數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，算力基礎(chǔ)設(shè)施乃經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和企業(yè)轉(zhuǎn)型的根基所在。

在中國，打造“新質(zhì)生產(chǎn)力”、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展乃全社會(huì)共同目標(biāo)，算力產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展成為必然。一方面，國產(chǎn)AI芯片迅速成長(zhǎng)，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)，并在部分場(chǎng)景中經(jīng)受過考驗(yàn)；另一方面，“百模大戰(zhàn)”的盛況推動(dòng)了中國大模型技術(shù)、產(chǎn)品突飛猛進(jìn)，“人工智能+”勢(shì)在必行，AI算力需求也隨之水漲船高。

因此，如何讓算力、大模型和AI應(yīng)用之間更好地適配，打通“人工智能+”任督二脈，真正推動(dòng)人工智能在垂直行業(yè)落地和算力產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，就成為當(dāng)前算力產(chǎn)業(yè)必須攻克的難題。

值得關(guān)注的是，在近期舉辦的2024 中國算力大會(huì)上，一系列算力領(lǐng)域成果的頒布，讓產(chǎn)業(yè)界看到巨大希望。

這其中，超聚變AI Space大模型加速引擎就是突出代表。AI Space大模型加速引擎為企業(yè)AI業(yè)務(wù)落地提供端到端的產(chǎn)品和服務(wù)，旨在解決當(dāng)前大模型遷移、訓(xùn)練、以及推理應(yīng)用落地過程中的諸多難點(diǎn)，成功入圍本屆算力大會(huì)“創(chuàng)新先鋒案例”，獲得產(chǎn)業(yè)界的高度認(rèn)可。

從可用走向好用：AI大模型還缺些什么

對(duì)于中國各大行業(yè)的企業(yè)而言，“大模型”已然成為打造“新質(zhì)生產(chǎn)力”和推動(dòng)“人工智能+”落地的重要抓手?？梢灶A(yù)見，來幾年生成式AI等大模型技術(shù)在政務(wù)、金融、制造、能源等行業(yè)的滲透率會(huì)明顯提升。

顯然，在外部環(huán)境日趨復(fù)雜、市場(chǎng)充滿各種不確定性的趨勢(shì)下，自主大模型+自主算力是我國算力產(chǎn)業(yè)重要組成部分，也是未來發(fā)展中一支最為確定的力量。

不過，大模型是一項(xiàng)極為復(fù)雜的工程化項(xiàng)目，涉及到基礎(chǔ)設(shè)施、大模型、應(yīng)用等諸多方面，從“可用”到“好用”更是需要不斷努力和持續(xù)優(yōu)化。當(dāng)前在我國，大模型已正式開啟進(jìn)入到垂直行業(yè)，在大模型的落地中普遍遇到如下挑戰(zhàn)：

首先，我國自主大模型和AI芯片等領(lǐng)域均處于快速發(fā)展的階段，在產(chǎn)品力方面取得長(zhǎng)足進(jìn)步，帶來繁榮的產(chǎn)業(yè)生態(tài)之余，也讓產(chǎn)品兼容性差、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)象愈發(fā)突出，給各行各業(yè)的使用帶來極大挑戰(zhàn)，亟待產(chǎn)業(yè)界正視。

其次，垂直行業(yè)有場(chǎng)景、有數(shù)據(jù)，降本、提質(zhì)和增效的需求又強(qiáng)烈，對(duì)于大模型青睞有加。但大模型的落地與應(yīng)用極為復(fù)雜，遷移、部署過程相當(dāng)復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行繁瑣的配置和不斷的調(diào)試。

第三，大模型徹底改變了基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模和復(fù)雜性，在訓(xùn)練和推理過程中出現(xiàn)故障更是“家常便飯”，需要快速有效的故障感知和定位機(jī)制來保障 AI 模型的穩(wěn)定運(yùn)行。隨著大模型規(guī)模越來越大，大模型的高效運(yùn)維和穩(wěn)定運(yùn)行將是一項(xiàng)長(zhǎng)期挑戰(zhàn)。

