

其次,并行訓(xùn)練需要的GPU數(shù)量越來(lái)越大,并且GPU服務(wù)器有NVLINK提供機(jī)內(nèi)高速互聯(lián)。

基于這兩個(gè)前提,阿里云的HPN7.0架構(gòu)基于博通 51.2T的TH5交換芯片搭建了一個(gè)單層1K GPU,2層16K GPU的極致性能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并且已經(jīng)在上個(gè)月正式開(kāi)服了,這也是全球第一個(gè)實(shí)現(xiàn)51.2T交換機(jī)大規(guī)模商用的云廠商,一方面說(shuō)明阿里云有足夠的前瞻性,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了需求,同時(shí)也證明其強(qiáng)大的研發(fā)能力。

另外,演講中比較有意思的一點(diǎn)是關(guān)于集群最大規(guī)模的討論。因?yàn)闃I(yè)界也有可以支持更大規(guī)模的集群架構(gòu),但是阿里云的架構(gòu)師強(qiáng)調(diào)這些更大規(guī)模的集群架構(gòu)在當(dāng)前IDC功耗限制下是沒(méi)有意義的。這個(gè)觀點(diǎn)與英偉達(dá)的首席科學(xué)家Bill Dally在今年的某次演講中表達(dá)的觀點(diǎn)不謀而合,即當(dāng)前的AI集群是“power gating”的。

如果國(guó)內(nèi)的IDC的總功率仍停在每棟樓10MW左右的能力,那么單集群搞10W卡或者更大其實(shí)意義也不大。畢竟因?yàn)闀r(shí)延的關(guān)系,我們一般不會(huì)跨樓構(gòu)建集群。但是這里有個(gè)變量,在新的法規(guī)限制下,單芯片算力下降了,那么是否就需要更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可能是一個(gè)需要重新討論的問(wèn)題。此外,在強(qiáng)大的需求推動(dòng)下,相信未來(lái)也會(huì)有超高功率的IDC出現(xiàn)。

最后就是面向serverless場(chǎng)景的技術(shù)挑戰(zhàn)。事實(shí)上,阿里云在容器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域也有很深的技術(shù)積累。Nimitz容器網(wǎng)絡(luò)從2017年開(kāi)始在阿里內(nèi)部服務(wù)ODPS業(yè)務(wù),21年開(kāi)始和高網(wǎng)相結(jié)合,構(gòu)成了一套完整的支持多租的高性能網(wǎng)絡(luò)解決方案。在AI這個(gè)場(chǎng)景下,由于并行訓(xùn)練任務(wù)對(duì)高性能網(wǎng)絡(luò)的性能有極致追求,而傳統(tǒng)的SRIOV+VxLAN的標(biāo)準(zhǔn)解決方案會(huì)帶來(lái)不可忽略的性能損失,所以阿里云提出了全新的vSolar+RDMAv6的解決方案。

vSolar是對(duì)Solar RDMA的擴(kuò)展,也是Solar RDMA從存儲(chǔ)走向計(jì)算的一個(gè)重要優(yōu)化。通過(guò)基于virtio的混合虛擬化技術(shù),既保證了租戶隔離的安全需求,同時(shí)確保性能敏感的數(shù)據(jù)通路沒(méi)有任何性能損失,再配合基于IPv6的地址編碼技術(shù)RDMAv6實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)地址的隔離。最終在這套解決方案的加持下,阿里云自研的高性能網(wǎng)卡EIC雖然是基于FPGA實(shí)現(xiàn)的(underlay性能不如ASIC方案),其overlay網(wǎng)絡(luò)性能完全可以媲美ASIC方案,這就是架構(gòu)創(chuàng)新的優(yōu)勢(shì)吧。再疊加阿里云自研的HPCC擁塞控制和多路徑傳輸技術(shù),應(yīng)用的端到端性能可以更上一層樓。

