По мере того, как технологии ии растут, потребность в вычислительной силе возрастает в обучении и дедуктивных задачах крупных моделей. Тем не менее, чипы с одним брендом зачастую испытывают трудности со всеми требованиями и могут иметь риск цепочки поставок. Таким образом, смешение изомерных чипов стало важным решением. Используя различные изомерные чипы, можно в полной мере использовать преимущества различных чипов, повысить коэффициент использования вычислительной силы, снизить стоимость вычислительной силы и стимулировать широкое применение технологии ии. Изомеры могут интегрировать ресурсы различных архитектур чипов на всемирном форуме по инфраструктуре ии на всемирной конференции по ии в 2024 году, где совместно основатель и генеральный директор heatic citch выпустил первую в мире платформу для смешанных чипов в килокартах, с наибольшим увеличением использования численных мощностей при подготовке к смешанным группам в килокартах до 97,6 %. Одновремен, без спрос ядр купол Infini-AI облачн платформ интегральн больш модел гетероген килокалор. Способн, глобальн перв но одн размер мисс килокалор гетероген чип смешива подготовк платформ, ваньк расходн материал, поддержива включ AMD, huawei надорва, дне чжи ядр, MuXi, мур нит, NVIDIA шест модел гетероген чип в Том числ больш смеша тренировк. С помощью облачных платформ Infini-AI пользователи могут проводить эффективную подготовку моделей и дедукции на основе ресурсов, связанных с использованием вычислительной силы, тем самым ускоряя разработку и развертывание приложений AI. Предполагается, что клиенты крупных моделей, таких как интеллектуальный ии, тёмная сторона луны, технология сырых чисел, постоянно используют изотопную силу на Infini-AI, а также более 20 других прикладных предпринимательских фирм, применяющих Ай-нейтив, продолжают называть различные предварительные модели на Infini-AI. Изомерные смешанные платформы имеют такие характеристики, как диверсифицированные ресурсы, эффективное распределение силы, гибкость и расширяемость, снижение общих затрат (TCO), содействие технологическим инновациям и экологической интеграции. В частности, изоморфные смешанные платформы могут интегрировать ресурсы чипов от различных производителей, различных архитектур, которые имеют различные преимущества производительности в областях, в которых они хороши. С помощью интеллектуальных диспетчерских алгоритмов и механизмов распределения заданий, изомерные платформы для переподготовки могут распределять наиболее подходящие вычислительные ресурсы силы на соответствующие чипы в соответствии с характеристиками и требованиями миссии, с тем чтобы максимизировать использование вычислительных ресурсов силы. Изоморфные смешанные платформы поддерживают комбинированное использование различных чипов и алгоритмов, которые могут быть гибкими в выполнении различных тренировочных задач разного размера и сложности. В то же время, она также обладает более высокой экспансионной способностью динамически расширять ресурсы силы в соответствии с реальными потребностями. Интегрируя ресурсы чипов в различные архитектуры, избегая чрезмерной зависимости от одной аппаратной платформы, изомерные смешанные платформы могут снизить риск в цепочке поставок и снизить общие затраты, увеличивая коэффициент использования вычислительной силы и обучающую эффективность. Изомерные смешанные платформы предоставляют более широкие возможности для технологических инноваций ии, которые могут вдохновить на большее новаторство и технологические прорывы, объединив сильные ресурсы различных чипов и алгоритмов. В то же время он помогает разрушить барьеры между различными аппаратными экосистемами, способствуя экоинтеграции и совместному развитию. Потребность в изометрических смешанных программах в области ии в последние годы резко возросла, с миллиардами, миллиардами и даже триллионами уровней в связи с развитием технологии искусственного интеллекта. Технологии больших моделей, представленные как чатgpt, LLama и другие, продолжают подталкивать социальные изменения, вызывая новые волны искусственного интеллекта. Эти большие модели имеют сотни миллиардов или даже триллионы параметров, и Один вычислительный узел не может удовлетворить потребности в тренировках, а процесс обучения занимает много времени. Перед лицом такой огромной модели традиционные изоморфные группы сил больше не могут удовлетворить потребности в обучению. Даже с распределенной тренировочной базой необходимо полностью интегрировать мобильные ресурсы вычислительной силы для параллельного ускорения. Тем не менее, в связи с большим количеством различий между вычислительной архитектурой, кэшированными ресурсами, взаимосвязанными подходами к различным производителям, а также в связи с тем, что вычислительная база ии связана с глубиной стека программного обеспечения, лежащего в основе различных производителей, что затрудняет работу нескольких чипов для расчетов и ограничивает полное использование ресурсов силы. Изомерные чипы были разработаны для того, чтобы понять важные способы ограничения решающей силы, и в настоящее время существует множество примеров применения. Например, медицинское учреждение использует платформу для подготовки изомер чипов для смешивания различных чипов, таких как NVIDIA GPU, Intel CPU, а также hua для процессорных процессоров. Быстрая обработка и анализ медицинских изображений были достигнуты с помощью эффективной диспетчерской и вычислительной силы платформы. Программа подготовки изомерных чипов значительно улучшает скорость и точность обработки системы медицинского анализа, обеспечивая доктору более точную и своевременную диагностическую поддержку. Компания, разрабатывающая автопилотируемые автомобили, использует платформу для подготовки изометрических чипов для смешивания различных чипов, таких как AMD GPU, NVIDIA GPU и специализированный ии ускоритель. С помощью изоморфных параллельных тренировочных способностей платформы была достигнута эффективная подготовка и оптимизация модели алгоритма автопилотирования. Программа подготовки для изомерных чипов значительно улучшает скорость и точность моделей алгоритмов автопилотирования, обеспечивая мощную поддержку разработкам и разработкам автопилотируемых машин. В то же время, снижение затрат на вычислительные силы и увеличение использования ресурсов может помочь компаниям ускорить процесс коммерциализации технологий автопилота. В заключение, конечно, можно написать, что в процессе смешанной подготовки изомерных чипов могут возникнуть технические проблемы, такие как проблемы связи между различными чипами, различия в производительности и т.д. Для решения этих проблем могут быть предприняты соответствующие меры, такие как создание универсальной библиотеки коммуникаций, с тем чтобы обеспечить эффективную связь между различными чипами и совместимость с несколькими аппаратными средствами; Предлагается неоднородное решение, основанное на параллельном разделении на конвеерах, с тем чтобы решить различные проблемы с различной аппаратной эффективностью, с тем чтобы распределить наиболее подходящие задачи и т.д.

20-750-ENETR