他提到过去两年,商汤与多家国内AI芯片厂商展开了大量合作,希望加快国产云端AI芯片及相应服务器在市场更大规模、更大范围地使用。
据悉,AIDC当前试运营机器里已有一部分国产化比例,该比例的提升对于AI全产业链整体成本的下降、整体服务水平的提升、在硬件侧形成更加良性的商业竞争环境等方面将带来很大的价值。
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过去两年,商汤在持续推动国产AI核心软硬件之间的适配。为了促进这件事情,商汤在2021年7月上海世界人工智能大会上牵头成立了“人工智能算力产业生态联盟”,简称“ICPA智算联盟”。
商汤将基于AIDC,促进AI生态的构建,推动国产原创技术的落地应用。
杨帆分享道,从成立ICPA算力联盟开始,联盟每一季度都会组织一到两次的齐聚芯片设计专家、软件设计专家、软件设计专家、行业标准专家的深度闭门研讨会。
在前期,商汤希望形成一个足够标准、通用的软硬件接口层的定义。
作为亚洲最大AI软件平台公司,商汤既有核心平台层和操作系统层的软件能力,又有大量下游应用,跟各个国产硬件、芯片厂商做核心软件、系统的适配,能帮他们节省研发费用和时间成本。
中期的工作是,商汤在临港AIDC投入运营之后,会跟中国电子技术标准化研究院(工业和信息化部电子第四研究院)建立“CESI-SenseTime人工智能算力及芯片评测联合实验室”,开展AI算力和芯片标准制定、AI芯片测评工具开发,提供AI计算中心、芯片测试验证服务和人才培训等支持。
该实验室未来将成为中立的第三方AI芯片、AI服务器测评机构,为产业提供参考标准,也促进每个硬件厂商更好地提升自家产品。
面向长期,由于商汤自身有大量下游产业应用,商汤将不遗余力地把相对较好的国产AI芯片及其服务器,导入整合到自己及合作伙伴的解决方案,将它快速推向市场。
三、六大技术亮点,解读AIDC建设的硬实力商汤的AIDC通过其大规模数据处理及高性能计算的能力,为研发提供支持。
杨帆强调说,AIDC的算力并非堆砌,其中涉及许多通信侧、存储侧的领先技术。在高性能计算、分布式调度、数据I/O、软硬件协同以及系统安全方面,AIDC均实现了多重突破。
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(1)高性能计算:商汤已开发一款高性能计算引擎,它包含丰富的高度优化的计算程序、编译器及运行时环境。与芯片供应商提供的计算引擎相比,商汤的计算引擎通过优化的算子及全图优化技术,显著提高端到端的运行效率,不仅涵盖神经网络计算,亦涵盖预处理及后处理阶段。
(2)高效的分布式调度:AIDC具有分布式任务调度系统,可在成千上万个GPU上动态调度数以万计的计算任务。该系统每年调度超过2000万个任务,确保研发活动能及时及有效地进行。在多种调度策略的支持下,调度系统可保持算力的高利用率,大降训练一个模型所需的平均成本。
(3)高速的数据I/O:在数据集上训练模型时,每个数据样本都会以高频率和随机顺序加载和处理多次。商汤的AIDC可提供非常高的IO吞吐量,允许训练任务每秒加载超过200万张图片,保证训练任务可以全速运行而无需等待数据。
“2018年,我们做了一个原型机的预研项目,实现了把1000块GPU卡连在同一个网络上去加载数据进行运算。今天我们正在做更大的5000~10000张卡,把它连在同一个网络上去进行计算。”杨帆谈道。
(4)硬件/软件协同设计:在分布式环境中,协同各计算节点GPU相互通信、频繁从分布式存储系统中获取数据的复杂操作,易造成运行时性能的显著损失。对此,商汤采用硬件/软件协同设计的方法,根据其对AI任务的理解来配置硬件设置,同时设计软件栈并进行跨层优化。通过这种设计,商汤的AIDC每年可生产数以万计的模型。
(5)高标准的系统安全:商汤在设计其架构时在多个层级确保系统安全。例如,商汤制订全面的指引,按照不同安全级别对数据进行分类,并授予相应的访问权限;商汤的存储系统包括先进的访问控制系统;敏感数据以加密的形式存储及传输;分配给不同授权组的计算资源实现了合理隔离。商汤的安全团队实时监控AIDC的运行,并在出现潜在风险时采取行动。
(6)绿色低碳数据中心建设:AIDC采用了各种前沿的能源优化措施,预期AIDC启动后的功耗将比中国其他数据中心的行业平均水平低约10%,每年可节省约4500万千瓦时功耗。AIDC预期将在2025年前后达到碳排放峰值,估计峰值排放量不超过35万公吨二氧化碳当量,并于2050年前后达到净零排放。
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