四大国产GPU对比:华为昇腾、阿里平头哥等芯品解析
3月8日传来消息,上海人工智能实验室(上海AI实验室)正式发布了基于DeepLink混训技术方案与跨千公里多智算中心长稳混训的千亿参数大模型,并推出DeepLink多元算力混合推理加速方案。
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该方案成功实现了对华为昇腾、沐曦、阿里平头哥、壁仞等多款国产GPU芯片的混合调度与协同推理。
据悉,DeepLink混推方案基于统一的推理中间件、低时延通信、智能流量路由及策略求解器等原创技术。它不仅支持对多款芯片进行混合调度与协同推理,性能也大幅提升。
与单一芯片方案相比,其推理时延TTFT最大可优化34.5%,推理吞吐量最高可提升32%。
近年来,国产AI GPU发展迅速,性能日益强大,但一方面各家技术路线各异,另一方面大模型推理技术也需深入优化和提升。
上海AI实验室在国产GPU异构算力中,运用了预填充-解码分离(PD分离)策略,验证了混合芯片高效协同推理的可行路径。
将同一数据中心内不同规格属性的GPU芯片组合优化使用,可以形成最具性价比的异构算力搭配。
具体实现上,上海AI实验室通过四大原创技术底座,实现了对异构算力资源的兼容调度。
推理中间件(DLInfer):
通过标准化融合算子接口打通上层框架与底层硬件壁垒,实现算法模型在多元硬件上的统一推理,降低应用门槛。
高速通信库(DLSlime):
全面兼容各类主流物理连接协议,实现跨架构设备高速互联,核心场景带宽利用率突破97%;具备较强的异步处理能力,可实现计算与通信的重叠。
智能流量路由系统(DLRouter):
支持KVCache感知的请求路由,最大限度减少重复或重叠请求,节省计算资源,实现分布式集群负载均衡分配。
策略求解器(DLSolver):
自动获取异构芯片全方位评测数据,结合模型配置以及用户服务等级目标等输入,匹配最优PD分离配置策略,兼顾推理性能与成本。
单一算力平台推理加速方面,可以在华为昇腾A2上,针对千卡规模下的化学数据生成场景,吞吐率提升61.9%;在沐曦曦云C500上,MinerU多模态生成推理加速60%。
多款国产GPU芯片的深度混合调度与协同推理方面,千卡规模推理集群实测数据表明,在多模态生成、高并发智能服务等典型场景下,比单芯片方案推理时延TTFT最大可优化34.5%;
在科学论文处理等长输入短输出推理任务中,推理吞吐可提升32%。
值得一提的是,除了以上四家,寒武纪、燧原科技、天数智芯、无问芯穹、商汤科技、中科曙光等也都是上海AI实验室和DeepLink技术方案的合作伙伴。
相信会看到越来越多的国产GPU并肩作战!
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