北龍超云CTO甄亞楠論壇現場報告

面對這一挑戰,北京超算提出了"超智融合全景算力服務"的創新理念,致力于為客戶提供高質量、高性價比的超算架構大模型算力解決方案。其核心優勢主要體現在以下幾個方面:

基于超算架構的高性能基礎設施

北京超算采用典型的超算架構打造大模型基礎設施，包括高性能的GPU訓練服務器、推理服務器以及大容量分布式存儲系統。其計算網絡采用3.2Tbps IB無收斂架構,存儲網絡帶寬達到400Gbps,可有效支撐大規模并行計算的需求。

甄亞楠介紹了一個典型案例:"某14B參數的模型優化前GPU利用率只有75%,經過我們的計算負載優化后,GPU利用率提升到97%,整體性能提升了30%。"這種基于數據驅動的優化方法,可以幫助用戶更高效地提升算力資源利用率，從而降低成本。

北京超算 “高質量、高性價比算力服務體系”正式發布

北京超算采用"按需付費"的模式,用戶可以根據實際需求靈活選用算力資源,避免了自建集群的高額投入。在北京超算最新發布的容器云上，GPU卡時價格低至1.6元，用戶可以在云平臺上自建容器，極大降低了使用成本。甄亞楠表示:"我們希望通過高性價比的服務,讓更多中小企業也能夠參與到大模型的研發中來。“

正是憑借這些優勢,北京超算已經成功為多家知名AI企業和科研機構提供了大模型算力支持。例如,他們為某公司的千億級超大規模預訓練模型項目提供了基于A800 GPU的高性能算力資源,支持其進行長時間穩定的千卡規模訓練。在另一個案例中,北京超算幫助某語言智能科技公司將128卡訓練的性能提升了4倍,達到了線性加速的效果。

此外,北京超算還積極支持高校的大模型研究。他們為某雙一流高校提供了256塊A100 GPU的共享算力資源,并協助課題組完成環境搭建和模型遷移,有效解決了高校算力不足的問題。

在談到未來發展時,甄亞楠表示,北京超算將繼續加大在算力基礎設施方面的投入,同時也會加強在國產化方面的布局。"我們有專門的團隊在幫助用戶將模型遷移到國產芯片上。雖然目前在性能上還有差距,但我們相信通過產學研各方的共同努力,國產AI芯片的生態一定會不斷完善。"

值得一提的是,在本次數字經濟大會上,北京超算與北京中科聞歌科技股份有限公司合作的"雅意·智學大模型賦能教育領域應用實踐"獲評"2024人工智能大模型場景應用典型案例"，展示了其在教育領域的創新應用實踐。

2024人工智能大模型場景應用典型案例證書

隨著大模型技術的快速發展，高質量、可負擔的算力服務將成為推動AI產業繁榮的關鍵因素。北京超級云計算中心以其深厚的技術積累和創新能力,正在為國產大模型的蓬勃發展貢獻重要力量。正如2024全球數字經濟大會所彰顯的那樣,數字經濟的浪潮方興未艾,在算力這一基礎設施領域,我們有理由對未來充滿期待。