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卡司PK10app:華為Atlas 900 AI訓練集群超強算力解析

本文由:赖蔚落 编辑 2019年09月18日 9:03 篮球快讯872 ℃

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另外♂,在空間節省方面?,與8kW風冷機櫃相比⊿﹡♂,節省機房空間79%∴↑。極致的液冷散熱技術滿足了高功率、高密設備部署、低PUE的需求⊿☆♂,極大地降低了客戶的TCO◇∵⌒。

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獨創iLossless 智能無損交換算法♂,對集群內的網絡流量進行實時的學習訓練♂∟↑,實現網絡0丟包與E2E μs級時延☆。

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Atlas 900AI訓練集群領先的Benchmark指標華為已在華為雲上部署了一個Atlas900AI訓練集群⊙,集群規模為1024顆昇騰910 AI處理器〇∟∟。基於當前最典型的ResNet-50 v1.5模型」和「 ImageNet-1k數據集」⌒⊙,Atlas 900AI訓練集群只需59.8秒就可完成訓練↑,排名全球第一∵⌒。

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系統級調優Atlas 900AI訓練集群通過華為集合通信庫和作業調度平台□⊙,整合HCCS、 PCIe 4.0 和100G RoCE三種高速接口▽,充分釋放昇騰910AI處理器的強大性能⊿∟。

Atlas 900 AI訓練集群領先技術優勢AI算力業界領先Atlas 900 AI訓練集群採用業界單芯片算力最強的昇騰910AI處理器♂⊿♂,每顆昇騰910AI處理器內置32個達芬奇AI Core♂,單芯片提供比業界高一倍的算力(256TFLOPS@FP16)⊿﹡。Atlas 900 AI訓練集群將數千顆昇騰910 AI處理器互聯﹡,打造業界第一的算力集群♀﹡⌒。

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最佳集群網絡Atlas 900 AI訓練集群採用「HCCS、 PCIe 4.0、100G以太」三類高速互聯方式♂,百TB全互聯無阻塞專屬參數同步網絡〇,降低網絡時延∵△,梯度同步時延縮短10~70%▽∟。

極致散熱系統傳統數據中心多以風冷技術對設備進行散熱π▽∴,但在人工智能時代傳統數據中心卻面臨非常大的挑戰♂▽。高功耗器件比如CPU和AI芯片帶來更大的熱島效應要求更高效的冷卻方式↑⊙☆。液冷技術可以滿足數據中心高功率、高密部署、低PUE的超高需求▽▽。

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Atlas 900 AI訓練集群採用全液冷方案〇,創新性設計業界最強櫃級密閉絕熱技術↑,支撐>95%液冷佔比∵□。單機櫃支持高達50kW超高散熱功耗□?,實現PUE<1.1的極致數據中心能源效率∵↑△。

(觀察者網訊)9月18日⊿☆,華為全聯接2019(HUAWEI CONNECT)大會上⊿?〇,華為副董事長胡厚崑發佈了Atlas 900 AI訓練集群﹡□,以超強算力帶給企業人工智能業務的極致體驗∟∵⌒。世界正從數字化向智能化轉型△↑,人工智能產業作為關鍵驅動力☆,面臨自身的升級進化的挑戰◇。華為在超強人工智能算力和大規模分佈式AI訓練集群兩個方面加速智能化世界的轉型⊿π↑。

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此次發佈的Atlas 900 AI訓練集群由數千顆昇騰910 AI處理器互聯構成♂△,是當前全球最快的AI訓練集群☆♂∵,代表了當今全球的算力巔峰⊙∟。其總算力達到256P~1024P FLOPS @FP16〇,相當於50萬台PC的計算能力π。

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Atlas 900 AI集群也可以提供雲服務▽,以雲的方式提供充裕的、經濟的算力資源△,簡單易用、高效率、全流程的AI平台♂,為客戶帶來極致體驗的「易獲取、用得起、方便用」的普惠AI算力π◇。

在AI服務器內部♀⌒♂,昇騰910 AI處理器之間通過HCCS高速總線互聯;昇騰910 AI處理器和CPU之間以最新的PCIe 4.0(速率16Gb/s)技術互聯♂♂⊿,其速率是業界主流採用的PCIe 3.0(8.0Gb/s)技術的兩倍♂〇,使得數據傳輸更加快速和高效⊙♀□。在集群層面﹡♂∵,採用面向數據中心的CloudEngine 8800系列交換機⊿,提供單端口100Gbps的交換速率〇♂,將集群內的所有AI服務器接入高速交換網絡﹡∟↑。

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Atlas 900AI 集群適用場景Atlas 900 AI集群主要為大型數據集神經網絡訓練提供超強算力♀↑⊙,可廣泛應用於科學研究與商業創新∴♂,讓研究人員更快地進行圖像、視頻和語音等AI模型訓練♀,讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油和加速自動駕駛的商用進程□□。

昇騰910AI處理器採用SoC設計△,集成「AI算力、通用算力、高速大帶寬I/O」♂,大幅度卸載Host CPU的數據預處理任務□,充分提升訓練效率∟。

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華為集合通信庫提供訓練網絡所需的分佈式并行庫⊿,通信庫+網絡拓撲+訓練算法進行系統級調優♂⊙,實現集群線性度>80%┊,極大提升了作業調度效率♂┊☆。

「 ImageNet-1k數據集」包含128萬張圖片▽﹡,精度為75.9%∵⊿,在同等精度下?,其他兩家業界主流廠家測試成績分別是70.2s和76.8s?,Atlas900 AI訓練集群比第2名快15%◇∟□。

Atlas 900 AI 訓練集群介紹在大型數據集上進行訓練的神經網絡架構涵蓋從圖像識別、自然語言處理、視頻實時分析和智能推薦系統等各個方面∟▽♂,訓練這些神經網絡模型需要大量浮點計算能力♀↑♂。近年來單個AI處理器算力和訓練方法上均取得了重大進步∵♂,但是在單一機器上▽∟,AI訓練所需要的時間仍然長得不切實際♂◇,因此需要藉助大規模分佈式AI集群環境來提升神經網絡訓練系統的浮點計算能力◇。

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