顯然，讓各種大模型+自主算力更好地適配結(jié)合和發(fā)揮效應(yīng)，將是“人工智能+”落地的關(guān)鍵。為此，超聚變正式推出AI Space大模型加速引擎，通過一站式的大模型遷移、訓(xùn)練和推理應(yīng)用開發(fā)解決方案，成功打通“人工智能+”任督二脈，讓人工智能應(yīng)用化繁為簡(jiǎn)。

AI Space：打通“人工智能+”任督二脈

大模型從一項(xiàng)技術(shù)到具體應(yīng)用，通常涉及到環(huán)境部署、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用三個(gè)核心階段，每個(gè)階段都有著不小的技術(shù)鴻溝，并且每個(gè)階段都不是孤立存在，這使得很多行業(yè)用戶面對(duì)大模型往往是“想用卻怕用不好“的心態(tài)。

如今，AI Space的出現(xiàn)，有望徹底打破大模型應(yīng)用的尷尬局面。

具體來看，對(duì)于大模型落地而言，好的“開局”等于成功的一半。在當(dāng)前的中國用戶中，大模型徹底改變了基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模與復(fù)雜性，千卡、萬卡集群在不斷涌現(xiàn)，多元算力環(huán)境逐漸成為標(biāo)配。因此，如何在大規(guī)模、復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境中，完成包括操作系統(tǒng)、硬件等的適配就成為“開局”的關(guān)鍵。

對(duì)此，超聚變以完善的工具+專業(yè)的服務(wù)+豐富的經(jīng)驗(yàn)來幫助眾多企業(yè)點(diǎn)亮“開局”。借助自身深厚的操作系統(tǒng)和硬件調(diào)優(yōu)全棧能力，以及自研的開局工具，超聚變AI Space能夠幫助客戶快速完成環(huán)境部署和調(diào)試。

進(jìn)入到訓(xùn)練階段，隨著多元異構(gòu)算力成為標(biāo)配，以及集群規(guī)模越來越大，加上豐富的應(yīng)用場(chǎng)景需要不同的算法框架和算子庫來支撐，算力的高效匹配正變得愈發(fā)重要。對(duì)此，超聚變AI Space 通過開發(fā)、重構(gòu)算子，幫助客戶解決硬件架構(gòu)差異導(dǎo)致的訓(xùn)練問題，真正讓模型訓(xùn)練“跑起來”。此外，超聚變的模型調(diào)優(yōu)服務(wù)，解決精度和性能問題，提升模型訓(xùn)練效率。以LSTM模型為例，LSTM模型算子經(jīng)過調(diào)優(yōu)后，F(xiàn)P16性能提升了 24.28%, FP32性能提升了 28%以上。

在模型應(yīng)用階段，AI集群規(guī)模越大，故障中斷和集群重啟的情況越多，容易導(dǎo)致集群可用性差和大模型應(yīng)用打折扣。例如，Meta最新報(bào)告就指出其Llama 3大模型在萬卡集群環(huán)境中，45天時(shí)間出現(xiàn)數(shù)百次故障報(bào)錯(cuò)，對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)可見一斑。因此，大模型的故障感知和快速定位，是確保AI集群和大模型用好的關(guān)鍵所在。

超聚變的解決思路，是通過AI Space來實(shí)現(xiàn)大模型故障感知定位套件實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)感知、自動(dòng)分析，加上海量客戶調(diào)優(yōu)和故障解決的經(jīng)驗(yàn)，確保AI 模型在訓(xùn)練和推理過程中的穩(wěn)定運(yùn)行。此外，超聚變還通過AI 開發(fā)及應(yīng)用平臺(tái)，對(duì) AI 計(jì)算資源實(shí)施統(tǒng)一分配調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了 AI 模型從開發(fā)到推理部署的流程化。

