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為深度學(xué)習(xí)而生,英特爾全新Gaudi2處理器正式登陸中國(guó)

科技訊息 ? 來(lái)源:科技訊息 ? 作者:科技訊息 ? 2023-07-13 09:48 ? 次閱讀
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英特爾AI產(chǎn)品戰(zhàn)略暨Gaudi2新品發(fā)布會(huì)在京舉行。會(huì)上,英特爾正式于中國(guó)市場(chǎng)推出第二代Gaudi深度學(xué)習(xí)加速器——Habana?Gaudi?2。作為英特爾從云到端產(chǎn)品組合的重要組成,Gaudi2致力于以領(lǐng)先的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì),加速AI訓(xùn)練及推理,為中國(guó)用戶(hù)提供更高的深度學(xué)習(xí)性能和效率,從而成為大規(guī)模部署AI的更優(yōu)解。

英特爾執(zhí)行副總裁兼數(shù)據(jù)中心人工智能事業(yè)部總經(jīng)理Sandra Rivera指出,“英特爾致力于通過(guò)為客戶(hù)提供廣泛的硬件選擇,并支持開(kāi)放的軟件環(huán)境,加速人工智能技術(shù)的發(fā)展。憑借包括至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器和Gaudi2深度學(xué)習(xí)加速器在內(nèi)的產(chǎn)品組合,英特爾正在降低人工智能的準(zhǔn)入門(mén)檻,并強(qiáng)化客戶(hù)在云端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)和智能邊緣部署這一關(guān)鍵業(yè)務(wù)技術(shù)的能力,從而幫助構(gòu)建中國(guó)人工智能的未來(lái)?!?/p>

為深度學(xué)習(xí)而生的全新Gaudi2訓(xùn)練加速器

該Gaudi2深度學(xué)習(xí)加速器暨Gaudi2夾層卡HL-225B,以第一代Gaudi高性能架構(gòu)為基礎(chǔ),以多方位性能與能效比提升,加速高性能大語(yǔ)言模型運(yùn)行。該加速器具備:

·24個(gè)可編程Tensor處理器核心(TPCs)

·21個(gè)100Gbps(RoCEv2)以太網(wǎng)接口

·96GB HBM2E內(nèi)存容量

·2.4TB/秒的總內(nèi)存帶寬

·48MB片上SRAM

·集成多媒體處理引擎

Gaudi2加速器的出色性能在6月公布的MLCommons? MLPerf?基準(zhǔn)測(cè)試中得到了充分認(rèn)證,其在GPT-3模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型ResNet-50(使用8個(gè)加速器)、Unet3D(使用8個(gè)加速器),以及自然語(yǔ)言處理模型BERT(使用8個(gè)和64個(gè)加速器)上均取得了優(yōu)異的訓(xùn)練結(jié)果。與市場(chǎng)上其他面向大規(guī)模生成式AI和大語(yǔ)言模型的產(chǎn)品相比,Gaudi2擁有卓越的性能與領(lǐng)先的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì),能夠幫助用戶(hù)提升運(yùn)營(yíng)效率的同時(shí),降低運(yùn)營(yíng)成本。

此外,Gaudi2可為大規(guī)模的多模態(tài)和語(yǔ)言模型提供出色的推理性能。在最近的HuggingFace評(píng)估中,其在大規(guī)模推理方面的表現(xiàn),包括在運(yùn)行Stable Diffusion(另一個(gè)用于從文本生成圖像的最先進(jìn)生成式AI模型之一)、70億以及1760億參數(shù)BLOOMz模型時(shí),在行業(yè)內(nèi)保持領(lǐng)先。

滿(mǎn)足大語(yǔ)言和多模態(tài)模型的需求

Gaudi2深度學(xué)習(xí)加速器的架構(gòu)旨在高效擴(kuò)展,以滿(mǎn)足大規(guī)模語(yǔ)言模型及生成式AI模型的需求。其每張芯片集成了21個(gè)專(zhuān)用于內(nèi)部互聯(lián)的100Gbps(RoCEv2 RDMA)以太網(wǎng)接口,從而實(shí)現(xiàn)低延遲服務(wù)器內(nèi)擴(kuò)展。

在Stable Diffusion訓(xùn)練上,Gaudi2展示了從1張卡至64張卡近線(xiàn)性99%的擴(kuò)展性。此外,MLCommons剛剛公布的MLPerf訓(xùn)練3.0結(jié)果,亦驗(yàn)證了Gaudi2處理器在1750億參數(shù)的GPT-3模型上,從256個(gè)加速器到384個(gè)加速器可實(shí)現(xiàn)令人印象深刻的接近線(xiàn)性的95%擴(kuò)展效果。

