華為推出全球至快AI訓(xùn)練集群Atlas900

2019-09-25 08:46:36

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供稿：網(wǎng)友

Atlas 900創(chuàng)造全新紀錄

據(jù)了解，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。為了讓各行各業(yè)獲取超強算力，華為將Atlas 900部署到云上，推出華為云EI集群服務(wù)，并以極優(yōu)惠的價格，面向全球科研機構(gòu)和大學(xué)，即刻開放申請使用。

“這是計算產(chǎn)業(yè)新的大航海時代，我們期待的是千帆競發(fā)，而不是獨舟奮進。我們期望和各行各業(yè)的伙伴共同努力，抓住歷史機遇，共創(chuàng)智能新高度。”胡厚崑最后強調(diào)。

Atlas 900

代表當(dāng)今全球算力先鋒

在大型數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)涵蓋從圖像識別、自然語言處理、視頻實時分析和智能推薦系統(tǒng)等各個方面，訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要大量浮點計算能力。此次發(fā)布的Atlas 900 AI訓(xùn)練集群由數(shù)千顆昇騰910 AI處理器互聯(lián)構(gòu)成，是當(dāng)前全球至快的AI訓(xùn)練集群，代表了當(dāng)今全球的算力極先進水平。其總算力達到256P～1024P FLOPS@FP16，相當(dāng)于50萬臺PC的計算能力。其主要亮點如下：

AI算力業(yè)界領(lǐng)先

Atlas 900 AI訓(xùn)練集群采用業(yè)界單芯片算力至強的昇騰910 AI處理器，每顆昇騰910 AI處理器內(nèi)置32個達芬奇AI Core，單芯片提供比業(yè)界高一倍的算力(256TFLOPS@FP16)。Atlas 900 AI訓(xùn)練集群將數(shù)千顆昇騰910 AI處理器互聯(lián)，打造業(yè)界領(lǐng)先的算力集群。

至佳集群網(wǎng)絡(luò)

Atlas 900 AI訓(xùn)練集群采用“HCCS、PCIe 4.0、100G以太”三類高速互聯(lián)方式，百TB全互聯(lián)無阻塞專屬參數(shù)同步網(wǎng)絡(luò)，降低網(wǎng)絡(luò)時延，梯度同步時延縮短10～70%。特創(chuàng)iLossless智能無損交換算法，對集群內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)流量進行實時的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)0丟包與E2E μs級時延。

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。

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。

1024顆昇騰910 AI處理器

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。基于當(dāng)前典型的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，排名全球領(lǐng)先。

“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)練集群比競爭對手快15%。

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