算力不再偏科

以往我们老是遭遇一种尴尬情形, 进行科学计算速度迟缓, 开展AI推理精准度欠缺。生物制药需要模拟蛋白质折叠, 汽车制造要运行碰撞仿真, 单一的算力根本无法达成。这样的“半吊子”配置, 致使诸多前沿项目被迫搁置。

现今状况已然发生了改变, 曙光8000超集群达成了切实的“全能”, 它将高精度的计算以及低精度的AI融合于一台机器之中, 不再致使两种需求产生冲突, 用户不用在两套系统之间不断往复切换, 效率径直实现翻倍, 这种转变, 完全破除了以往算力 “偏科” 的困境。

拒绝简单拼凑

有好多人觉得将超算跟智算放置到一块儿便是融合, 实则那是“合租”, 各个不同的设备自行其是, 一旦任务变得复杂起来就会陷入混乱状态。曙光8000所走的是“原生融合”的路线, 在芯片设计的阶段便把底层逻辑给打通了。

每个计算单元都能在同一时间处理复杂数值以及神经网络算法, 这并非是功能的单纯叠加, 而是达成了“1 + 1超出2”这样的效果, 并且不管是传统科研情形亦或是大模型训练場合, 该系统都能够毫无阻碍地进行切换, 流畅程度非常高。

十万卡大考

从一万张卡扩充到十万张卡, 其难度并非是由原来的十倍所构成, 而是呈现出指数级的增长态势。规模变得越大, 那么所产生的故障率也就会越高, 性能损耗的程度同样也会越发严峻。要想驯服这台被称作“算力巨兽”的存在, 就需要去解决芯片、网络以及存储等多方面全方位的技术瓶颈。

中科曙光给出了全链路自己研发的答案, 有着依靠海光等国产芯片这种情况, 构建起完整技术链, 采用类IB原生RDMA网络, 确保卡间协同是高效的, 这种系统级别的重构, 让十万卡集群真正像拧成一股绳那样, 既稳定又可靠。

散热与存储

算力即便堆得再高, 要是散不掉热量那也终归是徒劳无功。曙光8000应用了处于全球领先地位的浸没式相变液冷技术。这不但将PUE降至了极致状态, 还给予了芯片一个能够稳定运行的环境。

与此同时, 分布式存储系统担当起了坚实无比的“粮仓”角色, 在大模型训练以及科学计算的过程中, 海量数据的读写速度具有极端重要性, 高效的存储与先进的散热相互配合, 确保了系统在长时间处于高负荷运转状态时的可靠性和持续性。

算力变成生产力

就算是具备再强大的算力, 如果无法实现变现, 那也仅仅只是冷冰冰的铁疙瘩而已 , 按照当下的标准而言, 所考量的是能效情况 , 也就是每瓦电能够产出多少Token , 曙光8000借助技术创新 , 将能源利用效率实现了大幅提升。

其有主动打破壁垒之举, 对三百多个重点应用予以了优化, 覆盖大模型、机器人、新药研发等二十多个场景, 不管你是大厂还是个体开发者, 皆能够像用水用电那般调用这些顶级资源, 促使技术切实落地。

未来已来

从示范工程朝着规模普及迈进, 曙光8000对AI算力基建进行了重新定义, 它证实国产计算系统不但具备交付力, 而且拥有强大的生产力, 这意味着我国于高端算力领域跨出了关键一步。

这种呈现出全精度协同特点的模式, 会演变成“人工智能+”这个时代的基础设施标配, 往后, 更多的行业会因这种具备高效、灵活以及自主可控特性的算力支持而有所获益, 算力不会再受到限制, 创新会在各个地方存在。

你认为这般“全能型”的算力, 会给你的工作带来怎样的影响呢? 欢迎留言展开研讨, 给予点赞并通过分享去让更多的人目睹到！