Part3:未來(lái)展望

由于時(shí)間的關(guān)系,未來(lái)展望部分講的比較簡(jiǎn)短。核心的觀點(diǎn)是堅(jiān)定的基于開(kāi)放的以太網(wǎng)生態(tài)打造新的高性能網(wǎng)絡(luò)技術(shù),特別提到了GPU的互聯(lián)部分。當(dāng)前以英偉達(dá)為主導(dǎo)的異構(gòu)計(jì)算生態(tài)下,GPU的IO分為PCIe(以太)和NVLINK兩個(gè)部分,其中 PCIe/以太部分用于實(shí)現(xiàn)scale out,NVLINK部分用于實(shí)現(xiàn)scale up。而當(dāng)前國(guó)際上的UEC聯(lián)盟也在探索GPU全出以太網(wǎng)接口,即無(wú)論scale out還是scale up都采用以太網(wǎng)。這種方法的好處是顯而易見(jiàn)的,因?yàn)橐蕴W(wǎng)是開(kāi)放的,可以吸納全球的力量來(lái)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。

主旨演講2:英偉達(dá)《Networking for AI》

第二個(gè)主旨演講來(lái)自于英偉達(dá)的Gilad,他是Mellanox的聯(lián)合創(chuàng)始人,英偉達(dá)全球高級(jí)副總裁,在HPC和高性能網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)Gilad來(lái)自以色列,這一次也是排除了萬(wàn)難(換了3班飛機(jī))才來(lái)到了中國(guó)參加云棲大會(huì),說(shuō)明了他對(duì)中國(guó)市場(chǎng)以及云棲大會(huì)的高度重視。對(duì)于他的到來(lái),現(xiàn)場(chǎng)觀眾也報(bào)以了雷鳴般掌聲,來(lái)表達(dá)了歡迎和感謝。Gilad的演講題目是《Networking for AI》。回想今年在中國(guó)臺(tái)灣舉行的ComputeX大會(huì)上,Jensen Huang就介紹了Spectrum以太網(wǎng)方案。當(dāng)時(shí)業(yè)界就有疑惑,難道英偉達(dá)放棄IB了嗎?這次Gilad演講給出了還算比較清晰的定義,Spectrum面向AI Cloud,而IB面向AI Factory。

關(guān)于設(shè)計(jì)理念部分,Gilad的見(jiàn)解和阿里云基本相同,也強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)絡(luò)性能的重要性,特別是長(zhǎng)尾時(shí)延的重要性。因?yàn)锳I訓(xùn)練是典型的并行計(jì)算應(yīng)用,一個(gè)慢節(jié)點(diǎn)就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)任務(wù)的性能下降,所以只是峰值性能高是不能滿足要求的。為了解決這個(gè)問(wèn)題,英偉達(dá)在Spectrum+BF3的整體以太網(wǎng)方案率先支持了Adaptive Routing技術(shù),從而可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的、可預(yù)期的網(wǎng)絡(luò)性能。Gilad也多次提到可預(yù)期(Predictable),這一點(diǎn)和阿里云的觀點(diǎn)完全一致,正所謂英雄所見(jiàn)略同。

可以預(yù)料到的是,Gilad最后還是轉(zhuǎn)向推薦他們的IB解決方案。與以太網(wǎng)相比,IB最大的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)In-network Computing的支持,例如SHARP技術(shù)。根據(jù)Gilad展示的數(shù)據(jù),使能SHARP之后集合通信性能是默認(rèn)模式下的1.7倍,這個(gè)收益還是非常具有吸引力的。據(jù)說(shuō)國(guó)內(nèi)不少?gòu)S商都采購(gòu)了IB,并且在積極推動(dòng)SHARP的應(yīng)用。不過(guò)按照UEC披露的信息來(lái)看,未來(lái)以太網(wǎng)交換芯片也會(huì)支持相關(guān)功能,咱們拭目以待吧。

主旨演講3:博通《Unleashing Ethernet: The Ubiquitous choice of Networking for AI/ML Clusters

第三個(gè)主旨演講來(lái)自于博通的Mohan,他是博通全球副總裁、首席架構(gòu)師。Mohan的演講題目是《Unleashing Ethernet: The Ubiquitous choice of Networking for AI/ML Clusters》。博通作為以太網(wǎng)交換芯片的絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)者,其態(tài)度非常鮮明,即基于以太網(wǎng)打造AI/ML集群網(wǎng)絡(luò)。背景部分不再重復(fù),直入主題。Mohan演講中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了“調(diào)度”的重要性,包括switch scheduled和endpoint scheduled兩種方案。

