第508章 處於領先全球的大氣層！＆好日子~
第508章 處於領先全球的大氣層！＆好日子~
看著屏幕中列出的一項項數據，洛川忍不住咧開嘴巴。
穩了~
驕陽200單卡FP16算力高達7.92TFL0PS！
對比一下同期頂尖產品。
英偉達於今年3月份剛推出的GeForceGTX680，單卡算力僅有3.09TFLOPS。
不過二者的屬性稍有不同。
後者是通用GPU，設計目標是，兼顧遊戲渲染與通用計算，在3D建模、科學計算等場景中，兼容性更強。
而驕陽200為AI算力卡，僅針對AI算子優化，如矩陣乘法、LSTTM門控運算等。
在通用浮點運算和圖形渲染管線效率上，要弱於GTX680不少。
但在AI的核心戰場，深度學習訓練與推理等垂直領域，驕陽200卻有著代際領先！
基於存算一體架構，驕陽200的數據傳輸延遲，低至15ns！
內存帶寬高達1TB/s！
而GTX680，延遲高達200ns，內存帶寬約192GB/s。
以模型訓練為例。
後者需頻繁在顯存與與計算單元間搬運權重數據，每疊代100步，便因數據搬運，浪費28秒。
而驕陽200可實現「數據不動計算動」，同等任務下，計算效率提升4.7倍！
此外，通過驕陽200內置的「自注意力並行計算單元」，針對Transformer的QKV矩陣乘法設計，可實現硬體級加速。
單卡每秒可處理2.1萬億次注意力計算！
GTX680僅0.4萬億次。
在在BERT—base模型推理中，單卡QPS，即每秒查詢率達1.2萬！
是GTX680的3.8倍！
功耗方面。
驕陽200的存算一體架構，使單卡功耗控制在220W，稍低於GTX680的195W。
但算力功耗比達36.4GFLOPS/W，後者僅有15.8GFLOPS/W。
在7×24小時不間斷運行的情況下，8卡驕陽200集群，年耗電量較GTX680集群減少120
萬度！
集群擴展性方面。
基於洛先知親自主導研發的「晶片間高速通信協議+「雲—芯協同」協議+高速總線」三層技術架構，驕陽200實現了節點通信的代際跨越！
單集群可擴展至256卡！
且通信延遲低於8us！
可實現跨節點數據高效同步，足以輕鬆支撐10億參數模型的分布式訓練。
不必再像驕陽100那樣，通過堆砌節點數量、犧牲算力利用率，強行訓練10億級模型0
與之相比，英偉達仍依賴於PCle2.O與InfiniBandQDR構建集群。
PCIe總線存在天然瓶頸，節點帶寬5GB/s，256卡集群理論總帶寬僅1.28TB/s，遠低於驕陽200的2TB/s。
參數傳輸延遲，通常在100us以上。
且隨著節點增加，總線衝突將會導致實際可用帶寬，呈指數級下降。
總之，在AI的核心戰場上，驕陽200處於領先全球的大氣層！
目前，通過驕陽200的算力密度提升、HBM內存帶寬突破，以及節點通信的代際突破，團隊已將分布式訓練中的「通信—計算比例」，從初代的1：3，優化至1：6。
即通信時間占比從33%降至16.6%以下，訓練成本大幅降低。
洛川感覺，再優化疊代一下，結合混合併行策略與流水優化，強行懟出一個百億參數大模型也不是夢~
極光自研的分布式框架，支持「模型並行+數據並行」混合併行。
通過「晶片間高速通信協議+「雲—芯協同」協議+高速總線」三層技術架構，連接256
張「驕陽200」，形成5PetaFLOPS峰值算力集群。
理論上，可在15天內，完成百億參數模型的初步訓練。
數據層方面，基於龐大的極光社交生態，他們天然便掌握「高純度語料池」。
悠米社區、極光微博、微信公眾號等極光系平台，日均產生20億+UGC內容。
經三位風控模型過濾後，形成的「純淨文本庫」，包含新聞、專業文章、用戶討論等等，總量約40TB。
並且，極光風控系統重的內容指紋哈希庫，已提前對跨平台重複內容去重，有效確保了訓練數據多樣性。
再結合洛先知，此前為10億參數級模型，親自開發的「語義去噪模型」，可自動識別並過濾抵制內容，保留3.2億條高質量長文本，構成核心訓練集。
