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Scaling law信仰下,新華三網絡“越過山丘”

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2024-04-29 09:51 ? 次閱讀

如果大模型有信仰,那一定是“Scaling Laws(規模法則)”。

所謂“Scaling Laws”,就是模型性能會隨著參數、算力、數據集的規模增加而提高。時間來到2024年,大模型領域依舊是“Scaling Laws”的統治區。

模型參數增長到萬億,訓練集群從千卡到萬卡、五萬卡,前不久剛開源的一個高質量通用數據集達到45T,讓開發者為了網絡帶寬而發愁……有人調侃:“在就近網絡服務區下載好,再把硬盤用高鐵飛機帶過來,都比直接下載省時省力。”

人工智能時代爆炸式的數據增長,傳統“馬拉肩扛”的傳輸方式,存在易損壞、丟失的風險,也無法支持實時數據更新和交互,會直接影響到中國AI產業的先進性。對于攀爬Scaling law的中國AI產業來說,傳統網絡已經捉襟見肘,必須全面升級和重塑,更有效地支持大模型時代的聯接需求。

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近日,紫光股份旗下新華三集團以“×AI”(乘AI)為主題舉辦2024媒體與分析師溝通會,全新升級智算版數字大腦,并以全棧領先的靈犀智算解決方案,充分發揮新華三在算力和聯接領域的核心優勢,激發“算力×聯接”的乘數效應,讓算力更快、更強、更澎湃。

理念聽起來很美好,具體怎么落地呢?網絡如何給算力做乘法?會后,腦極體采訪了新華三集團高級副總裁、網絡產品線總裁曾富貴,就承載靈犀大模型落地的新華三AD-NET 7.0,及數據中心、園區、廣域三大場景的相關技術、產品與解決方案,展開了深度交流。在AI產業攀爬Scaling law的當下,我們不妨來看看,新華三雙A驅動的網絡,是如何帶攀登者們越過山丘的。

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新華三集團高級副總裁、網絡產品線總裁 曾富貴

眺望Scaling Laws山峰,那是網絡升級的方向

數字化、智能化升級先升網,已經是一個常識。問題在于,究竟什么是網絡的升級方向?

對此,曾富貴說過,網絡的先進性是技術問題,但是先進網絡的具體形態是用戶選擇的問題。

面向智算時代,AI產業化和產業AI化所需要的網絡形態,已經被“Scaling Laws”法則所規定。

萬億參數,傳輸“費時”。大模型的參數量巨大,需要傳輸大量的數據,傳統網絡無法滿足高帶寬需求,需要接入帶寬高達400G甚至達到800G的超大容量網絡。

萬卡集群,訓練“費力”。AI大模型并行計算模式,催生了新的大規模網絡架構,從千卡到萬卡集群,未來更新的GPT模型可能需要十萬卡、幾十萬卡支撐起來。而AI計算集群規模越大,通信量和復雜度越大,網絡設備的規模、端口數、光模塊的數量指數上升,傳統網絡面臨越來越明顯的傳輸效率瓶頸,一次通信延誤,會拖慢整個訓練過程,導致整體計算集群效能低下、成本高昂。

萬里部署,使用“費心”。算力的分布式部署,全國一體化算網可以減少訓練推理成本,解決算力緊缺、算力貴的問題。但跨東西部的算力流動與調度,會受限于“聯接瓶頸”,抖動、時延、較長的通信時間,都會讓用戶身心俱疲,寧可用硬盤坐高鐵送。

總而言之,在AI大模型場景和應用中,讓模型供應商、算力服務商、應用開發者及用戶不頭疼,輕松翻越“Scaling Laws”的網絡,就是先進網絡。幫助產業攀爬Scaling Laws,新華三全新升級的AD-NET 7.0,由Application+AI雙A驅動,如同一雙“風火輪”,為AI大模型向前發展注入澎湃動力,成為一雙智算時代的“鞋履”。

攀登者之力,雙A驅動網絡釋放澎湃算力

神話故事中,哪吒踩著一雙“風火輪”,獲得了高速移動、自由馳騁的能力,極大地提高了戰斗效率。對于攀爬Scaling Laws的AI產業者來說,新華三雙A驅動的網絡,正是一雙能夠釋放澎湃算力的加速“戰靴”。

全新升級的AD-NET 7.0,全面升級網絡聯接能力,構筑行業智能底座,從三個方面,為智算時代提供有力支撐:

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1.以網強算

AD-NET 7.0提供的網絡基礎設施,為AI模型的訓練提供高效算力支持,為各種智能化服務提供按需的聯接服務保障。曾富貴強調,AI賦能的網絡,對數據中心,要充分釋放大規模算力集群的潛力,讓算力增效;對園區,要讓最終客戶能夠隨時隨地接入算力,方便使用算力,滿足各類業務對算力的智快至簡體驗需求;對廣域網,要通過算力網絡不同規模、不同行業客戶都能享受算力建設帶來的數字紅利,實現業務智享的普惠型算力資源供給。