Switch scheduled方案是利用Jericho3-AI作為leaf交換機(jī),利用Ramon3作為spine交換機(jī)。其核心思想包括幾點(diǎn):1)在leaf交換機(jī)之間建立credit流控,只有接收端的交換機(jī)有空閑的credit,發(fā)送端交換機(jī)才允許將報(bào)文注入網(wǎng)絡(luò),2)報(bào)文在注入網(wǎng)絡(luò)時(shí),會(huì)被切成固定大小的“cell”,并將不同的cell均勻的分發(fā)到不同的網(wǎng)絡(luò)路徑上,實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,3)用VOQ技術(shù)避免HOL blocking。由于時(shí)間關(guān)系,Mohan在會(huì)上講的細(xì)節(jié)不多,感興趣的同學(xué)可以參考這個(gè)演講(博通交換機(jī)調(diào)度方案)。

端側(cè)調(diào)度的核心思想來(lái)自于NSDI‘22的論文(EQDS論文),基本思路還是receiver-based credit調(diào)度。最近幾年,sender調(diào)速和receiver調(diào)速的爭(zhēng)論很多,其實(shí)Bill Dally教授在《Principles and Practices of Interconnection Networks》一書(shū)中講解input-arbiter和output-arbiter的時(shí)候分析的很清楚,兩者本質(zhì)上沒(méi)有區(qū)別。另外,ACK和credit又有什么區(qū)別呢?ACK的目的不也是用于釋放/增大窗口嗎?那么稍微優(yōu)化一下ACK的反饋機(jī)制就夠了?總體上感覺(jué),雖然博通和阿里云都在講流量調(diào)度,但是阿里云的視角更寬一些,從集群任務(wù)調(diào)度到底層AR都有涉及,而博通的方案還是局限在網(wǎng)卡和交換機(jī)。當(dāng)然這與兩個(gè)公司在生態(tài)中的站位是有關(guān)的。個(gè)人感覺(jué)阿里云的方案更全面。

當(dāng)然Mohan演講中最吸引眼球還要是UEC話題。UEC最早是在今年OCP大會(huì)上公開(kāi)的,博通、AMDIntel、Meta、Microsoft是其中的主力成員,目標(biāo)是在AI/ML這個(gè)市場(chǎng)上構(gòu)建基于以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)。目前AI集群中,GPU網(wǎng)絡(luò)仍然分為scale out網(wǎng)絡(luò)和scale up網(wǎng)絡(luò)。Scale out網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)是RoCE和IB,scale up網(wǎng)絡(luò)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)是NVLINK。UEC的核心目標(biāo)是把兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都統(tǒng)一到以太網(wǎng)。但這也并不是很容易,例如NVLINK需要支持緩存一致性協(xié)議,從而可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)“Giant GPU”,以太網(wǎng)是否可以高效的支持緩存一致性協(xié)議是目前主要的問(wèn)題。

圓桌論壇

前面的演講精彩紛呈,圓桌會(huì)議也是熱烈非凡,頗有華山論劍的感覺(jué)。

在AI大模型時(shí)代,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)該如何演進(jìn),高性能網(wǎng)絡(luò)協(xié)議又該如何演進(jìn)是目前行業(yè)內(nèi)最熱門的話題,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,專家們的觀點(diǎn)總體上是一致的,即網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展一定是要滿足應(yīng)用需求來(lái)發(fā)展的,那么當(dāng)前最重要的需求還是支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練,那么協(xié)議的設(shè)計(jì)、AR和CC算法的設(shè)計(jì)都是圍繞這個(gè)目標(biāo)來(lái)展開(kāi)的。

為此,UEC已經(jīng)在嘗試給出自己的答案,但是也有專家提出UEC并不是目前唯一的“努力”,谷歌也提出了Falcon方案并計(jì)劃開(kāi)源。由于UDP提供了一個(gè)最基礎(chǔ)的datagram語(yǔ)義,所以Falcon也是采用了業(yè)界普遍的做法,和SRD、Solar 一樣,采用在UDP之上進(jìn)行擴(kuò)展的方式來(lái)滿足各自的業(yè)務(wù)需求,在高性能網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)暮诵墓δ芊矫妫現(xiàn)alcon 和阿里的 Solar-RDMA,AWS 的SRD 沒(méi)有太多本質(zhì)區(qū)別,都是圍繞多路徑傳輸,更加先進(jìn)的流控,以及支持更大規(guī)模連接方面在增強(qiáng),但是Falcon在安全性,以及協(xié)議的多樣性支持方面有所增強(qiáng),從而可以支持多種應(yīng)用,例如RoCE和NVMe,甚至 TCP,但是據(jù)一些渠道獲取的信息,F(xiàn)alcon 在Google 內(nèi)部并沒(méi)有大規(guī)模部署。

