云端AI芯片落地难题如何破解?
提到AI的落地你最先会想到什么?
有人想到了AI芯片的利用率以及底层硬件的调度;有人想到AI芯片的算力效益;还有人想到算力服务 。
AI的落地 , 能够为智慧城市的建设 , 更精准的天气的预测 , 构建更安全的网络环境等提供底层支撑 。
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但是 , AI的落地依旧面对诸多的挑战 。 比如 , 如何才能将AI用起来?如何才能渐进式的实现AI的价值?如何基于AI发展算力经济?
这逐层渐进的问题 , 考验着所有提供AI技术以及想要使用AI技术的人 。 对于最底层的AI芯片的提供者 , 目前非常棘手的问题之一就是软件 。
燧原科技创始人兼COO张亚林在2022世界人工智能大会上就表示:“根据过往落地实践 , 我们发现 , AI数据中心因其软件运维复杂 , 普遍具有方案选型难、各厂商产品兼容未知等痛点 , 而且数据中心部署交付周期长、沟通成本高、项目管理周期长 。 ”
软件问题 , 特别是基于云端高性能AI推理和训练芯片的上层软件和生态 , 限制着众多AI芯片创新者的发展 。
燧原科技创始人、CEO赵立东认为 , “生态的垄断是目前我们面临的最大挑战 , 而生态垄断的原因是紧耦合的软件和硬件 。 因此 , 我们一定要发展自己的硬件和软件生态 。 ”
为了解决当下云端AI芯片落地的挑战 , 不同的公司会从不同的维度突破软件和生态的挑战 。
2022年9月3日 , 燧原科技在“算尽其用·定义AI算力中心新实践”云端算力产业应用论坛上给出了解决这一挑战的答案——云燧智算机(CloudBlazerPOD) 。
云燧智算机是针对大规模、集约化人工智能算力应用场景的高性能AI加速集群 , 有一站式预集成人工智能加速硬件、一体化开发与管理平台及配套人工智能应用软件与服务 , 适用于数字政府、科研院所、科创平台等 。
简单来说 , 燧原科技在解决高性能云端AI芯片落地给出的一个解题思路就是“开箱即用” 。
何为开箱即用?在交付方式上 , 云燧智算机提供包括采购、安装、运维一体的交钥匙方案 。
能够以这样的方式交付 , 还是因为云燧智算机采用一体化设计 。
硬件的算力层面 , 基于燧原科技已经发布的自研AI高性能芯片 。 在典型配置下 , 云燧智算机每单元可达到8PFLOPS的TF32浮点算力 , 并且支持按需横向扩容 , 可支持数千卡规模集群 , 能够实现顶级超算的E级算力 。
同时 , 云燧智算机也集成了合作伙伴的CPU , 提供充足的算力 。 但计算集群除了算力这个核心要素之外 , 网络和存储和非常关键 。
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张亚林介绍 , “云燧智算机代表了燧原科技经过多个大规模工程实践所形成的计算、网络、存储的整体设计:以全局优化为目标 , 基于计算、存储、管理网络分离 , 全互联无阻塞的网络架构 , 结合高效的多级存储方式 , 在‘邃思’AI芯片与CPU的异构算力支撑下 , 云燧智算机能够提供卓越的AI性能 。 ”
雷峰网了解到 , 燧原科技的第一代和第二代“邃思”芯片已实际应用于大规模AI集群工程中 , 落地规模达千卡级别 , 场景包括融媒体生成、城市智能感知等 。
当然 , 提到计算集群就不得不关注数据中心整体能效(PUE) , 特别是在双碳目标以及绿色环保的总体趋势 , 以及东数西算有政策性要求 。 据悉 , 云燧智算机采用一体化冷板式液冷技术 , 实现单节点8颗高性能人工智能芯片液冷散热 , PUE可降至1.1及以下 。
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