这是一个AI时代, 这是一个算术时代。
不幸的是,我们没有接触 最先进的AI硬件和算术, 使用H20 将N卡剖除两次, 并支付数千亿美元。
面对人工智能算术的需求不断增加,只有制定我们自己的国家生产方案和开发我们自己庞大的人工智能算术组群,我们才能突破陷阱,走上街头。
说到这里,很多人可能认为中国是中国第一次在AI算术领域取得一些成功,
当然,中国依赖一个中国是不够的。 中国的人工智能生态需要到处开花,以便能够取得更大的突破并使它更加繁荣。
现在,摩尔线具有全部功能,即GPU,是另一条希望之路,特别是因为它已成为中国的例外,而中国是另一个全国性的人工智能芯片生产,可以从一个1,000亿美元参数的大型模型中推导出来。
顺便说一句,我们并不不熟悉摩尔线,这是中国在GPU上自治的最佳希望,但是,对摩尔线的了解仍然留在国家游戏卡上,否则,在AI上也非常突出。
摩尔的线条自建立以来就一直用于通用的GPU,如Inveda, 用于人工智能人工智能加速、科学计算,
经过三年多的高度发展后,摩尔线在AI GPU中表现出强大的力量,从芯片、卡片、服务器到集群、软件商店,建造了一个AI情报产品库,到处落地和开花。
例如,与青华A.A.大模范公司合作,摩尔公司是首家国有的GPU公司,该公司进入无争议圆顶,成功完成了千卡热量模型的培训。
KOAE Moor Line的千卡路里组群已经完成了与Infini-AI大型模型开发和服务平台的系统级整合,并完成了LLamamat770亿参数大型模型的培训测试,最近,双方完成了MT-infini-3B3B(30亿参数)大型模型的实际培训。
这意味着什么?这是第一个基于工业的以本地生产的GPU芯片为基础的端到端示范实际操作培训案例,从0到1。 Kwata也成为第一个成功运行和运行全面国家模型的千卡卡路里。
多米公司未受质疑的共同创始人和CEO Challey表达了他的力量:“随着Infini-AI平台的实践培训和联合优化得到验证,Moleline Quatah Kka智能集群在准确性、性能、使用方便性和计算利用方面表现出色,并在实践培训中实现了长期稳定化培训,这可以为数亿个参数级大型模型培训提供持续、高效的高性能算术支持。”
此外,以摩尔线为基础的Quata knapsium群集已成功完成了不同参数的大型模型培训测试,效率、准确性和稳定性都非常高。 以摩尔线为基础的Quata knapsack群集已成功完成了700亿参数Lama2大语言模型培训前测试,共进行了77小时培训、全时不间断操作和100%的集群培训稳定。
KUAE是摩尔的直线引入的中产阶级解决方案, Quata的名字来自我们神话中强大的Quata。
可以说,AI的算术组的名称充分显示了中国人民的持久性和浪漫性。它来自“山的静静通道 ” : “皇帝如此真诚,以至于皇帝的两个子孙 Qua-ta-ta-ta-ta-ta-ta-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-da-
Quatah 解决方案的基本节点是双向八卡GPU服务器 " MCCX D800 ",由大型智能加速卡MTT S4000组成,处理以综合交付、开箱和硬件等形式高度可靠大型GPU计算机的建造和操作管理。
MTT S4000是新一代摩尔线专门为AI大型模型创建的智能计算加速卡,该模型以自主开发MUSA第三代建筑为基础。
利用自我研究的MTLink互联技术,MTT S4000可同时成为高效千卡,线性加速度超过91%。
关键的是,摩尔线有一个经过充分自我研究的GPU MUSA统一系统架构,包括指挥系统架构、MUSA编程模型、司机、运行时间图书馆、算术、通信图书馆、数学图书馆等,与CUDA软件生态完全兼容,使代码以几乎零成本移动,而不必担心将来的可用性。
MTT S4000不仅可用于大规模人工智能计算,还可以用于主要的图形绘制、视频解码和8K超高质量显示器。
这使它能够支持数字麻绳、云游戏、云层投影、数字内容创建等情景,并根据大型模型推理能力,为诸如AIGC等多模式商业场景提供服务。
鉴于2024年的趋势,多模式需求将迅速增长,CFO Colette Kress预测,该企业将同本国芯片一样,从零美元增长到数十亿美元。
AI 大型模型翻译员MCCX D800致力于支持MTT S4000大型模型智能卡加速卡,以充分开发其培训和推理性能、稳定性、服务器系统的可靠性,并与主流GPU软件和硬件生态环境兼容。
