“打開水龍頭前，我們不需要知道水是從哪條河里來的。同理，未來我們用各種AI應(yīng)用時，也不會知道它調(diào)用了哪些基座模型，用到了哪種加速卡的算力——這就是最好的AI Native 基礎(chǔ)設(shè)施?！?/p>

　　7月4日，在2024年世界人工智能大會AI基礎(chǔ)設(shè)施論壇上，無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO夏立雪發(fā)布了全球首個千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混訓(xùn)平臺，千卡異構(gòu)混合訓(xùn)練集群算力利用率最高達(dá)到了97.6%。同時，夏立雪宣布無問芯穹Infini-AI云平臺已集成大模型異構(gòu)千卡混訓(xùn)能力，是全球首個可進(jìn)行單任務(wù)千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混合訓(xùn)練的平臺，具備萬卡擴(kuò)展性，支持包括AMD、華為昇騰、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA六種異構(gòu)芯片在內(nèi)的大模型混合訓(xùn)練。7月起，通過試訓(xùn)申請的用戶，已可在Infini-AI上一鍵發(fā)起700億參數(shù)規(guī)模的大模型訓(xùn)練。

　　就在4個月前，無問芯穹Infini-AI大模型開發(fā)與服務(wù)云平臺宣布首次公測，已有智譜AI、月之暗面、生數(shù)科技等大模型公司客戶在Infini-AI上穩(wěn)定使用異構(gòu)算力，還有20余家AI Native應(yīng)用創(chuàng)業(yè)公司在Infini-AI上持續(xù)調(diào)用各種預(yù)置模型API，使用無問芯穹提供的工具鏈開發(fā)自身業(yè)務(wù)模型。此次發(fā)布全球首個可進(jìn)行千卡規(guī)模異構(gòu)芯片混訓(xùn)的平臺，不僅是無問芯穹在異構(gòu)計算優(yōu)化與集群系統(tǒng)設(shè)計方面的深厚底蘊(yùn)和卓越技術(shù)的實力體現(xiàn)，同時也是無問芯穹秉承“MxN”中間層生態(tài)理念的重要成果。

　　作為大模型生命周期中不可或缺的兩個階段，訓(xùn)練和推理均需要強(qiáng)大的計算資源支撐。然而，與國際上模型層與芯片層“相對集中”的格局相比，中國的模型層與芯片層更加“百花齊放”。然而，大量的異構(gòu)芯片也形成了“生態(tài)豎井”，不同硬件生態(tài)系統(tǒng)封閉且互不兼容，給算力的使用方帶來一系列技術(shù)挑戰(zhàn)九游會j9官網(wǎng)真人游戲第一品牌。j9游會真人游戲第一品牌

　　據(jù)不完全統(tǒng)計，宣布擁有千卡規(guī)模的中國算力集群已不少于100個，出于諸多緣由，比如過度依賴單一硬件平臺可能會使企業(yè)面臨供應(yīng)鏈風(fēng)險，又比如國產(chǎn)芯片的性能快速提升為集群方提供了多種選擇，絕大部分集群已經(jīng)或正在從同構(gòu)轉(zhuǎn)向異構(gòu)?！吧鷳B(tài)豎井”的存在讓大多數(shù)企業(yè)和開發(fā)者對此望而卻步，即便算力集群眾多，也難以實現(xiàn)有效的整合與利用，這無疑是對算力資源的浪費(fèi)?！吧鷳B(tài)豎井”不僅成為構(gòu)建AI Native基礎(chǔ)設(shè)施的最大難點，也是當(dāng)前大模型行業(yè)面臨“算力荒”的重要原因。

　　構(gòu)建適應(yīng)多模型與多芯片格局的AI Native基礎(chǔ)設(shè)施，無問芯穹的底層解法是，提供高效整合異構(gòu)算力資源的好用算力平臺，以及支持軟硬件聯(lián)合優(yōu)化與加速的中間件，讓異構(gòu)芯片真正轉(zhuǎn)化為大算力。這一系列研、產(chǎn)進(jìn)展背后，是無問芯穹研發(fā)團(tuán)隊在異構(gòu)芯片計算優(yōu)化與集群系統(tǒng)設(shè)計上的強(qiáng)大實力支撐。近日，無問芯穹與清華、上交的聯(lián)合研究團(tuán)隊發(fā)布了HETHUB，這是一個用于大規(guī)模模型的異構(gòu)分布式混合訓(xùn)練系統(tǒng)，這是業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)六種不同品牌芯片間的交叉混合訓(xùn)練，且工程化完成度高。夏立雪介紹，這項技術(shù)工程化的初衷，是希望能夠通過整合更多異構(gòu)算力，繼續(xù)推高大模型技術(shù)能力的上限，同時通過打通異構(gòu)芯片生態(tài)，持續(xù)降低大模型應(yīng)用落地成本。

　　當(dāng)前，大模型行業(yè)發(fā)展正在進(jìn)入規(guī)?；a(chǎn)業(yè)落地階段，應(yīng)用場景的百花齊放，帶來了對大模型訓(xùn)練日益迫切的需求，巨大的市場前景，使得基礎(chǔ)模型和算力芯片的行業(yè)玩家迅速攀升。構(gòu)建大模型時代的AI Native基礎(chǔ)設(shè)施，不僅能夠為AI開發(fā)者提供更加通用、高效、便捷的研發(fā)環(huán)境，同時也是實現(xiàn)算力資源有效整合，支撐AI產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵基石。

　　無問芯穹具備頂尖的AI計算優(yōu)化能力與算力解決方案能力，以及對“M種模型”與“N種芯片”行業(yè)格局的前瞻判斷，率先構(gòu)建了“MxN”中間層的生態(tài)格局，實現(xiàn)多種大模型算法在多元芯片上的高效、統(tǒng)一部署。 截止目前，Infini-AI已支持了Qwen2、GLM4、Llama3、Gemma、Yi、Baichuan2、ChatGLM3系列等共30多個模型，以及AMD、華為昇騰、壁仞、寒武紀(jì)、燧原、海光、天數(shù)智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA等10余種計算卡。

　　無問芯穹致力于成為AI Native 基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)跑者，未來將繼續(xù)突破異構(gòu)算力優(yōu)化與集群系統(tǒng)設(shè)計的技術(shù)上限，持續(xù)拓展模型層和芯片層的上下游生態(tài)伙伴力量，共同實現(xiàn)“MxN”的有效打通、利用和整合，構(gòu)建真正適應(yīng)多模型與多芯片的AI Native基礎(chǔ)設(shè)施，讓天下沒有難用的AI算力，助力推動大模型在各行業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新。

　　“技術(shù)上限推高與技術(shù)落地擴(kuò)散不矛盾，且取決于我們決心如何對待這個技術(shù)?！毕牧⒀┍硎?，今天說讓大模型成本下降10000倍，就像30年前說讓家家戶戶都通電一樣。優(yōu)良的基礎(chǔ)設(shè)施就是這樣一種“魔法”，當(dāng)邊際成本下降到臨界值，就能有更多的人擁抱新技術(shù)。

　　— 完 —

　　量子位 QbitAI · 頭條號簽約

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