具備成熟的軟件支持,Gaudi2產(chǎn)品在中國(guó)市場(chǎng)正式上市

伴隨日益增長(zhǎng)的生成式AI及大語(yǔ)言模型需求,英特爾亦致力于打造領(lǐng)先、成熟的軟件支持,充分釋放Gaudi2深度學(xué)習(xí)加速器性能。

為支持客戶(hù)輕松構(gòu)建模型,或?qū)?dāng)前基于GPU的模型業(yè)務(wù)和系統(tǒng)遷移到基于全新Gaudi2服務(wù)器,并幫助保護(hù)軟件開(kāi)發(fā)投入,SynapseAI?軟件套件針對(duì)Gaudi平臺(tái)深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化,旨在與廣泛的軟件生態(tài)系統(tǒng)一起,幫助簡(jiǎn)化模型的開(kāi)發(fā)和遷移。SynapseAI集成了對(duì)TensorFlow和PyTorch框架的支持,并提供眾多流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言參考模型,能夠滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者的多樣化需求。

目前,英特爾正與浪潮信息合作,打造并發(fā)售基于Gaudi2深度學(xué)習(xí)加速器的浪潮信息AI服務(wù)器NF5698G7。該服務(wù)器集成了8顆Gaudi2加速卡HL-225B,還包含雙路第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器。

攜手中國(guó)產(chǎn)業(yè)生態(tài),共啟人工智能新篇

多年來(lái),借助強(qiáng)大的AI軟硬件基礎(chǔ),英特爾一直致力于為AI領(lǐng)域的各類(lèi)工作負(fù)載提供業(yè)界領(lǐng)先的卓越性能,并通過(guò)開(kāi)放的生態(tài)、豐富多樣的產(chǎn)品選擇不斷降低AI部署的門(mén)檻,并為中國(guó)的AI發(fā)展提供堅(jiān)定支持。

本次發(fā)布會(huì)上,美團(tuán)、百度與浪潮信息等生態(tài)伙伴分別分享了其基于英特爾軟硬件產(chǎn)品組合的多樣化智能業(yè)務(wù)進(jìn)展。百度智能云服務(wù)器高級(jí)經(jīng)理何永占表示,集成英特爾?AMX加速引擎的第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器為ERNIE-Tiny模型帶來(lái)了多倍的性能優(yōu)化,百度將持續(xù)構(gòu)建領(lǐng)先的AI全棧能力和全面的開(kāi)放生態(tài),并期待與英特爾在未來(lái)的AI領(lǐng)域展開(kāi)更為廣泛、深入的合作。浪潮信息高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理王磊強(qiáng)調(diào),NF5698G7是專(zhuān)為面向生成式AI市場(chǎng)創(chuàng)新開(kāi)發(fā)的新一代AI服務(wù)器,支持8顆OAM高速互聯(lián)的Gaudi2加速器,具備高性能、高擴(kuò)展、高能效和開(kāi)放生態(tài)等優(yōu)點(diǎn),將為AI客戶(hù)提供強(qiáng)大的大模型訓(xùn)練和推理能力。未來(lái),浪潮信息將繼續(xù)攜手英特爾,為行業(yè)打造創(chuàng)新、領(lǐng)先的產(chǎn)品方案。

此外,多家本土生態(tài)伙伴亦表明了與英特爾在當(dāng)下及未來(lái)產(chǎn)品合作上的堅(jiān)定立場(chǎng)與長(zhǎng)遠(yuǎn)展望。新華三集團(tuán)計(jì)算存儲(chǔ)產(chǎn)品線(xiàn)副總裁劉宏程指出,新華三智慧計(jì)算秉持內(nèi)生智能的技術(shù)理念,基于硬件使能、前瞻技術(shù)、綠色低碳等全方位能力,助力AI產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展?;谟⑻貭朑audi2 AI加速器,新華三正與英特爾緊密合作,開(kāi)發(fā)適合大模型訓(xùn)練和推理的高性能AI服務(wù)器,推動(dòng)智能算力的普惠創(chuàng)新。與此同時(shí),超聚變數(shù)字技術(shù)有限公司算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域總裁唐啟明表示,非常榮幸見(jiàn)證英特爾Gaudi2的發(fā)布。作為英特爾的長(zhǎng)期戰(zhàn)略合作伙伴,超聚變將一如既往地?cái)y手英特爾,共同推出基于Gaudi2的全新產(chǎn)品與解決方案,助力企業(yè)的AI場(chǎng)景成熟商用和規(guī)模落地。

未來(lái),英特爾將持續(xù)引領(lǐng)產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展,進(jìn)一步加速大規(guī)模深度學(xué)習(xí)部署,助力中國(guó)本地AI市場(chǎng)發(fā)展。

審核編輯:湯梓紅

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