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系統(tǒng)級調(diào)優(yōu)

Atlas 900 AI訓(xùn)練集群通過華為集合通信庫和作業(yè)調(diào)度平臺,整合HCCS、 PCIe 4.0 和100G RoCE三種高速接口,充分釋放昇騰910 AI處理器的強大性能。

華為集合通信庫提供訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所需的分布式并行庫,通信庫+網(wǎng)絡(luò)拓撲+訓(xùn)練算法進行系統(tǒng)級調(diào)優(yōu),實現(xiàn)集群線性度>80%,極大提升了作業(yè)調(diào)度效率。

極致散熱系統(tǒng)

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心多以風(fēng)冷技術(shù)對設(shè)備進行散熱,但在人工智能時代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心卻面臨非常大的挑戰(zhàn)。高功耗器件比如CPU和AI芯片帶來更大的熱島效應(yīng)要求更高效的冷卻方式。液冷技術(shù)可以滿足數(shù)據(jù)中心高功率、高密部署、低PUE的超高需求。

Atlas 900 AI訓(xùn)練集群采用全液冷方案,創(chuàng)新性設(shè)計業(yè)界最強柜級密閉絕熱技術(shù),支撐>95%液冷占比。單機柜支持高達50kW超高散熱功耗,實現(xiàn)PUE

另外,在空間節(jié)省方面,與8kW風(fēng)冷機柜相比,節(jié)省機房空間79%。極致的液冷散熱技術(shù)滿足了高功率、高密設(shè)備部署、低PUE的需求,極大地降低了客戶的TCO。

Atlas 900AI訓(xùn)練集群領(lǐng)先的Benchmark指標(biāo)

華為已在華為云上部署了一個Atlas 900 AI訓(xùn)練集群,集群規(guī)模為1024顆昇騰910 AI處理器?;诋?dāng)前最典型的ResNet-50 v1.5模型”和“ ImageNet-1k數(shù)據(jù)集”,Atlas 900AI訓(xùn)練集群只需59.8秒就可完成訓(xùn)練,排名全球第一。

“ ImageNet-1k數(shù)據(jù)集”包含128萬張圖片,精度為75.9%,在同等精度下,其他兩家業(yè)界主流廠家測試成績分別是70.2s和76.8s,Atlas 900 AI訓(xùn)練集群比第2名快15%。

Atlas 900 AI 集群適用場景

Atlas 900 AI集群主要為大型數(shù)據(jù)集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供超強算力,可廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究與商業(yè)創(chuàng)新,讓研究人員更快地進行圖像、視頻和語音等AI模型訓(xùn)練,讓人類更高效地探索宇宙奧秘、預(yù)測天氣、勘探石油和加速自動駕駛的商用進程。

Atlas 900 AI集群也可以提供云服務(wù),以云的方式提供充裕的、經(jīng)濟的算力資源,簡單易用、高效率、全流程的AI平臺,為客戶帶來極致體驗的“易獲取、用得起、方便用”的普惠AI算力。

責(zé)任編輯:楊林宇

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