至於算法層，沒人比洛先知更懂AI大模型了~
當前，驕陽200已通過所有前期技術驗證，以及軟體生態適配，可正式進行量產了。
預留4~6個月時間，完成集群搭建、數據清洗、算法調優等基建工作。
預計今年第三季度，極光的首個百億參數模型即可落地。
屆時，極光系平台，將再次迎來質變！
比如，將其接入極光微博和微信公眾號，三維風控模型的「事中監控環節」，進一步增強對長內容的語義級風險識別。
大幅提升變種謠言攔截率，降低風險內容漏檢率。
又比如，小悠的「智商」及「反應速度」，也將再次實現智能躍遷，可完成更複雜的任務。
極光系的信息流推送、場景化GG系統，也將再次發生蛻變。
從「千人千面」，進化為「知你所想」。
當然也少不了洛某人的「金疙瘩」，微光基金。
總之，百億參數模型的泛化能力，支持其快速適配新業務。
讓極光系和星光系的每個產品，都擁有更強的「思考」能力。
而各產品產生的海量實時數據，也將持續回流至模型，形成「數據訓練—應用優化—數據再沉澱」的閉環。
每季度疊代一次模型參數，使其對用戶行為的理解精度，每半年提升15%以上，持續鞏固「數據壁壘+技術代差+疊代速度」的三重優勢！
在那場尚未正式開啟的AI算力競賽中，極光已獲得5年以上的技術領先身位。
而隨著時間的拉長，這種代差級優勢，還將繼續呈指數級膨脹！
現階段，AI大模型仍處於，深度學習技術突破的前夜，核心進展集中於計算機視覺領域。
且模型規模與訓練能力，嚴重受限於硬體與算法。
別說洛川之前搞出的10億參數模型了，就連千萬級模型，也沒幾個能玩明白的。
而等同行們跌跌撞撞追上來的時候，極光應該已經在朝著萬億級大模型使勁了~
不吹牛B，極光能如此順利的大踏步前進，洛先知至少占六成功勞~
扯了大半天，散會後，洛川又跟王建教授聊了LC市大腦和工業大腦的事兒。
商議出一套大致方案，便再次當起了甩手掌柜，出門提溜上小女友，一塊吃旋轉小火鍋去了。
今天真特麼是個好日子啊~
看著屏幕中列出的一項項數據，洛川忍不住咧開嘴巴。
穩了~
驕陽200單卡FP16算力高達7.92TFL0PS！
對比一下同期頂尖產品。
英偉達於今年3月份剛推出的GeForceGTX680，單卡算力僅有3.09TFLOPS。
不過二者的屬性稍有不同。
後者是通用GPU，設計目標是，兼顧遊戲渲染與通用計算，在3D建模、科學計算等場景中，兼容性更強。
而驕陽200為AI算力卡，僅針對AI算子優化，如矩陣乘法、LSTTM門控運算等。
在通用浮點運算和圖形渲染管線效率上，要弱於GTX680不少。
但在AI的核心戰場，深度學習訓練與推理等垂直領域，驕陽200卻有著代際領先！
基於存算一體架構，驕陽200的數據傳輸延遲，低至15ns！
內存帶寬高達1TB/s！
而GTX680，延遲高達200ns，內存帶寬約192GB/s。
以模型訓練為例。
後者需頻繁在顯存與與計算單元間搬運權重數據，每疊代100步，便因數據搬運，浪費28秒。
而驕陽200可實現「數據不動計算動」，同等任務下，計算效率提升4.7倍！
此外，通過驕陽200內置的「自注意力並行計算單元」，針對Transformer的QKV矩陣乘法設計，可實現硬體級加速。
單卡每秒可處理2.1萬億次注意力計算！
GTX680僅0.4萬億次。
在在BERT—base模型推理中，單卡QPS，即每秒查詢率達1.2萬！
是GTX680的3.8倍！
功耗方面。
驕陽200的存算一體架構，使單卡功耗控制在220W，稍低於GTX680的195W。
但算力功耗比達36.4GFLOPS/W，後者僅有15.8GFLOPS/W。
在7×24小時不間斷運行的情況下，8卡驕陽200集群，年耗電量較GTX680集群減少120
萬度！
集群擴展性方面。
基於洛先知親自主導研發的「晶片間高速通信協議+「雲—芯協同」協議+高速總線」三層技術架構，驕陽200實現了節點通信的代際跨越！
