在AI大模型參數(shù)量突破萬億、多模態(tài)應(yīng)用爆發(fā)的今天，企業(yè)AI訓(xùn)練正面臨算力效率與成本的雙重挑戰(zhàn)。RAKsmart推出的智能算力架構(gòu)，以異構(gòu)計算資源池化與超低時延網(wǎng)絡(luò)為核心，重構(gòu)AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，助力企業(yè)實現(xiàn)訓(xùn)練速度提升、硬件成本下降與算法迭代加速的三重突破。

傳統(tǒng)AI訓(xùn)練架構(gòu)的三大瓶頸

算力資源僵化：單一GPU型號難以適配不同訓(xùn)練階段需求，如BERT類模型的前向推理與反向傳播對TensorCore和顯存帶寬的要求差異顯著;

網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲：分布式訓(xùn)練中，參數(shù)服務(wù)器(ParameterServer)與工作節(jié)點(Worker)間的同步延遲可占訓(xùn)練總時長的30%以上;

能效比失衡：固定配置的GPU集群在負(fù)載波動時利用率不足50%，造成電力與硬件資源的雙重浪費。

RAKsmart異構(gòu)計算架構(gòu)：動態(tài)匹配算力需求

RAKsmart通過硬件資源池化與任務(wù)感知調(diào)度，實現(xiàn)CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)算力的智能協(xié)同：

1.混合精度訓(xùn)練加速

硬件支持：搭載NVIDIAA100/A800GPU，支持TF32與FP8精度自適應(yīng)切換，相比上一代V100，ResNet-50訓(xùn)練速度提升6倍;

資源編排：根據(jù)訓(xùn)練階段自動分配計算單元——前向傳播由GPU集群執(zhí)行，反向傳播由FPGA加速矩陣運算，CPU負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理流水線。

2.彈性資源供給

按需組合：用戶可自定義算力配方(如“4×A100+2×IntelAgilexFPGA”)，避免為冗余硬件付費;

冷熱數(shù)據(jù)分層：NVMeSSD緩存熱數(shù)據(jù)(IOPS≥100萬)，Ceph對象存儲托管冷數(shù)據(jù)，降低30%存儲成本。

超低時延網(wǎng)絡(luò)：打破分布式訓(xùn)練效率天花板

RAKsmart基于三層網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化體系，將跨節(jié)點通信延遲壓縮至亞毫秒級：

1.物理層革新

智能網(wǎng)卡(SmartNIC)卸載：通過NVIDIABlueField-3DPU將網(wǎng)絡(luò)協(xié)議處理從CPU轉(zhuǎn)移至網(wǎng)卡，釋放30%的CPU算力;

3D-Torus組網(wǎng)拓?fù)洌汗?jié)點間雙向帶寬可達(dá)400Gbps，時延≤0.8ms，滿足AllReduce算法的高并發(fā)需求。

2.協(xié)議層優(yōu)化

定制化RDMA協(xié)議棧：繞過操作系統(tǒng)內(nèi)核直接訪問內(nèi)存，吞吐量提升至傳統(tǒng)TCP的5倍;

動態(tài)流量調(diào)度：基于AI模型的數(shù)據(jù)流特征，優(yōu)先傳輸梯度參數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)包。

3.應(yīng)用層適配

與主流框架深度集成：針對PyTorchDDP、Horovod等分布式訓(xùn)練框架，預(yù)裝優(yōu)化插件，減少20%的通信開銷;

多租戶網(wǎng)絡(luò)隔離：通過VxLAN實現(xiàn)租戶間零干擾，保障關(guān)鍵任務(wù)SLA。

場景對比：在千卡規(guī)模的GPT-3訓(xùn)練中，RAKsmart網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使全局同步時間占比從15%降至4%，整體訓(xùn)練周期縮短11天。

當(dāng)AI訓(xùn)練進入“規(guī)模即競爭力”的時代，RAKsmart以異構(gòu)計算重塑算力供給模式，以超低時延網(wǎng)絡(luò)突破分布式訓(xùn)練瓶頸，為企業(yè)構(gòu)建“彈性、高效、經(jīng)濟”的智能算力基座。企業(yè)用戶可登錄RAKsmart網(wǎng)站，獲取定制化方案，搶占AI落地的下一輪制高點。

審核編輯 黃宇