可以看出，超聚變AI Space在算力基礎(chǔ)設(shè)施和大模型應(yīng)用之間構(gòu)建起一道“橋梁”，既幫助用戶適配和管理起復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施層面的化繁為簡(jiǎn)和“物盡其用”，又通過算子庫等一系列專業(yè)的工具、服務(wù)，讓模型層的各類大模型及應(yīng)用與算力基礎(chǔ)設(shè)施得到最優(yōu)的適配，從而真正打通“人工智能+”落地的任督二脈，助力各種企業(yè)加速應(yīng)用人工智能。

據(jù)悉，超聚變AI Space 目前成功支持100+大模型相關(guān)項(xiàng)目，解決了 500+大模型的生態(tài)適配問題，用戶涵蓋金融、互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營商等多個(gè)行業(yè)。

多管齊下，超聚變準(zhǔn)備好了

大模型等人工智能技術(shù)改變世界的“進(jìn)度條”才剛剛開始。

接下來，隨著中國經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展，各行各業(yè)將以人工智能為抓手發(fā)展“新知生產(chǎn)力”，全面推動(dòng)人工智能與應(yīng)用場(chǎng)景的融合，不僅會(huì)帶來持續(xù)且強(qiáng)勁的算力需求，也將推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)加速變革。

如今，一個(gè)AI算力成主導(dǎo)、通用算力與AI算力相互配合的智算時(shí)代已經(jīng)到來。作為算力產(chǎn)業(yè)的排頭兵，超聚變正在從產(chǎn)品、生態(tài)等多個(gè)維度發(fā)力，全面助力中國算力產(chǎn)業(yè)變革。

從產(chǎn)品層面看，超聚變憑借扎實(shí)的研發(fā)體系和實(shí)力，正走向產(chǎn)品創(chuàng)新的厚積薄發(fā)，涵蓋液冷服務(wù)器、大模型加速引擎、訓(xùn)推一體機(jī)、操作系統(tǒng)、算力管理軟件等。例如，在本次算力大會(huì)上，超聚變的FusionPoD for AI新一代全液冷整機(jī)柜GPU服務(wù)器獲評(píng)“算力中國·年度重大成果”。

如果說，大模型AI技術(shù)是算力產(chǎn)業(yè)進(jìn)化的根本因素，那么生態(tài)的繁榮則是算力產(chǎn)業(yè)持續(xù)進(jìn)化和做大做強(qiáng)的關(guān)鍵。力產(chǎn)業(yè)發(fā)展到今天，生態(tài)的重要性愈發(fā)突出。從本次算力大會(huì)可以看出，超聚變對(duì)于算力生態(tài)的重視。

例如，超聚變攜手用戶、芯片廠商、設(shè)備商、以及產(chǎn)業(yè)組織和高校共同成立了液冷AI開放聯(lián)盟。眾所周知，液冷市場(chǎng)如今異?；鸨?，液冷技術(shù)鏈長(zhǎng)且復(fù)雜，涉及到液冷數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)架構(gòu)層、液冷部件及接口層、液冷機(jī)柜等，需要超聚變這樣的產(chǎn)業(yè)龍頭來牽引，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)整合、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一和生態(tài)繁榮，讓液冷技術(shù)更好地支撐起人工智能應(yīng)用。

又如，安全問題在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代愈發(fā)突出。為此，超聚變攜手黃河科技、云智信安、河南綠盟等企業(yè)，共同成立中原網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)聯(lián)盟，在產(chǎn)品、方案、市場(chǎng)等多個(gè)維度展開深度合作，共同打造安全可信的中原數(shù)智化生態(tài)，為千行百業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。

綜合觀察，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)下，算力產(chǎn)業(yè)走向高質(zhì)量發(fā)展已是大勢(shì)所趨。超聚變作為算力產(chǎn)業(yè)的中堅(jiān)分子，以產(chǎn)品創(chuàng)新和生態(tài)建設(shè)為主線，充分釋放算力價(jià)值，全力驅(qū)動(dòng)大模型等人工智能技術(shù)在各行各業(yè)中的落地與應(yīng)用，為數(shù)字中國的建設(shè)注入持續(xù)的源動(dòng)力。

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