当AI大模型训练遭遇算力瓶颈,科技巨头们该如何突破?传统的堆显卡方式为何走到了尽头?超节点架构究竟如何让通信延迟从毫秒级降至纳秒级,实现算力利用率100%的质的飞跃?华为的自研高端突破与阿里巴巴的商业普惠创新,这两种截然不同的国产超节点策略,将如何推动中国在全球AI竞争中掌握主动权?让我们一起揭开超节点技术如何让AI大模型训练进入全新时代,让更多企业和开发者能够用得起这种强大能力的神秘面纱。
哈喽大家好,欢迎收听我们的播客,我是主持人小鱼。今天,我们特别邀请了ai专家昊然老师,一起来聊聊超节点这个热门话题。浩然老师跟大家打个招呼大家好,我是浩然,很高兴来分享关于超节点的见解。今天咱们来聊一聊,最近非常火的一个话题就是超节点的觉起。这个事情其实背后牵扯到的是人工智能大模型训练的一个算力的瓶颈。那这个算力的瓶颈怎么去突破就成为了科技巨头们竞争的一个新战场那这个其实对于我们理解未来ai的发展走向是非常关键的一个点那我们就开始,咱们先来聊第一个部分,就是传统的训练的漠视的困境,为什么大家会觉得好像堆显卡这种方式走到头了,其实一开始的时候,大家觉得我这个项目慢,那我就再加几块卡,那确实是短期来看,是你的训练时间确实缩短了。但是当你卡的数量一旦多到一定程度之后,你会发现第一,你的通信延迟就变得非常的高,就是数据要在不同的卡之间传递,就需要经过很多层的交换,然后它的速度就变成了你整个训练速度的一个瓶颈原来是这样,那网络拓扑结构的影响这么大。对,没错,而且就是普通的这种集群,它没有办法去动态地分配你的任务和资源,所以它经常会出现有的卡很忙,有的卡很闲,然后整体的效率就很低,而且它的容错性也很差,就只要有一个卡坏了,那你整个大的任务就只能从头开始。所以大家就是说,为了要解决这些笑率不高,和稳定性不强的问题,就必须要重新思考整个架构。没错,那这个时候,超节点架构就应运而生了。对,他就是专门为了解决这些问题而设计的一个全新的方式,咱们来进入第二个部分,就是超节点它到底是怎么突破这些传统架构的局限的它到底是怎么做到让算力变得更高效更灵活的,最核心的就是它用一种高速的互联网络把成千上万的计算单元、内存等等,这些资源都捆绑在一起,形成一个统一的超级计算机。对,然后,它还有一个智能的调度系统,它可以实时的去监控所有的资源。把任务精准的分配给最合适的计算单元。对,所以它整个的算力是可以得到最大化利用的。听起来就像给所有的计算资源装上了大脑。没错,然后,它还具备了秒级故障发现和切换的能力。对,所以整个训练过程可以不断进行下去。对,所以它就是稳定性和效率都得到了质的飞跃。超节点到底在解决算力瓶颈这件事情上面有多大的优势它通过这个高速的互联和智能的调度,让大量的计算单元可以非常高笑的协同工作然后它的通信延迟从毫秒级降到了纳秒级。它的资源的利用率也能达到百分之百。对,所以它整个的训练效率是呈倍数级的提升的。就是说这个超节点是不是可以意味着,ai的大模型训练进入了一个全新的时代没错,就是它的出现,让以前那种靠堆硬件的方式来训练大模型几乎变成了一个过去式。对,然后,它不光是让算力变得更高笑,更灵活,它也让更多的企业和机构可以负担得起这种强大的ai能力。对,所以它其实是推动了ai技术在各个行业的普及和影用好,传统训练模式的困境,这部分内容咱们就先聊到这,咱歇口气,待会见然后,咱们来聊第三部分,就是国产的这两种超节点的策略这两种策略有什么不一样的地方一个是偏向于追求极致的性能和自主创新。对,它的硬件和软件都是自己从头开始做的。对,然后,它的芯片它的集群都是自己研发的对,它就是比如像华为远程系列,它就是专门为这种大模型的训练做了很多的优化对它的特点是强大砖就它的算力很强,然后它的规模很大,它的这个生态系统也很封闭,它主要是面向一些对性能要求非常高的这种大型的场景。对,而且它的整个的技术门槛也很高,那阿里巴巴的这个超节点有什么特别的地方吗?阿里巴巴它是走了一条不一样的路,它就是更看重成本的控制和这个普惠的应用。对,它就是比如说它的影践踏就会用一些同互联,然后一些开源的组件来降低成本。它的芯片也是自己做的,但是它的整个的架构是更开放的,它是跟阿里云是深度绑定的对,它的特点就是性价比高,然后易于步数。它主要是让更多的企业和开发者能够用得起这种达摩型对,所以它的目标是让ai技术能够更广泛的落地,那你觉得就是华为和阿里巴巴这种完全不同的超节点的策略。会给中国的ai产业带来什么。其实就是华为和阿里巴巴他们这两种模式,一个是自研高端突破,一个是商业末世创新,其实是形成一个很好的互补。对,就他们一起推动了国产的ai算力,从单点的性能突破向整个生态系统的升级。对,然后,也让中国在全球的ai竞争当中,抓住了主动权。对,今天咱们聊了这么多,关羽这个超节点的技术突破也聊了国产的这两种策略,其实归根结底,我们就是希望每一个人都能够受益于这种技术的进步,让ai真正的改变我们的生活,那就是这期节目咱们就到这里了,感谢大家的收听,咱们下期再见。