因此,从核心基础骨干MUSA统一建筑芯片到坚固和灵活的MTT S系列智能加速卡、高度一体化和完整的方案培训机器、小智能微模块,最终到Quataka集群,摩尔线提供了一整套功能性GPU产品。
这样,不同需要的客户可以选择最适合自己情况的适当的方案编制水平。
Quata信息交换中心解决方案包括基于底部的Quata集群基础设施、中层KUAE平台集群管理平台、顶层KUAE模拟工作室大型模型平台、软箱和硬箱、一站式选项、综合交付。
首先,在基础设施方面,完全功能性GPU是四个主要计算引擎的最坚固的基石:AI加速、3D图形绘制、超清晰的视频解码、物理模拟和科学计算,这些是荷兰人口和人口研究所唯一可用的功能性国家GPU。
第二个是软和硬整合,因为与传统的从芯片到卡片的GPU路径不同,摩尔线路遵循的是系统一级的平台路线,不仅有一个千卡大小的计算集群,而且还有一个集束管理平台和一个大型模型平台,将软和硬结合起来,以综合交付方式解决大规模GPU计算机的建设和运作管理问题。
最后,从底层基础设施到中层管理平台到上层应用的全仓库方案全面覆盖了沉积路线和全云能力,能够有效地为数千亿参数的培训和推理提供强有力的支持。
概括地说,基于Quatah的全专题组方案有八大核心优势:
第一种是广泛的模型覆盖范围,它支持培训和微调数十个在工业中纳入主流的大型模型,包括Lalama、GLM、Aquila、Baichuan、GPT、Bloom和Tamazin。
第二是CUDA的主要生态兼容性,它可用于将CUDA代码自动免费转移到MUSA结构中,使用摩尔-线码移植工具Musify, 并快速优化,这是完全独立和可靠的。
第三,培训课间休息、对特派团培训分组进行实时监测、在分钟一级发现故障和自动恢复培训,以及备份恢复检查站,可以大大降低故障率,并将综合培训效率提高15%至50%。
第四是大型模式分配培训,它支持行业主流分配框架,如深海、威震-深波、煤炭-AI和旗帜标尺,并整合了各种平行算法战略以及大型模式分配培训分解点。
第五是加速推理,其中包括KUAEModel工作室综合应用平台、穆萨服务推理服务软件、MT变换器分布式推理加速框架和TensorX推理加速框架,这可以有效地支持主流大语言模型的推理。
6种是高性能通信,包括2/4/8卡节接连性、PCIE和自动MT-Link带宽聚合、MCCL Pool的自我研究等,MT-Link带宽高达112GB/s。
第七是高性能储存,通过RDMA网络读写、GPU指令组、数据读写加速、数据缓存加速、AI培训数据集加速、高性能平行档案系统、与外部储存交换冷热数据等,支持数据储存。
第八是集群的可靠性和性能,这些集群可以很好地支持10 000多卡路里大型的GPU集群的运作。
历史多次证明,越是困难,国家就越需要站出来、站起来、独立和打破封锁,正如大赦国际在算术时代所做的那样。
摩尔线Quataka集群方案是第一个以GPU为基础的以1,000亿计的国家模式培训平台,在该国发挥牵头作用,它作为第一个以GPU为基础的全面运作的国家模式培训平台,在软设计、性能算术和生态应用方面取得了多重突破,具有自研究软和硬架构和发展平台、共同计算路径的独特优势。
特别是在我们GPU技术相对薄弱的严酷国际环境中,摩尔线是最有希望的突破,唯一在功能上可与美国和联合王国、特别是莫尔线可比的功能齐全的GPU团队主要来自Ying Weida。 Ying Weida是该公司的创始人,Ying Wei Da的前副总裁和中国区局长,拥有丰富的工业经验、高水平的技术优势和更好的主人翁感。
除技术外,GPU工业还成为更有利于打破围困的政策利益来源。
例如,北京市最近推出的 " 北京城市发展人工智能基础设施实施方案 " (2024-2027年)明确建议加速促进核心软件和硬件产品的自主性,开发自主算术技术系统,将大型人工智能模型改用自主控制芯片。
购买自主控制的GPU芯片和提供智能算术服务的企业得到的支持,与加速对智能算术资源的提供实现自主控制的投资额成比例。
从高效互联的千千卡热量到高度优化软和硬整合,从大型培训和推理模式到高度的稳定性和可靠性,Moleline Quataka集群以多种方式积累了经验,称为“中国Yin Weida”,最有希望实现自主取代国家生产并解决国内AI的计算能力薄弱问题。
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