關(guān)于NVLINK 和IB 的關(guān)系,Gilad也闡述了自己的觀點(diǎn),他認(rèn)為NVLINK和IB是面向不同場(chǎng)景下設(shè)計(jì)的,所以兩者之間不存在替換的關(guān)系,所有在未來(lái)不會(huì)看到IB完全取代NVLINK的情況,不過(guò)在需求的推動(dòng)下,目前GH200已經(jīng)支持了256個(gè)GPU通過(guò)NVLINK Switch互聯(lián),未來(lái)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模可能會(huì)更大,當(dāng)NVLINK大規(guī)模組網(wǎng)時(shí)也會(huì)遇到以前大規(guī)模IB或者以太網(wǎng)已經(jīng)遇到的擴(kuò)展性問(wèn)題,所以NVLINK在某種程度上與IB進(jìn)行協(xié)同甚至融合又是一個(gè)確定性的趨勢(shì)。

在GPU集群如何 scale up 方面,Mohan堅(jiān)持認(rèn)為未來(lái)會(huì)統(tǒng)一到Ethernet,事實(shí)上,AMD和Intel最新的GPU已經(jīng)在使用以太網(wǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)Scale up網(wǎng)絡(luò)了,那么是不是可以說(shuō)技術(shù)上全部基于以太網(wǎng)是可行的,那么剩下的就是商業(yè)選擇了,不同廠家可能會(huì)有不同的選擇。

如果從客戶的角度來(lái)看(云廠商是芯片廠商的客戶),客戶肯定不希望有五花八門的網(wǎng)絡(luò)方案,這一點(diǎn)阿里云的專家也表達(dá)的非常清晰。云廠商的這個(gè)訴求其實(shí)也是比較容易理解的,網(wǎng)絡(luò)不只是一個(gè)個(gè)芯片,實(shí)際上是一個(gè)復(fù)雜的分布式系統(tǒng),需要配套的監(jiān)控和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng),以及相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。如果每個(gè)GPU廠商都采用自己定義的私有協(xié)議,那么云廠商就需要為每種芯片定制監(jiān)管控系統(tǒng),并且配置單獨(dú)的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。當(dāng)然這些復(fù)雜度和成本最終一定會(huì)轉(zhuǎn)嫁到更下游的消費(fèi)者。

參考白盒交換機(jī)市場(chǎng),所有交換芯片廠商都支持SONiC,那么下游的云廠商只需要適配SONiC就好了,回顧SONiC的歷史,早期也有其他競(jìng)對(duì)方案,通過(guò)多年的持續(xù)迭代最終逐漸歸一到SONiC,相信GPU互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)這塊也會(huì)有類似的過(guò)程,通過(guò)市場(chǎng)的選擇,最終一定會(huì)出現(xiàn)一個(gè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn),可能是UEC,也可能是其他,但是一定是一個(gè)開(kāi)放的、大家可以共同參與的生態(tài)。

阿里云早在2019 年就提出了端網(wǎng)融合的可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展方向,這是基于阿里云從2016年就開(kāi)始研發(fā)部署 RDMA 高性能網(wǎng)絡(luò),并在大規(guī)模部署實(shí)踐中不斷創(chuàng)新而提出來(lái)的理念。

隨著AI大模型的火熱,行業(yè)內(nèi)對(duì)“Predictable” 這個(gè)詞使用的頻率已經(jīng)越來(lái)越高,對(duì)于可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)的理解也越來(lái)越具像化了,這次圓桌論道,行業(yè)內(nèi)的多位專家也是多次提及 Predictable, Predictable 可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)目的是規(guī)避網(wǎng)絡(luò)“抖動(dòng)”,這對(duì)于高并發(fā),高帶寬,同步通信等大模型訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)流量特質(zhì)而言,收益是巨大的,因?yàn)樘嵘笏懔壕€性擴(kuò)展度不僅僅需要絕對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的提升,而且需要降低網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)尾延時(shí),規(guī)避木桶短板,提供穩(wěn)定的高性能,而這就是可預(yù)期網(wǎng)絡(luò)(Predictable Network)的真正精髓所在。

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原文標(biāo)題:華山論劍:AI 大模型時(shí)代的高性能網(wǎng)絡(luò)如何演進(jìn)?

