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-阿里云发布飞天智能计算平台提供一站式AI计算开发服务

阿里云于8月30日正式发布了全栈智能计算解决方案“飞飞智能计算平台”,启动了两个超大型智能计算中心,以公共云和专有云模式为各类科研、公共服务和企业机构提供强大的智能计算服务,使计算资源利用率提高了3倍以上,AI教育效率提高了11倍,推理效率提高了6倍。

飞飞智能计算平台在阿里内部广泛使用,支持了达摩院前沿AI和电商智能技术的发展,支持了鹏汽车、芯世科技、上汽集团、中国气象局、南方电网等机构和企业。自动驾驶、新药开发、气象预测、工业能源等行业大大提高了AI训练效率。

据悉,该平台可在X86、GPU、ARM等多种芯片类型的服务器上运行“云多核”,优化多达10倍的IO和5倍的通信性能,提供基于ARILIDO的集成计算和大数据AI集成平台整体解决方案,提供90%的千卡并行计算效率。

就绿色技术而言,飞天智能从技术削减、能源结构优化、区域布局优化、供应链碳减少和资源利用优化五个方面减少了单位计算力的碳排放。PUE通过水冷、电源技术、智能操作维护等方式降低能耗,最少可减少1.09。

开发人员还可以在平台上进行数据存储、数据治理、数据分析、模型开发、模型培训和推理。此外,还提供了训练前模型和语音、图像、自然语言处理、决策等领域的模型功能,使开发人员能够加快AI应用程序的开发。

目前,该平台正在支持建设两个超大型智能计算中心。其中,张北地计算中心建设规模将超过12 EFLOPS(每秒1200亿次浮点运算)AI计算力,超过谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS,成为世界上最大的智能计算中心。乌兰察布契计算中心建设规模为3 EFLOPS(每秒300亿次浮动运算)AI计算力,位于“东树西山”内蒙古枢纽节点。

智能全球销售总经理蔡永华表示:“智能不仅需要规模,还需要绿色、效率、产业实践。”计算是庞大的复杂系统,没有系统化的核心技术能力,堆硬件没有计算能力,无法带来实际产业价值。

据悉,智能计算与通用计算不同,需要大量数据来训练AI模型,在数据迁移、同步等过程中计算力会丢失,千卡以上规模的计算力输出至少为40%左右。这导致智能计算能力昂贵,制约了产业发展。阿里云通过系统的技术革新,改变了智能计算的损耗问题,将天卡并行计算效率提高到了90%以上。

例如,在通信技术中,阿里云使用高性能的自研Solar-RDMA网络实现端到端至少2微秒延迟,并与阿里云的自研顺畅通信技术一起,将计算期间的数据交换速度提高多达5倍。同时,自然风冷、水冷等绿色技术的应用可以减少智能计算中心的能耗,PUE至少可以降低到1.09。

在AI开发层,阿里云提供大规模数据AI集成平台,支持开发和运营层面的全过程。特别是在模型培训课程中,通过提供能够自动组合和调整分布式战略的分布式培训框架,可以将培训效率提高11倍以上。此外,阿里云还提供了一站式通用推理优化工具,通过量化、修剪、稀疏化、蒸馏等操作,将推理效率提高6倍以上。

不久前,鹏鹏汽车在乌兰察布建设了智能计算中心“附录”,成为计算力规模达到600PFLOPS的国内最大自动驾驶智能中心,自动驾驶模型训练加快了近170倍。米利末汽车基于飞行智能计算,128卡并行效率超过96%,自动驾驶模型训练成本提高62%,训练速度提高110%,大大缩短了模型迭代周期。

在生命科学领域,深度技术采用飞天智能计算平台后,集群性能优化提高了100%以上,使分子动力学模拟训练效率提高了5倍。在工业领域,地磁汽车使用高性能计算,使工业模拟的效率提高了25%,智能驾驶训练效率提高了70%,新车型的R & amp加快了d的上市。山东德州电力通过AI以98%的准确度从1小时缩短到了几分钟。

在城市治理领域,四川省高速通过数字双胞胎进行车道合作优化,事故率降低了60%。重庆水务通过遥感数据和模拟,维修日程预测精度达到95%。南方电网和中国气象局利用智算能力提高了气象预报的准确性和稳定性。

另外,飞行智能支撑着阿里巴巴的人工智能实践,支撑着阿里亚每天平均1万亿次呼叫,为全球10亿人提供服务。其中,拍摄速度加快了200倍,10亿张照片的全部训练时间从2.5个月缩短到了8个小时。达摩院大模型M6只使用了GPU 512张,10天内完成了10万亿参数模型训练,能耗仅为GPT-3同等参数规模的1%。

-阿里云发布飞天智能计算平台提供一站式AI计算开发服务

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