2.以算提智

新華三端到端智算能力,不僅解決了“算力焦渴”,還進一步結合過去21年積累的ICT運維領域知識和大量語料,融合打造出更懂行業運維需求的AI私域大模型——靈犀大模型。基于新華三在ICT領域的知識語料積累和上萬名網絡專家的專業經驗,利用充足的算力訓練和微調得到靈犀大模型,通過內置靈犀大模型升級AD-NET解決方案。

3.以智增效

算力網絡變得復雜,靠人的普通管理是不行的,一定需要更強大、更高效的AI技術為網絡提供“導航”。為了提升網絡的智能化水平,AD-NET 7.0搭載了靈犀大模型,可以利用AI強大的創造力和交互能力,提升網絡管理效率。

曾富貴直言,很多東西說起來很容易,實現起來很難。我們希望通過靈犀大模型,加上硬件原生智能,讓整個網絡更高效。這個覆蓋面很大,目前我們在某些場景做了一些嘗試,取得突破。目前,新華三已經探索出了大模型在數據通信領域落地的幾個典型場景。

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AI可視:網絡設備與平臺協同計算,對設備日志、流量模型應用等多維信息進行AI分析,實現貫穿應用和網絡基礎設施的信息洞察。

AI調優:基于用戶業務提供最優配置建議,持續學習網絡狀態,提供自進化的有線無線網絡調優功能,體驗識別準確度達92%。

AI排障:基于海量網絡設備數據訓練結果,實現鏈路級、設備級、網絡級到應用級快速排障,覆蓋90%以上的網絡。

AI安全:網安聯動,持續學習用戶網絡行為,精準標識可疑用戶及可疑行為,實現動態安全防護。

以應用為牽引,以AI為抓手,“雙A驅動”的新華三網絡和AD-NET 7.0,成為千行百業加速智能化的一雙“戰靴”,提供澎湃的算力和動能。

越過山丘,從新華三網絡看見智能中國的少年心氣

數字化、智能化是中國乃至全球經濟發展的重要趨勢,也是擺在中國社會面前的一道新題目。征服Scaling Laws的高峰,夯實智能中國的基礎,是一項龐大的系統工程,眾多ICT相關企業都參與其中。

作為數字化解決方案領導者,新華三躬身入局智能新時代,激活了一種勇往直前的少年氣。雙A驅動的網絡升級,就是這種氣質的具象體現。

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少年氣,就是天命在我,敢于擔起時代責任。

曾富貴提到,Application + Al Driven,既是趨勢也是使命。我們希望,新華三的網絡能夠為后續算力的普惠化提供堅實的基礎,這既是新華三的技術趨勢,也是網絡的使命。

少年氣,就是學習能力強,始終沒有停下進步的腳步。

曾經,新華三網絡以應用(Application)為中心單輪驅動,在AI時代他們進行了重新的賦能、升級和詮釋。經由靈犀大模型的全面融合,新華三網絡擁有了全面智慧。

少年氣,就是懷抱理想,為護佑蒼生長出三頭六臂。

以對AI訓練最為關鍵的智算中心為例,AD-NET 7.0引入了多種負載均衡技術。針對不同智算場景,提供最適合的負載均衡技術組合,讓每條鏈路都充分得到利用,提升智算中心算力規模和效率。

曾富貴介紹到,負載均衡之所以如此重要,是充分理解到傳統計算模型與智算的計算模型有巨大的差異, 智算中心的流量不同于互聯網流量,其存在單流流量大、整體流數量少、大量突發等特點,唯有通過智能化地負載均衡技術,將數據流量合理分散到不同鏈路上,才能保證無阻塞、不丟包,使智算中心得以順利完成計算需求。

此外,新華三通過多元的產品形態,支撐AI時代的網絡迭代。比如面向數據中心,提供了專為AI而生的S12500 AI系列產品,為AI模型的訓練提供高效算力聯接支持。面向廣域網,升級400G端口能力、將算力因子納入路由計算算法,提供服務化算力專線等,實現廣域算力傳送的全面優化。面向園區,全光+Wi-Fi 7,為基于AI的各種場景智慧化應用提供了最后一跳的高質量接入體驗。

和新華三一樣,中國AI產業及千行萬企,也都勇敢踏上了智能時代的創新旅程。縱然攀爬Scaling Laws充滿艱難,但越過山丘后的智能中國,也格外讓人心馳神往。

對智能攀登者來說,新華三雙A驅動的網絡,是承載數據要素的路,是加速釋放算力價值的“風火輪”,也是一同走過山高水遠的同路人。

越過山丘的智能中國,恰似少年游。

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