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面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群

4月14日,腾讯云正式发布面向大模型训练的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能计算集群。该集群采用最新一代腾讯云星星海自研服务器,搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU,并提供业界目前最高的3.2T超高互联带宽。 实测结果显

414日,腾讯云正式发布面向大模型训练的新一代HCCHigh-Performance Computing Cluster)高性能计算集群。该集群采用最新一代腾讯云星星海自研服务器,搭载了NVIDIA H800 Tensor Core GPU,并提供业界目前最高的3.2T超高互联带宽。

实测结果显示,腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。

去年10月,腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下,将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群,训练时间将进一步缩短至4天。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第1张

大模型进入万亿参数时代,对算力的需求陡增。在单体服务器计算能力有限的情况下,需要将上千台服务器相连,打造大规模、分布式的高性能计算集群。腾讯云新一代集群通过对单机算力、网络架构和存储性能进行协同优化,能够为大模型训练提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。

计算层面,服务器的单机性能是集群算力的基础。在非稀疏规格情况下,新一代集群单GPU卡支持输出最高 495 TFlops(TF32)、989 TFlops (FP16/BF16)、1979 TFlops(FP8)的算力。针对大模型训练场景,腾讯云星星海服务器采用6U超高密度设计,相较行业可支持的上架密度提高30%;利用并行计算理念,通过CPU和GPU节点的一体化设计,将单点算力性能提升至最强。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第2张

网络层面,计算节点间存在海量的数据交互需求,随着集群规模扩大,通信性能会直接影响训练效率。腾讯自研的星脉网络,为新一代集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。节点内外统一的AllReduce通信带宽,实现网络和算力的最大协同。实测结果显示,搭载同样的GPU,最新的3.2T星脉网络相较1.6T网络,能让集群整体算力提升20%。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第3张

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第4张

基于多轨道聚合的无阻塞网络架构、主动拥塞控制和定制加速通信库,腾讯云能提供业界领先的集群构建能力,支持单集群高达十万卡级别的组网规模。在超大集群场景下,仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能,满足大模型训练以及推理业务的横向扩展。

同时,腾讯自研高性能集合通信库TCCL,基于星脉网络硬件平台深度优化,在全局路径规划、拓扑感知亲和性调度、网络故障实时告警/自愈等方面融入了定制设计的解决方案。相对业界开源集合通信库,为大模型训练优化40%负载性能,消除多个网络原因导致训练中断问题。

存储层面,训练场景下,几千台计算节点会同时读取一批数据集,需要尽可能缩短数据集的加载时长。新一代集群,引入了腾讯云最新自研存储架构,支持不同场景下对存储的需求。

COS+GooseFS对象存储方案,提供多层缓存加速,大幅提升端到端的数据读取性能;将公开数据集、训练数据、模型结果统一存储到对象存储COS中,实现数据统一存储和高效流转。同时,GooseFS按需将热数据缓存到GPU内存和本地盘中,利用数据本地性提供高性能访问。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第5张

CFS Turbo高性能并行文件存储方案,采取多级缓存加速,基于全分布式架构,提供100GB/s带宽、1000万IOPS的极致性能。并通过持久化客户端缓存技术,将裸金属服务器本地NVMe SSD和Turbo文件系统构成统一命名空间,实现微秒级延时,解決大模型场景大数据量、高带宽、低延时的诉求。同时,通过智能分层技术,自动对冷热数据分层,节省80%的存储成本,提供极致的性价比。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第6张

底层架构之上,针对大模型训练场景,新一代集群集成了腾讯云自研的TACO Train训练加速引擎,对网络协议、通信策略、AI框架、模型编译进行大量系统级优化,大幅节约训练调优和算力成本。

腾讯混元大模型背后的训练框架AngelPTM,也已通过腾讯云对外提供服务,帮助企业加速大模型落地。目前,腾讯混元AI大模型已经覆盖了自然语言处理、计算机视觉、多模态等基础模型和众多行业、领域模型。

在腾讯云上,企业基于TI 平台的大模型能力和工具箱,可结合产业场景数据进行精调训练,提升生产效率,快速创建和部署 AI 应用。

面向大模型训练,腾讯云发布新一代高性能计算集群 - 第7张

此前,腾讯多款自研芯片已经量产。其中,用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已在腾讯内部交付使用,性能指标和综合性价比显著优于业界。其中,紫霄采用自研存算架构,增加片上内存容量并使用更先进的内存技术,消除访存能力不足制约芯片性能的问题,同时内置集成腾讯自研加速模块,减少与CPU握手等待时间。目前,紫霄已经在腾讯头部业务规模部署,提供高达3倍的计算加速性能,和超过45%的整体成本节省。

目前,腾讯云的分布式云原生调度总规模超过1.5亿核,并提供16 EFLOPS(每秒1600亿亿次浮点运算)的智算算力。未来,新一代集群不仅能服务于大模型训练,还将在自动驾驶、科学计算、自然语言处理等场景中充分应用。

以新一代集群为标志,基于自研芯片、星星海自研服务器和分布式云操作系统遨驰,腾讯云正通过软硬一体的方式,打造面向AIGC的高性能智算网络,持续加速全社会云上创新。

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