我们正处于一个信息大暴发的时代,每天都能产生数以百万计的新闻资讯!
虽然有大数据推荐,但面对海量数据,通过我们的调研发现,在一个小时的时间里,您通常无法真正有效地获取您感兴趣的资讯!
头条新闻资讯订阅,旨在帮助您收集感兴趣的资讯内容,并且在第一时间通知到您。可以有效节约您获取资讯的时间,避免错过一些关键信息。
快科技7月10日消息,近日,壁仞科技副总裁兼AI软件首席架构师丁云帆在谈及计算瓶颈时表示,解决算力瓶颈问题需要从三个维度考虑:硬件集群算力、软件有效算力、异构聚合算力。
他认为,做好这三个维度的工作,即使国产AI芯片单个算力不强,也能通过综合手段提升算力,满足国内大模型训练的需求。
“我们2020年设计的第一代产品里就做了chiplet架构,国外巨头在今年发布的产品如英伟达B100和英特尔Gaudi 3也采用了同样的思路,他们用最先进的制程,但也需要chiplet来突破摩尔定律限制来提升单卡算力。”丁云帆说道。
据他介绍,壁仞科技用三级的异步checkpoint技术,结合GPU的显存和CPU内存,甚至是多节点内存的备份系统去达到一个平衡,目前已能够大幅降低故障恢复成本。
之前,壁仞科技发布首款通用GPU芯片BR100,创下全球算力纪录,16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上,单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。
当时,壁仞科技给出的数据显示,其首款旗舰产品BR100对比英伟达在售的旗舰GPU峰值算力在Int8、BF16、TF32/TF32+、FP32数据格式下最少有3.3倍的峰值性能优势,在FP32数据格式下性能优势更是达到了13.1倍。
以上内容为资讯信息快照,由td.fyun.cc爬虫进行采集并收录,本站未对信息做任何修改,信息内容不代表本站立场。
快照生成时间:2024-07-10 17:45:06
本站信息快照查询为非营利公共服务,如有侵权请联系我们进行删除。
信息原文地址: