针对大模型大规模训练,猿界算力为解决大模型训练过程中,算力组网瓶颈、算力资源利用率低,算法工程师与算力匹配难、资源分配不灵活、资源分散难以管理等、猿界算力针对大规模模型训练多个阶段提供了不同的解决方案,我们的解决方案包括以下几个方面:

1. 高性能计算硬件集群:使用高性能的计算硬件组网算力集群,如GPU、TPU等 ,以满足大模型训练对计算能力的极高要求。  例如,搭载NVIDIA的GPU,如 A100、A800、H100、H800等 ,具有强大的并行计算能力 ,可以加速神经网络的训练过程。

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2. 分布式计算框架:利用分布式计算框架 ,如 TensorFlow、PyTorchOnflow ,将训练任务拆分为多个子任务 ,分配到多个计算节点上,以实现并行计算 ,提高训练效率。同时,分布式计算框架可以对计算节点进行负载均衡 ,使得各个节点的计算资源得到充分利用。

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3. 弹性计算资源调度:构建弹性计算资源调度系统 ,根据训练任务的需求 ,动态分配计算、存储、网络等资源。例如,百度的百舸平台提供了弹性计算资源调度功能 ,可以根据任务需求自动调整资源分配 ,以提高训练效率。

4. GPU算力资源池化:针对AI算力通过虚拟化形成软件定义的资源池,按需分配与调度, 提高资源利用率,降低成本。针对模型开发训练场景,整合算法、算力、数据,构建一体化平台,提高人员效率,缩短开发周期。

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5.集群优化调度策略:  采用高效的集群优化调度策略 ,如  Hadoop YARN、Apache  Mesos 等 ,可以实现对计算节点 的自动化调度和管理 ,提高集群的利用率和模型训练效率。

6.异构计算资源融合:将不同类型的计算资源  (如 GPU、FPGACPU 等)  进行融合 ,形成一个统一的计算平台,以满 足大模型训练对多样化计算资源的需求。例如 ,浪潮信息推出的 ALLin 一体机 ,将GPU、FPGA 等异构计算资源进行融合 ,提高了计算性能和训练效率。