燧原科技宣布升级企业战略——全面打造AIGC时代的基础设施
燧原科技宣布升级企业战略:以全栈软硬件和集群产品为数字底座,结合MaaS (Model as a Service) 的业务模式,全面打造人工智能技术生成内容 (AIGC) 时代的基础设施。
一、燧原大模型技术与产品深耕已久
燧原科技自创业之初就瞄准云端训练产品市场,以突破高难度训练芯片为目标,2019年推出的第一代产品云燧T10/T11是国内第一款具备FP32高精度算力的训练产品。其创新的片间高速互联,以及软件栈聚焦优化数据并行与模型并行等大规模集群的训练能力,奠定了今天燧原的训练产品在国内大规模集群训练场景的领先优势。
基于云燧T11的冷板式液冷方案,燧原科技为之江实验室构建了超千卡规模AI液冷集群,以赋能文本到视频生成的场景为目标,成功支持了GPT-2、源1.0及实验室自研蛋白质结构预测等多个超大规模巨量模型的高效训练。液冷智算集群也顺应国家的绿色低碳环保的要求,PUE经实测最低可降至1.08。
历经五年的产品迭代和优化,燧原科技现已拥有从硬件、软件到系统的全栈解决方案,结合云燧训练和推理产品在行业落地打磨的实践经验,可为客户提供丰富多样的人工智能系统软硬件产品,全方位降低AI算力中心部署和应用成本。
二、厚积薄发,燧原科技发力
在大模型标杆项目落地经验指引下,以大幅缩短大模型开发与应用周期为目标,针对大模型场景下的算力需求特性,燧原科技现已针对大模型场景形成从硬件、软件、系统方案的全栈技术,全面支持大模型生产,包括但不仅限于:
大模型现有生态接入:支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、OneFlow、Megatron-LM、FairScale等主流AI框架和分布式加速库,支持GPT-2、源1.0、悟道2.0、CPM等主流AIGC大模型的Pretrain和Finetune。
大模型极致性能提供:采用自主研发的GCU-LARE技术和ECCL分布式通信技术,提升大模型训练多机多卡高速互联的性能,支持数据并行、模型并行、流水线并行和混合并行等并行加速功能,支持Activation Checkpointing、ZeRO优化器、CPU offload、AMP(自动混合精度)等算力和显存优化方法,可快速高效地进行大模型训练。
大模型训练TCO优化:从大模型应用端到端、技术全栈角度,燧原科技提供一体化大规模AI算力集群方案 -- 云燧智算机(CloudBlazer POD),方案采用一体化设计,是专为人工智能场景下计算、存储、网络、软硬协同设计的标准化产品,以"全局优异"为目标,大幅降低建设满足大模型场景需求的AI算力基础设施的总拥有成本 (TCO)。
大模型业务高性价比推理加速:凭借云端推理产品云燧i20通过互联网社交应用服务上亿规模用户的成功经验,同时与广泛的落地场景进行打磨,燧原的推理产品在支持Stable Diffusion、GPT-2、T5等AIGC大模型推理上具备高性价比,加速AIGC相关下游场景的商业落地。
燧原科技大模型全栈技术
燧原科技创始人、COO张亚林表示:"人工智能技术的发展正在步入一个全新的阶段,AIGC内容生成类模型以及所生产的内容生动反映了人工智能从感知、认知进阶到生产,也正在重构互联网商业模式,催生数字经济新突破。在以ChatGPT和Stable Diffusion为代表的AIGC技术浪潮下,燧原科技凭借在大模型训练及推理的产品技术优势,结合MaaS的业务模式,构建AIGC时代的基础设施底座。"
关于燧原科技
燧原科技专注人工智能领域云端算力产品,致力为人工智能产业发展交付普惠的基础设施解决方案,提供原始创新、全栈自研、具备完全自主知识产权的通用人工智能训练和推理产品。凭借其高算力、高能效比以及灵活编程能力,可广泛应用于互联网、金融、交通、能源及新基建等多个行业和场景。
燧原科技携手业内标准组织,秉承开源开放的宗旨,与产业伙伴一起促进人工智能产业发展。
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