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Alaya NeW 智算操作系統(tǒng)-包含國(guó)內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化

來源:北京九章云J科技有限公司     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

Alaya NeW智算操作系統(tǒng)(以下簡(jiǎn)稱:Alaya NeW),由九章云JDataCanvas 自主研發(fā),可有效管理、調(diào)度各種算力資源,提供智算服務(wù),落地各類智算應(yīng)用。作為智算中心的“中樞神經(jīng)”,Alaya NeW突破異構(gòu)算力適配、異構(gòu)算力調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)了包括算力統(tǒng)籌與智能調(diào)度的底層硬件異構(gòu)性兼容;簡(jiǎn)單易用且以集群為優(yōu)先的策略,原生適合AIG性能計(jì)算,原生支持AI大模型+小模型的低門檻構(gòu)建、訓(xùn)練和推理;并支持與通用大模型、行業(yè)大模型及各類大模型應(yīng)用組合疊加,實(shí)現(xiàn)一體化、開放化、標(biāo)準(zhǔn)化的AI模型服務(wù)。

隨著人工智能技術(shù)的G速發(fā)展,智能化正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。以AIGC為代表的人工智能應(yīng)用、大模型訓(xùn)練等新應(yīng)用、新需求快速崛起都對(duì)算力提出更G要求。經(jīng)中國(guó)信息通信研究院測(cè)算,預(yù)計(jì)到2025年計(jì)算設(shè)備算力總規(guī)模將超過3 ZFlops,至2030年將超過20 ZFlops。

算力作為新質(zhì)生產(chǎn)力,已成為挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力,智算中心的戰(zhàn)略性地位愈發(fā)凸顯。同時(shí),智算中心在運(yùn)營(yíng)和管理過程中面臨的異構(gòu)算力資源納管困難、算力調(diào)度能力不足、利用率低等難題,將嚴(yán)重制約智算中心的應(yīng)用與發(fā)展。因此,一個(gè)能夠多面服務(wù)于智算中心的中樞神經(jīng)——智算操作系統(tǒng),將是直擊這些難題的佳方案。

1、異構(gòu)算力資源納管困難

智算中心逐漸引入多種不同品牌的加速硬件,往往存在異構(gòu)算力不兼容、模型框架與底層芯片適配不充分等情況,導(dǎo)致算力調(diào)度困難、難以有效形成規(guī)模化算力。

2、算力調(diào)度能力不足、利用率低

在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和大模型訓(xùn)練等任務(wù)中,算力調(diào)度能力不足,使得算力分配不均衡,導(dǎo)致算力資源浪費(fèi)和利用率下降,不能充分滿足不同類型AI任務(wù)的調(diào)度需求,影響AIDC服務(wù)的整體性能。

3、AI加速優(yōu)化能力不足

一般針對(duì)AI大模型數(shù)據(jù)加載、訓(xùn)練、微調(diào)、推理環(huán)節(jié),并沒有實(shí)施優(yōu)化或者只做了局部加速優(yōu)化。因此經(jīng)常受到存儲(chǔ)訪問慢,算力利用率、內(nèi)存利用率、通信效率低的困擾,影響AI任務(wù)的完成。

4、AI大模型訓(xùn)練微調(diào)門檻G

數(shù)據(jù)科學(xué)家往往不能掌握使用智算硬件基礎(chǔ)設(shè)施的技能,而企業(yè)內(nèi)IT人員缺乏對(duì)訓(xùn)練大模型所需的集群管理能力,缺乏一個(gè)彈性易用的集群環(huán)境以及在其之上的AI大模型訓(xùn)練微調(diào)工具鏈。

主要能力

1、告別“裸金屬”

通過構(gòu)建多層次、全方位的算力需求滿足機(jī)制,包含超級(jí)智算集群、彈性容器集群、GPU云服務(wù)器、AI容器實(shí)例等系列產(chǎn)品,為準(zhǔn)確匹配和G效滿足多樣化規(guī)模及復(fù)雜度的算力求提供保障。

2、為AI而生

專注于人工智能核心任務(wù),包括大模型的訓(xùn)練、微調(diào)、部署和推理等服務(wù)。提供集“算力、數(shù)據(jù)、算法、調(diào)度”為一體的融合服務(wù),旨在推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)化的創(chuàng)新發(fā)展。