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    發(fā)表于 04-23 10:55

    如何基于Kahn處理網(wǎng)絡(luò)定義AI引擎圖形編程模型

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    的頭像 發(fā)表于 04-17 11:31 ?218次閱讀
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    RAKsmart高性能服務(wù)器集群:驅(qū)動(dòng)AI大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)的算力引擎

    RAKsmart高性能服務(wù)器集群憑借其創(chuàng)新的硬件架構(gòu)與全棧優(yōu)化能力,成為支撐大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)的核心算力引擎。下面,AI部落小編帶您了解RAKsmart如何為AI開(kāi)發(fā)者提供從
    的頭像 發(fā)表于 04-15 09:40 ?152次閱讀

    首創(chuàng)開(kāi)源架構(gòu),天璣AI開(kāi)發(fā)套件讓端側(cè)AI模型接入得心應(yīng)手

    AI巨頭強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,勢(shì)必為智能體化AI體驗(yàn)時(shí)代按下超級(jí)加速鍵。 AI終端的下一步是“普適智能”,而不是“極限性能”。聯(lián)發(fā)科憑借天璣9400+強(qiáng)
    發(fā)表于 04-13 19:52

    適用于數(shù)據(jù)中心和AI時(shí)代的800G網(wǎng)絡(luò)

    數(shù)據(jù)中心依賴數(shù)千甚至上萬(wàn)個(gè)GPU集群進(jìn)行高性能計(jì)算,對(duì)帶寬、延遲和數(shù)據(jù)交換效率提出極高要求。 AI云:以生成式AI為核心的云平臺(tái),為多租戶環(huán)境提供推理服務(wù)。這類數(shù)據(jù)中心要求網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 03-25 17:35

    FPGA+AI王炸組合如何重塑未來(lái)世界:看看DeepSeek東方神秘力量如何預(yù)測(cè)......

    ,涵蓋了通信、人工智能、工業(yè)自動(dòng)化、視頻處理等多個(gè)領(lǐng)域: ? 通信行業(yè):用于基站、網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算等場(chǎng)景,處理復(fù)雜的物理協(xié)議和邏輯控制。 ? 人工智能:FPGA的并行處理能力使其在高性能計(jì)算應(yīng)用中表
    發(fā)表于 03-03 11:21

    當(dāng)我問(wèn)DeepSeek AI爆發(fā)時(shí)代的FPGA是否重要?答案是......

    資源浪費(fèi)。例如,在深度學(xué)習(xí)模型推理階段,F(xiàn)PGA可以針對(duì)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行硬件加速,提高推理速度。 3.支持邊緣計(jì)算與實(shí)時(shí)應(yīng)用 ? 邊緣計(jì)算:隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來(lái)越多的AI任務(wù)需要在邊緣設(shè)備上完成
    發(fā)表于 02-19 13:55

    AI賦能邊緣網(wǎng)關(guān):開(kāi)啟智能時(shí)代的新藍(lán)海

    ,可完成電力負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、故障快速定位。據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè),到2025年,AI邊緣網(wǎng)關(guān)市場(chǎng)規(guī)模將突破千億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)60%。 產(chǎn)業(yè)新機(jī)遇已經(jīng)顯現(xiàn)。對(duì)于硬件制造商,需要開(kāi)發(fā)更高性能、更低
    發(fā)表于 02-15 11:41

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    的頭像 發(fā)表于 11-11 09:56 ?535次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 10-28 17:39 ?734次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?2027次閱讀

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    發(fā)表于 10-08 10:40

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    的頭像 發(fā)表于 09-29 10:14 ?1143次閱讀
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    模型時(shí)代的算力需求

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    發(fā)表于 08-20 09:04

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    基于TOGAF方法論,剖析業(yè)界知名案例的設(shè)計(jì)方案。 全書(shū)總計(jì)13章。第1章講解AI與大模型時(shí)代對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求;第2章講解軟件程序與專用硬件的結(jié)合,涉及GPU并行運(yùn)算庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)程序的開(kāi)發(fā)框架和分布式
    發(fā)表于 08-16 18:33
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