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大模型场景下智算平
台的设计与优化实践
肖松
2024.06.14
引言
不同时期对智算平台的需求
2018
客户A我资源比较少,几十卡的规模,如何提升卡的利用率?
客户B我的模型跑起来耗时长,能加速吗?
客户C我想跑大模型,需要多少资源?网络如何构建?多长时间能跑完?
客户D国产卡怎么用?能否与NV卡一起使用?
2024
2
目录
01大模型时代,智算平台新特点4
02智算平台需解决的问题6
03大模型场景技术实践8
04对于智算平台发展的未来思考25
01大模型时代,智算平台新特点
小模型vs.大模型
大模型时代,智算平台新特点
小模型vs.大模型
ResNet50(小模型)GPT-4(大模型)工程问题
158秒$1555天$2150万增强:耗时长凸显大模型训推加速需求
新增:成本高带来稳定性需求,减少资源闲置
训练时长训练成本训练时长训练成本
参数25M(0.025B)参数1800B增强:参数爆炸突破显存墙,多机多卡成为常态
vs.新要求增强:卡间和机间高性能通信愈发重要
维持:GPU切分在小模型和推理场景依然存在
算力128块V100算力8192块H100
新增:新卡适配和芯片利旧,多芯混合调度
数据167G(ImageNet)数据13T新增:数据集处理加速
新增:数据湖存储和高性能存储
*数据来源:非官方数据,为业界推测
5
02智算平台需解决
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