«`html
Решения для развития бизнеса с помощью искусственного интеллекта
Спрос на вычислительную мощность и пропускную способность вырос в геометрической прогрессии из-за быстрого развития больших языковых моделей (LLM) и глубокого обучения. Однако построение высокопроизводительных вычислительных систем становится намного дороже из-за высокой стоимости более быстрых процессорных ядер и сложных межсоединений.
Решение: Fire-Flyer AI-HPC архитектура
Команда исследователей DeepSeek-AI разработала архитектуру Fire-Flyer AI-HPC, объединяющую аппаратное и программное обеспечение. Этот метод приоритетно ориентирован на экономичность и энергосбережение, а также на оптимизацию производительности. Fire-Flyer 2 — современная система с 10 000 PCIe A100 GPU, специально разработанная для обучения глубокого обучения.
Практические преимущества
Fire-Flyer 2 обеспечивает производительность, сравнимую с ведущими системами, при снижении затрат на 50% и уменьшении энергопотребления на 40%. Это достигнуто благодаря тщательной инженерной разработке и оптимизации аппаратных и программных компонентов системы.
Инновационные решения
Архитектура включает HFReduce — метод для ускорения коммуникации all-reduce, что значительно повышает эффективность обмена данными между GPU. Команда также предприняла ряд мер для обеспечения отсутствия перегрузок в сети Computation-Storage Integrated Network, что улучшает общую надежность и производительность системы.
Программное обеспечение
Fire-Flyer AI-HPC поддерживается программным стеком, включающим HaiScale, 3FS и HAI-Platform, что улучшает масштабируемость и эффективное управление рабочими нагрузками.
Заключение
Fire-Flyer AI-HPC — значительный прогресс в разработке доступных высокопроизводительных вычислительных систем для искусственного интеллекта. Команда разработала систему, сочетающую передовые аппаратные и программные решения, с фокусом на экономичность и энергосбережение.
«`