單集群可擴展至256卡！
且通信延遲低於8us！
可實現跨節點數據高效同步，足以輕鬆支撐10億參數模型的分布式訓練。
不必再像驕陽100那樣，通過堆砌節點數量、犧牲算力利用率，強行訓練10億級模型0
與之相比，英偉達仍依賴於PCle2.O與InfiniBandQDR構建集群。
PCIe總線存在天然瓶頸，節點帶寬5GB/s，256卡集群理論總帶寬僅1.28TB/s，遠低於驕陽200的2TB/s。
參數傳輸延遲，通常在100us以上。
且隨著節點增加，總線衝突將會導致實際可用帶寬，呈指數級下降。
總之，在AI的核心戰場上，驕陽200處於領先全球的大氣層！
目前，通過驕陽200的算力密度提升、HBM內存帶寬突破，以及節點通信的代際突破，團隊已將分布式訓練中的「通信—計算比例」，從初代的1：3，優化至1：6。
即通信時間占比從33%降至16.6%以下，訓練成本大幅降低。
洛川感覺，再優化疊代一下，結合混合併行策略與流水優化，強行懟出一個百億參數大模型也不是夢~
極光自研的分布式框架，支持「模型並行+數據並行」混合併行。
通過「晶片間高速通信協議+「雲—芯協同」協議+高速總線」三層技術架構，連接256
張「驕陽200」，形成5PetaFLOPS峰值算力集群。
理論上，可在15天內，完成百億參數模型的初步訓練。
數據層方面，基於龐大的極光社交生態，他們天然便掌握「高純度語料池」。
悠米社區、極光微博、微信公眾號等極光系平台，日均產生20億+UGC內容。
經三位風控模型過濾後，形成的「純淨文本庫」，包含新聞、專業文章、用戶討論等等，總量約40TB。
並且，極光風控系統重的內容指紋哈希庫，已提前對跨平台重複內容去重，有效確保了訓練數據多樣性。
再結合洛先知，此前為10億參數級模型，親自開發的「語義去噪模型」，可自動識別並過濾抵制內容，保留3.2億條高質量長文本，構成核心訓練集。
至於算法層，沒人比洛先知更懂AI大模型了~
當前，驕陽200已通過所有前期技術驗證，以及軟體生態適配，可正式進行量產了。
預留4~6個月時間，完成集群搭建、數據清洗、算法調優等基建工作。
預計今年第三季度，極光的首個百億參數模型即可落地。
屆時，極光系平台，將再次迎來質變！
比如，將其接入極光微博和微信公眾號，三維風控模型的「事中監控環節」，進一步增強對長內容的語義級風險識別。
大幅提升變種謠言攔截率，降低風險內容漏檢率。
又比如，小悠的「智商」及「反應速度」，也將再次實現智能躍遷，可完成更複雜的任務。
極光系的信息流推送、場景化GG系統，也將再次發生蛻變。
從「千人千面」，進化為「知你所想」。
當然也少不了洛某人的「金疙瘩」，微光基金。
總之，百億參數模型的泛化能力，支持其快速適配新業務。
讓極光系和星光系的每個產品，都擁有更強的「思考」能力。
而各產品產生的海量實時數據，也將持續回流至模型，形成「數據訓練—應用優化—數據再沉澱」的閉環。
每季度疊代一次模型參數，使其對用戶行為的理解精度，每半年提升15%以上，持續鞏固「數據壁壘+技術代差+疊代速度」的三重優勢！
在那場尚未正式開啟的AI算力競賽中，極光已獲得5年以上的技術領先身位。
而隨著時間的拉長，這種代差級優勢，還將繼續呈指數級膨脹！
現階段，AI大模型仍處於，深度學習技術突破的前夜，核心進展集中於計算機視覺領域。
且模型規模與訓練能力，嚴重受限於硬體與算法。
別說洛川之前搞出的10億參數模型了，就連千萬級模型，也沒幾個能玩明白的。
而等同行們跌跌撞撞追上來的時候，極光應該已經在朝著萬億級大模型使勁了~
不吹牛B，極光能如此順利的大踏步前進，洛先知至少占六成功勞~
扯了大半天，散會後，洛川又跟王建教授聊了LC市大腦和工業大腦的事兒。
商議出一套大致方案，便再次當起了甩手掌柜，出門提溜上小女友，一塊吃旋轉小火鍋去了。
今天真特麼是個好日子啊~