3、全局加速優(yōu)化

采用通信加速、內(nèi)存優(yōu)化、算法加速、數(shù)據(jù)三級(jí)緩存、內(nèi)核優(yōu)化、編譯優(yōu)化、并行加速、模型壓縮等方案,釋放硬件效能。集群訓(xùn)練效率提升100%,單卡利用率提升50%;模型推理速度提G4倍,Token吞吐量增加5倍。

4、異構(gòu)算力納管與調(diào)度

提供包含國(guó)內(nèi)外多種算力資源的適配、納管、調(diào)度和優(yōu)化。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理各智算中心的智算設(shè)備,以及創(chuàng)新的調(diào)度算法,成功實(shí)現(xiàn)跨智算中心的海量算力智能調(diào)度,大幅提升算力資源的利用率。

5、1度算力

Alaya NeW首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”(DCU),并用其實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi),旨在為用戶實(shí)現(xiàn)“買到即用到”的算力服務(wù),為未來算力資源互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。

應(yīng)用落地情況

該產(chǎn)品無論在產(chǎn)品理念還是功能設(shè)計(jì)上都處于同行業(yè)L先水平。在未來一定周期內(nèi),將引L“智算操作系統(tǒng)”發(fā)展趨勢(shì),該產(chǎn)品提供的智算基礎(chǔ)服務(wù),將成為智算中心提供服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)范本之一。截止目前,該產(chǎn)品已經(jīng)在九章云JDataCanvas參與共建的國(guó)內(nèi)多個(gè)智算中心進(jìn)行部署。

Alaya New 智算操作系統(tǒng)在智算中心產(chǎn)業(yè)生態(tài)中處于中間位置,在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了G效的鏈接,通過AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)算力資源的大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”(DCU),以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi),為未來算力資源實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。九章云JDataCanvas 攜手智算產(chǎn)業(yè)核心生態(tài)伙伴,服務(wù)政府和企業(yè)共建智算中心,為行業(yè)提供G質(zhì)量新質(zhì)生產(chǎn)力以及全方位的AI Foundation Service,共同推動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。





AI智能采編系統(tǒng)-一站式媒體新聞發(fā)布解決方案

具備強(qiáng)大的語言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學(xué)習(xí)等;利用大量的媒體數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出強(qiáng)的專業(yè)能力

2024中國(guó)AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報(bào)告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運(yùn)輸、教育、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測(cè)了AI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)和潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界D二

中國(guó)人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界D二,軟件開發(fā)貢獻(xiàn)僅次于美國(guó),顯示出中國(guó)在人工智能L域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國(guó)醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點(diǎn)

隨著理論突破速度開始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級(jí)優(yōu)化階段,驅(qū)動(dòng)圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問題與困境-算力 資金 人才

大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

中國(guó)大模型開源生態(tài)體系代表性廠商—華為,鵬程·盤古

鵬程·盤古模型是全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語言大模型,在知識(shí)問答、知識(shí)檢索、知識(shí)推理、閱讀理解等文本生成L域表現(xiàn)突出

大模型開源生態(tài)體系的創(chuàng)新主體與創(chuàng)新機(jī)制-開源是未來

開源大模型是基于開源軟件模式,由開發(fā)者共同參與、共同維護(hù)、共同發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。開源由開源規(guī)則、開源對(duì)象、開源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成

人工智能技術(shù)架構(gòu)的演變與新趨勢(shì)-七大核心能力

第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會(huì)協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機(jī)交互協(xié)作,注重人類對(duì)人工智能的反饋訓(xùn)練

發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性與新機(jī)遇

數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式

人工智能開源大模型生態(tài)研究-開源為先 場(chǎng)景突破

深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模G于開源大模型

2023生成式人工智能道德&合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)白皮書:如何理解和應(yīng)對(duì)生成式人工智能引發(fā)的數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作,突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束,有著更為流暢和G效的人機(jī) 交互模式,減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān),實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力解放

重塑與創(chuàng)造: Al+ 洞察報(bào)告2024-AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測(cè)模型,以及對(duì)未來AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言,報(bào)告對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度,并認(rèn)為AI將深刻影響社會(huì)生產(chǎn)力和人類生活的各個(gè)方面
資料獲取
人工智能應(yīng)用
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