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AI大模型的技术挑战和解决方案.pdf

上传人: Me****y 编号:184453 2024-03-12 15页 2.94MB

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本文主要探讨了AI大模型训练过程中所面临的的技术挑战及解决方案。在AI模型的训练中,当模型规模达到一定程度时,会出现性能指数级快速增长的现象,即“涌现”。然而,随着模型规模的增大,对算力的需求也急剧增加,面临单芯片摩尔定律失效、全球可持续发展对碳减排的要求等资源约束。为了满足AI大模型训练的算力需求,数据中心需要在更优的计算架构、更低的能耗下产生更大的算力。文章提出了数据中心发展趋势:绿色化、智能化、大型化+集群化,并介绍了新型互连架构、AI带来数据中心架构的革新,如Nvlink, CXL等。同时,也提到了超以太网联盟(UEC)的成立,以满足大规模人工智能和高性能计算不断增长的网络需求。文章最后讨论了224G互连技术的挑战及解决方案,以及轻有源技术在数据中心互连中的应用,以实现降低功耗,延长传输距离,降低成本的目的。
"AI大模型时代,数据中心如何应对技术挑战?" 如何实现极致PUE与液冷技术?" 新型协议与高速互连技术解析?"
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