WHT中文站 国内IDC动态 英特尔与阿贡实验室合作开发Aurora genAI超级计算机,参数量达1万亿

英特尔与阿贡实验室合作开发Aurora genAI超级计算机,参数量达1万亿

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近日,在德国汉堡成功举办了国际超级计算大会(ISC)高性能会议(HPC)。会上,英特尔宣布与阿贡国家实验室携手合作,利用Aurora超级计算机开发了生成式人工智能(AI)模型Aurora genAI,其参数量将达到惊人的1万亿!与ChatGPT的参数规模相比,Aurora genAI将大五倍。

以Megatron和DeepSpeed两个框架为基础

据了解,英特尔Aurora genAI模型将基于两个框架:NVIDIA的Megatron和微软的DeepSpeed。

Megatron是专为分布式训练大规模语言模型而设计的架构,特别优化了Transformer,不仅支持传统的数据并行分布式训练,还支持模型并行。

英特尔与阿贡实验室合作开发Aurora genAI超级计算机,参数量达1万亿

DeepSpeed则专注于优化大型深度学习模型的训练,通过提升规模、速度、成本和可用性,实现了训练千亿参数模型的能力,极大地推动了大模型的训练。

由Aurora超级计算机提供算力

Aurora genAI模型将依托Aurora超级计算机的强大算力。这台超级计算机是英特尔为阿贡国家实验室设计的。根据目前公开的资料显示,Aurora超级计算机采用英特尔Xeon CPU Max和Xeon GPU Max系列芯片提供支持,共有10624个节点,拥有63744个Ponte Vecchio GPU、21248个Sapphire Rapids至强CPU、1024个分布式异步对象存储(DAOS)存储节点,以及10.9P的DDR5傲腾持久内存。

英特尔方面还透露了Aurora超级计算机的早期性能结果:Aurora超算在科学和工程工作负载上具有领先性能,其性能比AMD MI250 GPU高出两倍,在QMCPACK量子力学应用上提升了20%,并且接近线性扩展,可实现数百个节点。

以科学为重点

Aurora genAI是一个以科学为重点的生成式人工智能模型,将在通用文本、代码、科学文本以及生物学、化学、材料科学、物理学、医学等科学数据上进行训练。

由此产生的AI模型将具备多达1万亿个参数,包括从分子和材料设计到数百万个来源的综合知识,可应用于各种科学领域,如系统生物学、癌症研究、气候科学、宇宙学研究、高分子化学与材料等。除了科学领域,Aurora genAI模型还有望在金融建模、自然语言处理、机器翻译、图像识别和语音识别等其他领域中发挥作用。

除了上述内容,关于Aurora genAI模型的更多信息尚未被英特尔方面透露。根据外媒报道,英特尔计划于2024年开发和完成Aurora genAI模型,如果进展顺利,Aurora genAI将于明年与我们见面。随着英特尔进入AI大模型领域,GPT-4等竞品的发展更加值得期待!

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