“`html

DeepSeek-AI Introduces Fire-Flyer AI-HPC: A Cost-Effective Software-Hardware Co-Design for Deep Learning

Спрос на вычислительные мощности и пропускную способность вырос в экспоненциальном порядке из-за быстрого развития больших языковых моделей (LLM) и глубокого обучения. Сложность и размер этих моделей, требующих огромных объемов данных и вычислительной мощности для правильного обучения, являются основными причинами этого роста спроса. Однако создание высокопроизводительных вычислительных систем становится гораздо более дорогим из-за высокой стоимости более быстрых процессорных ядер и сложных соединений.

Практические решения и ценность

Для преодоления этих ограничений команда исследователей из DeepSeek-AI разработала архитектуру Fire-Flyer AI-HPC, которая объединяет аппаратное и программное обеспечение. Этот метод приоритезирует экономическую эффективность и энергосбережение, помимо оптимизации производительности. Команда реализовала систему Fire-Flyer 2 с 10 000 PCIe A100 GPU, специально разработанную для обучения глубокого обучения.

Одним из наиболее заметных достижений Fire-Flyer 2 является его способность обеспечивать уровни производительности, сравнимые с ведущими в отрасли системами NVIDIA DGX-A100. Все это было достигнуто снижением затрат на 50% и уменьшением энергопотребления на 40%. Экономия может быть объяснена тщательной инженерной разработкой и обоснованными решениями по оптимизации аппаратных и программных компонентов системы.

HFReduce, специально разработанный метод для ускорения коммуникации all-reduce, ключевого процесса в распределенном обучении, является одним из основных инноваций архитектуры. Для поддержания высокой пропускной способности в рабочих нагрузках большого масштаба требуется значительное улучшение эффективности обмена данными между GPU, что значительно улучшает HFReduce. Команда также предприняла ряд других мер для обеспечения отсутствия перегрузки в сети с интегрированным хранилищем вычислений, что повысит общую надежность и производительность системы.

Инструменты, такие как HaiScale, 3FS и HAI-Platform, являются частью мощного программного стека, поддерживающего архитектуру Fire-Flyer AI-HPC. Вместе эти части улучшают масштабируемость, позволяя системе эффективно управлять рабочими нагрузками, которые становятся все больше и сложнее со временем.

В заключение, архитектура Fire-Flyer AI-HPC является значительным прорывом в разработке доступных высокопроизводительных вычислительных систем для искусственного интеллекта. С акцентом на экономичность и энергоэффективность команда разработала систему, которая удовлетворяет расширяющиеся требования глубокого обучения и LLM, объединяя передовые аппаратные и программные решения.

Проверьте статью. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта.

“`