首个国产液冷万卡算力集群投建 支撑万亿参数大模型 受益概念股一览
近日，中国电信宣布，将在上海规划建设15000卡的智算集群，总算力超4500P，其中单池新建国产算力达万卡。这是国内首个单池万卡液冷算力集群，也是迄今为止规模最大的全国产液冷机房。
主要技术指标
- 最高可支持万亿参数大模型
- 通过高速RDMA连接各物理机节点，提供低延时、高吞吐量、无损通信网络和强大的并行计算能力
- 多项技术指标领跑全国
应用场景
该集群适用于以下场景：
- AI计算
- 深度学习
- 图形渲染
- 复杂训练任务
市场前景
随着ChatGPT等AI技术的兴起，对算力的需求不断增长。因此，算力产业发展迎来重大机遇。
我国算力规模呈高增长态势。据统计，截至23年8月，我国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197FLOPS，近五年年均增速近30%。
在国家政策的支持下，国产算力有望呈现爆发式增长。AI发展下算力产业发展迎来重大机遇，相关服务生态逐步构建。
受益概念股
机构建议关注以下产业链相关企业：
- 国产AI芯片
- 华为升腾一体机厂商
- AI服务器整机厂商
- 算力运维
- 先进封装
结论
首个国产液冷万卡算力集群的投建将进一步提升我国AI算力水平，为AI技术的发展和应用提供强有力的支撑。
首个国产全功能GPU的万卡集群来了！“中国英伟达”出品
首个国产全功能GPU的万卡集群正式发布，以“中国版英伟达”的摩尔线程为代表，引领国内算力发展新潮流。 这个万卡集群的算力强大，超万P，专为训练万亿参数级别的复杂大模型而设计。 摩尔线程对自家的智算中心全栈解决方案“夸娥”进行升级，打造出了这一强大集群。 国内算力发展加速，上半年已有多个头部玩家宣布布局万卡集群，万卡国产GPU相对较少见。 生成式AI为主旋律的大模型热潮推动了Scaling Law的持续效果，训练GPT-4所需的GPU数量已达到个。 大模型架构呈现多元化趋势，AI、3D和HPC跨技术融合不断加速。 面对更高、更复杂、更多样化的要求，万卡集群已成为大模型玩家的最低标配，促使国产GPU大步迈入“万卡时代”。 摩尔线程创始人兼CEO张建中表示，当前正是生成式人工智能的黄金时代，GPU成为新技术浪潮加速的关键引擎。 夸娥万卡智算集群作为摩尔线程全栈AI战略的重要组成部分，将为各行各业的数智化转型提供澎湃算力。 摩尔线程希望解决大算力问题，帮助国家和行业。 摩尔线程如何在短时间内率先跨入“万卡俱乐部”？关键在于目标明确，遵循“好用=规模够大+计算通用+生态兼容”的公式。 升级后的夸娥万卡集群具备五大特点：超大算力、有效计算效率（MFU）、稳定性、通用性和生态友好。 夸娥万卡集群的超大算力达到10Exa-Flops，显存容量和卡间互联总带宽均达到PB级，实现算力、显存和带宽的系统性协同优化。 通过系统软件、框架和算法的优化，集群的MFU值最高可达60%，实现对大型模型的高效训练。 稳定性方面，集群的平均无故障运行时间超过15天，最长可达30天以上，周均训练有效率目标为99%。 通用性和生态友好是集群的另一重要特点，专为通用计算场景定制，能够为LLM、MoE、多模态和Mamba等多样化架构提供加速支持。 MUSA编程语言和CUDA兼容性确保了生态系统的即时适配性，实现新模型的“Day0”级迁移。 虽然从数字上看，从千卡到万卡只是多了一个0，但难度增加了一个指数级。 集群涉及参数面网络、数据面网络、业务面网络、管理面网络等不同网络的部署方式，对参数面网络的要求最高。 集群有效计算效率受限于芯片计算性能、GPU显存的访问性能、卡间互联带宽、分布式并行策略等因素。 此外，还需面对训练高稳定与高可用、故障快速定位与可诊断工具、生态快速迁移、未来场景通用计算等问题。 摩尔线程为何要啃下这块硬骨头？随着大模型快速迭代，算力需求变得更为紧迫。 主流大模型玩家已配备万卡集群，以保持在业界的领先性。 摩尔线程通过万卡集群和全栈方式打造大模型训练超级加工厂，以匹配快速更新的大模型速度。 为什么摩尔线程能做到？早在2022年，团队就设定建集群的大方向与策略，以应对A100算力紧缺的市场需要。 摩尔线程在功能上是唯一能对标英伟达的国产GPU企业。 随着2023年大模型火爆，集群式方向更加正确。 摩尔线程为此做了充分准备，前瞻性的策略和决定得到了证实。 市场认可度成为关键，夸娥万卡方案能否把握高端算力的空窗期，由市场决定。 摩尔线程始终前瞻性地推动国产GPU发展，再次拿下“国内首个”头衔。
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