零一万物面向万卡集群的AI基础设施建设

主要观点总结

文章分享了构建AI 2.0时代万卡集群的经验和成果，包括大模型训练进展、基础设施建设、电力能源、网络拓扑设计优化、存储解决方案、调度系统智能化、可观测性等。文章还介绍了实验数据与效果，详细阐述了胡峰博士的经验和演讲内容。

关键观点总结

关键观点1: AI 2.0时代万卡集群的经验和成果分享

文章介绍了在AI 2.0时代如何构建万卡集群，包括大模型训练、基础设施建设、电力能源等方面的经验和成果。

关键观点2: 存在的问题

文章指出了在构建万卡集群过程中存在的问题和挑战，如基础设施建设、电力能源、大模型训练需求、网络拓扑设计优化等。

关键观点3: 解决方案和实施效果

文章介绍了针对上述问题所采取的解决方案和实施效果，如基础设施构建、液冷技术、网络协议及拓扑选择、存储解决方案、智能调度系统、可观测性建设等。

关键观点4: 大模型训练的深度解析和中国在AI领域的实力展示

文章通过胡峰博士的演讲内容，深入解析了AI大模型训练的核心议题，并展示了中国在AI领域的强大实力和无限潜力。

文章预览

摘要     分享了构建 AI 2.0时代的万卡集群的经验和成果。包括大模型训练进展、主网与存储方案、调度监控、产品设计和展示等方面。 存在问题 基础设施建设 ：需要构建支撑大模型训练的基础设施，高功率需求 、冷却效率、计算存储通信网络等高效率。 电力能源 ：GPU 服务器高功率需求与传统数据中心电力供应不匹配。 大模型训练需求 ：支持千亿到万亿AI 模型训练加速。 网络拓扑设计优化 ：需要优化网络以降低延迟并提高效率。 网络协议选型： 高性能计算需高吞吐、低延迟网络 存储解决方案 ：需要高性能和高可用性的存储系统。 调度系统智能化 ：需要无人值守的智能调度系统。 可观测性 ：需要对集群状态进行实时监控和故障预测。 解决方案 基础设施 ：构建了世界一流的 基础设施，包括选址、电力供应、数据中心选择、机房机架及 ………………………………