国内最强算力集群发布，大模型“诸神混战”有了致胜**
诸神混战，大厂严重“内卷”的大模型，竞争关键是什么？
答案是计算机能力，也就是算力。
作为AI发展的基础设施，AI训练需要将数据进行多轮处理，算力大小代表着大模型对数据处理能力的强弱。比如GPT-4等大模型成功的背后，重要的一点就是庞大算力支持。
可以说，谁拥有更强算力，谁就有了大模型“诸神混战”致胜**。
国内厂商对算力需求迎来井喷背景下，今日，**云正式发布新一代HCC高性能计算集群。从性能来看，堪称国内最强。
这可以从鹅厂公布的几个核心指标看出：
1:采用**云星星海自研服务器，国内首发搭载英伟达最新代次H800 GPU;
2:服务器之间采用业界最高的3.2T超高互联带宽;
3:实测显示，算力性能较前代提升高达3倍。
……
综上，专为大模型而生，堪称国内性能最强的算力集群，来了！
并且，还可以用于自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力。
在大模型时代，万亿参数是标配，但想要抢占算力发展制高点，并不容易。
传统单体服务器算力有限，需要将大量服务器通过RDMA网络相连，建造大规模算力集群，导致硬件成本、门槛、技术的难题增长，需要相当长的时间，才能勉强满足大模型训练一次的消耗。
举一个简单例子，GPT-3参数量是1750亿个，训练一次的总算力消耗是3640 PF-days。这相当于每秒能计算1000万亿次的算力**，需要3640天才能训练完。
与之相比，**完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下，却将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。
**实现国内最强的关键，一是开启开启云上大模型训练模式，在云上对处理器、网络架构和存储性能全面优化，攻克大集群场景下的算力损耗问题。
二是**云以新一代集群为标志，构建起了包括先进网络、先进芯片、先进存储在内的完整自研产品体系，充分满足大模型训练的大数据量的技术、硬件要求。
比如，**自研的星脉网络，为新一代集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。实测结果显示，搭载同样的GPU卡，3.2T星脉网络相较前代网络，能让集群整体算力提升20%，使得超大算力集群仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能。
芯片方面，**已经量产了用于AI推理加速的紫霄自研芯片，提供高达3倍的计算加速性能，和超过45%的整体成本节省。
另外，**云分布式云原生调度总规模超过1.5亿核，并提供16 EFLOPS（1600亿亿次浮点运算）的智算算力。
可以看出，**发布国内最强算力性能背后，是**在云计算领域长期的技术积累，和在基础软硬件研发上的长期投入。相信在大模型的“诸神混战”中，谁拥有更高质量算力，谁就拥有天下。
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