超万卡集群的核心设计原则和架构
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超万卡集群建设方兴未艾，当前主要依托英伟达GPU及其设备。英伟达GPU在大模型训练中表现卓越，但国产AI芯片虽进步显著，性能与生态构建仍存差距。面对诸多挑战，构建技术领先、基于国产生态的超万卡集群，仍需不断突破与创新。
大模型升级至万亿参数多模态，超万卡集群需强化底层算力。关键在增强单芯片性能、提升超节点计算力、DPU驱动的多算力融合及追求算力能效极致。欲知详情，请参阅“超万卡训练集群互联关键技术”。
1、超万卡集群核心设计原则
大算力与大数据驱动大模型构建，超万卡集群搭建需超越单纯算力堆叠。为确保数万GPU高效协同如“超级计算机”，集群设计需遵循五大核心原则，引领行业创新。
倾力打造巅峰集群算力：通过Scale-up互联提升单节点算力极限，结合Scale-out互联实现万卡级集群规模，铸就超万卡集群的卓越算力基石，引领行业算力革命。
构建协同调优系统，凭借超大规模算力集群，运用DP/PP/
本文转载自: https://blog.csdn.net/njbaige/article/details/139247907
版权归原作者 科技互联人生 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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