企业网站建设的成本,背景素材,公司代理记账企业,discuz企业网站模板随着AI预训练大模型的价值不断显现#xff0c;且模型规模愈发庞大。产学各界已经形成了这样一个共识#xff1a;AI时代#xff0c;算力就是生产力。 这一认知虽然正确#xff0c;却并不全面。数字化系统有存、算、网三大支柱#xff0c;AI技术也是如此。如果抛开存储和网络… 随着AI预训练大模型的价值不断显现且模型规模愈发庞大。产学各界已经形成了这样一个共识AI时代算力就是生产力。 这一认知虽然正确却并不全面。数字化系统有存、算、网三大支柱AI技术也是如此。如果抛开存储和网络谈算力那么大模型只能独木难支。尤其是与大模型适配的网络基础设施一直以来都没有得到有效的重视。 面对动辄“万卡集训”“万里部署”“万亿参数”的AI大模型网络运力是整个智能化体系中不容忽视的一环。其面临的挑战非常突出也正在等待可以破局的答案。 华为数据通信产品线总裁 王雷 9月20日华为全联接大会2023期间举办了“星河AI网络加速行业智能化”为主题的数通峰会。各界代表共同探讨了AI网络技术的变革与发展趋势。会上华为数据通信产品线总裁王雷正式发布星河AI网络解决方案。他表示大模型让AI更聪明但训练一个大模型的成本非常高同时还要考虑AI人才的成本。因此在行业智能化阶段集中建设大算力集群面向社会提供智算云服务才能真正让人工智能深入千行万业。华为发布新一代星河AI网络解决方案面向智能时代打造超高吞吐、长稳可靠、弹性高并发的新型网络基础设施助力AI普惠加速行业智能化。 借此机会我们一起了解大模型崛起给智算数据中心带来的网络挑战以及华为星河AI网络为什么是这些问题的最优解。 如果说一个模型、一条数据、一个计算单元都是AI时代的一道星光。那么只有把它们高效稳定地联接起来才能组成智能世界的灿烂星河。 大模型爆发 隐藏的网络激流 我们知道AI模型分为训练和推理部署两个阶段。伴随着预训练大模型的兴起这两个阶段也分别发生了巨大的AI网络挑战。 首先是在大模型的训练阶段。伴随着模型规模与数据参数愈发庞大大模型训练开始需要千卡甚至万卡规模的计算集群来完成。这也意味着大模型训练必然发生在具备AI算力的数据中心当中。 在目前阶段智算数据中心的成本是非常高昂的。根据行业数据每建设100P算力的集群成本就要达到4亿人民币。以某国际知名大模型为例其训练过程中每天的算力花费就要达到70万美元。 如果数据中心网络的联接能力不畅造成大量算力资源折损在网络传输过程中那么给数据中心与AI模型带来的损失是难以估量的。相反如果同等算力规模下集群训练效率更高那么数据中心将获得巨大商机。而负载率等网络因素直接决定了AI模型的训练效率。另一方面由于AI算力集群的规模不断扩大其复杂度也在相应增长于是其故障发生概率也在提升。打造长稳可靠的集群网络是数据中心提升投入产出比的重要支点。 在数据中心之外AI模型的推理部署场景中同样也可以看到AI网络的价值体现。大模型的推理部署主要依靠云服务而云服务商必须在算力资源有限的情况下尽量服务更大的客户以此实现大模型的商业价值最大化。如此一来用户越多整个云网结构就会越复杂。如何能够提供长期稳定的网络服务成为了云计算服务商新的挑战。 除此之外在AI推理部署的最后一公里政企用户面临着网络质量提升的需求。在真实场景下1%的链路丢包会导致TCP性能下降50倍也就是100Mbps的宽带实际能力不足2Mbps。因此提升应用场景本身的网络能力才可以保证AI算力顺畅流动实现真正的普惠AI。 由此不难看出在AI大模型的诞生、传输、应用全流程中每个环节都面临着网络升级的挑战与需求。大模型时代的运力难题亟待破局解题。 从星光到星河 智能时代的网络破局思路 大模型崛起带来的网络难题是一个多环节、全流程的挑战。因此对应的破局思路也必须是一个系统性工程。 华为提出面向智算云服务的新型网络基础设施需要支持 “训练高效能”“算力不停歇”“普惠AI服务”。这三项能力对应了AI大模型从训练到推理部署的全场景。不仅着眼于单一需求满足单一技术的升级而是全面推进AI网络迭代正是华为数据通信带给行业独特的破局思路。 具体而言AI时代的网络基础设施需要包含如下能力 首先在训练场景网络需要最大化发挥出AI计算集群的价值。通过打造具备超大规模联接能力的网络实现AI大模型的训练高效能。 其次为了保障AI任务的稳定可持续需要打造长稳可靠的网络能力保障月级训练不中断同时要有秒级的稳定定界、定位和回复尽可能降低训练中断时常。这就是算力不停歇的能力建设。 再次AI推理部署过程中要求网络具有弹性高并发的特质可以智能编排海量用户流提供最佳的AI落地体验同时可以对抗网络劣化冲击保障不同区域间AI算力顺畅流动这也就实现了“普惠AI服务”的能力建设。 秉承这样的破局思路华为最终带来了星河AI网络解决方案。它把散落的AI星光基于强大运力联成一片星河。 星河AI网络 给大模型纪元一个运力答案 华为全联接大会2023的期间华为分享了对以大算力、大存力、大运力加速AI大模型打造的发展愿景。新一代华为星河AI网络解决方案就可以说是面向智能时代华为为大模型带来的运力答案。 对于智能数据中心来说华为星河AI网络是以网强算的最优解。 其所具备的超高吞吐网络特质可以面向智算中心的AI集群提供提升网络负载率强化训练效率的重要价值。具体来说星河AI网络智算交换机具有业界最高密400GE和800GE端口能力仅2层交换网络就可以实现1万8000卡的无收敛集群组网从而支持超万亿参数的大模型训练。组网层次一旦减少就意味着数据中心能够节省了大量的光模块成本同时提高对网络风险的可预测性获得更加稳定的大模型训练能力。 星河AI网络可以支持网络级负载均衡NSLB能够将负载率从50%提升到98%相当于实现AI集群超频运行继而将训练效率提升20%达成高效能训练的预期。 对于云服务厂商来说星河AI网络可以提供稳定可靠的算力保障。 其能够在DCI算间互联场景提供多路径智能调度等技术自动识别、主动适应业务高峰流量的冲击可以从百万数据流中识别大小流合理分配到10万路径从而实现网络0拥塞弹性保障高并发的智算云服务。 对于政企用户来说星河AI网络可以应对网络劣化问题保障普惠化的AI算力。 其能够在DCA入算场景支持弹性抗劣化能力采用Fillp技术优化TCP协议可以在1%丢包率的情况下将带宽负载率从10%提升至60%从而保障从都市圈到偏远地区的算力顺畅流动加速AI服务的普惠应用。 如此一来大模型从训练到部署各个环节的网络需求都被打通。从智算中心到千行万业都有了以网强算的发展支点。 一个属于智能化的时代一个由大模型开启的科技新纪元刚刚开始。星河AI网络给智能时代写下了一个关于运力的答案。