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RAKsmart智能算力架構(gòu):異構(gòu)計(jì)算+低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)企業(yè)AI訓(xùn)練范式升級(jí)

梁陽(yáng)陽(yáng) ? 來(lái)源:jf_22301137 ? 作者:jf_22301137 ? 2025-04-17 09:29 ? 次閱讀
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AI大模型參數(shù)量突破萬(wàn)億、多模態(tài)應(yīng)用爆發(fā)的今天,企業(yè)AI訓(xùn)練正面臨算力效率與成本的雙重挑戰(zhàn)。RAKsmart推出的智能算力架構(gòu),以異構(gòu)計(jì)算資源池化與超低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)為核心,重構(gòu)AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練速度提升、硬件成本下降與算法迭代加速的三重突破。

傳統(tǒng)AI訓(xùn)練架構(gòu)的三大瓶頸

算力資源僵化:?jiǎn)我?a href="http://m.brongaenegriffin.com/tags/gpu/" target="_blank">GPU型號(hào)難以適配不同訓(xùn)練階段需求,如BERT類模型的前向推理與反向傳播對(duì)TensorCore和顯存帶寬的要求差異顯著;

網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲:分布式訓(xùn)練中,參數(shù)服務(wù)器(ParameterServer)與工作節(jié)點(diǎn)(Worker)間的同步延遲可占訓(xùn)練總時(shí)長(zhǎng)的30%以上;

能效比失衡:固定配置的GPU集群在負(fù)載波動(dòng)時(shí)利用率不足50%,造成電力與硬件資源的雙重浪費(fèi)。

RAKsmart異構(gòu)計(jì)算架構(gòu):動(dòng)態(tài)匹配算力需求

RAKsmart通過(guò)硬件資源池化與任務(wù)感知調(diào)度,實(shí)現(xiàn)CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)算力的智能協(xié)同:

1.混合精度訓(xùn)練加速

硬件支持:搭載NVIDIAA100/A800GPU,支持TF32與FP8精度自適應(yīng)切換,相比上一代V100,ResNet-50訓(xùn)練速度提升6倍;

資源編排:根據(jù)訓(xùn)練階段自動(dòng)分配計(jì)算單元——前向傳播由GPU集群執(zhí)行,反向傳播由FPGA加速矩陣運(yùn)算,CPU負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理流水線。

2.彈性資源供給

按需組合:用戶可自定義算力配方(如“4×A100+2×IntelAgilexFPGA”),避免為冗余硬件付費(fèi);

冷熱數(shù)據(jù)分層:NVMeSSD緩存熱數(shù)據(jù)(IOPS≥100萬(wàn)),Ceph對(duì)象存儲(chǔ)托管冷數(shù)據(jù),降低30%存儲(chǔ)成本。

超低時(shí)延網(wǎng)絡(luò):打破分布式訓(xùn)練效率天花板

RAKsmart基于三層網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化體系,將跨節(jié)點(diǎn)通信延遲壓縮至亞毫秒級(jí):

1.物理層革新

智能網(wǎng)卡(SmartNIC)卸載:通過(guò)NVIDIABlueField-3DPU將網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理從CPU轉(zhuǎn)移至網(wǎng)卡,釋放30%的CPU算力;

3D-Torus組網(wǎng)拓?fù)洌汗?jié)點(diǎn)間雙向帶寬可達(dá)400Gbps,時(shí)延≤0.8ms,滿足AllReduce算法的高并發(fā)需求。

2.協(xié)議層優(yōu)化

定制化RDMA協(xié)議棧:繞過(guò)操作系統(tǒng)內(nèi)核直接訪問(wèn)內(nèi)存,吞吐量提升至傳統(tǒng)TCP的5倍;

動(dòng)態(tài)流量調(diào)度:基于AI模型的數(shù)據(jù)流特征,優(yōu)先傳輸梯度參數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)包。

3.應(yīng)用層適配

與主流框架深度集成:針對(duì)PyTorchDDP、Horovod等分布式訓(xùn)練框架,預(yù)裝優(yōu)化插件,減少20%的通信開(kāi)銷;

多租戶網(wǎng)絡(luò)隔離:通過(guò)VxLAN實(shí)現(xiàn)租戶間零干擾,保障關(guān)鍵任務(wù)SLA。

場(chǎng)景對(duì)比:在千卡規(guī)模的GPT-3訓(xùn)練中,RAKsmart網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使全局同步時(shí)間占比從15%降至4%,整體訓(xùn)練周期縮短11天。

當(dāng)AI訓(xùn)練進(jìn)入“規(guī)模即競(jìng)爭(zhēng)力”的時(shí)代,RAKsmart以異構(gòu)計(jì)算重塑算力供給模式,以超低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)突破分布式訓(xùn)練瓶頸,為企業(yè)構(gòu)建“彈性、高效、經(jīng)濟(jì)”的智能算力基座。企業(yè)用戶可登錄RAKsmart網(wǎng)站,獲取定制化方案,搶占AI落地的下一輪制高點(diǎn)。

審核編輯 黃宇

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