贵州建网站的公司,firefart wordpress,福田商城网站制作,网站专题制作进入2023年#xff0c;ChatGPT引发了一个新的AI时代——大模型时代。陆奇说#xff1a;“我已经跟不上大模型时代的狂飙速度了#xff01;”大模型引发了AI产业整体升级换代#xff0c;各种大模型层出不穷#xff0c;科技公司纷纷入局#xff0c;AI创业公司再次雨后春笋般…
进入2023年ChatGPT引发了一个新的AI时代——大模型时代。陆奇说“我已经跟不上大模型时代的狂飙速度了”大模型引发了AI产业整体升级换代各种大模型层出不穷科技公司纷纷入局AI创业公司再次雨后春笋般涌出。因为大模型经济的下一个拐点也会加速出现——产业、科学、开发的发展速度同时加速进入拐点引发了经济的结构化变革。
大模型的淘金时代已经来临
2022年中国数字经济规模超过50万亿元占GDP比重超过40%而2032年这一数字将超过100万亿元要知道2022年的中国GDP也就121万亿元大模型将不仅大力推动数字经济加速进入全面扩张期高盛集团的经济学家们预测ChatGPT等生成式AI可能在10年的时间里使得全球年GDP增长7%近7万亿美元、全球生产力提升1.5%。
今天我们正处于智能经济的“奇点”时刻。从中小企业到大规模企业再到一个国家都处于一个前所未有的机遇期。中国企业要如何快速构建新型基础设施从而抓住经济的结构化变革机遇HPE给出了一份智能经济“奇点”攻略——全生命周期的GPT解决方案这能为中国企业腾飞GPT时代铺就大模型“加速起飞跑道”。
AI产业升级换代
为什么说大模型引发了AI产业的升级换代呢之前的AI产业相当于PC的DOS时代不仅要自行搭建计算机还要自行开发各种软件整个软件行业的生产力非常低而大模型之后的AI产业相当于PC的Windows时代微软的操作系统和英特尔的硬件体系极大推动了软件和硬件的工业化出现Oracle、SAP、Adobe等大批应用软件公司。
那么大模型就是AI的“Windows操作系统”。之前的AI开发都是各企业自行组建AI和数据团队自行开发AI模型。由于缺乏AI人才特别是缺乏既懂行业又懂AI的技术人才导致很多AI项目的失败。尽管各大科技厂商推出了自动化的机器学习开发平台但却仍然需要企业自行搭建复杂的AI基础设施这让AI的规模化发展成为挑战。 HPE与NVIDIA联合发布的《人工智能产业——从实验升级到大规模实施》白皮书指出每个AI 项目都作为复杂的系统运行因此很难对其进行预测或控制。任何希望将少数AI项目的经验进一步规模化扩展的尝试只会进一步加剧这一困难局面。20世纪90年代的软件开发也处于类似的境况当时的软件产品能否取得成功在很大程度上取决于是否能够了解并掌控复杂且通常不可预测的底层硬件和软件系统环境。
今天的大模型将整个AI产业进行了工业化分工上游的大模型提供通用能力下游AI开发者基于大模型生成各种AI应用。这种分工非常类似于Windows操作系统和Windows应用软件体系因此也将像软件工业化那样出现AI工业化那么接下来就需要大模型时代的工业标准化硬件基础设施从而夯实AI工业化加速智能经济的奇点进化。
AI工业标准化基础设施
2023年4月HPE推出GPT解决方案为大模型时代的AI开发和部署提供全套的AI工业标准化基础设施。要让模型架构如GPT般智能适配不同算法和数据集就需要底层硬件具备从由低配入门级配置平滑过渡到顶配需求的整体解决方案进而满足不同行业不同体量企业的需求而方案的核心就是算力和数据读写能力。
基于大模型的AI工业主要分为四大群体处于上游的大模型生产方、处于中游的大模型运营方、处于下游的基于大模型API开发GCI和AIGC应用的开发方以及企业用户。HPE推出了一系列计算服务和存储解决方案满足各方的需求。 针对上游的大模型生产方和中游的大模型运营方HPE拥有行业领先的高性能计算和AI超算HPE Apollo 6500系统是人工智能领域最高端的引擎能够满足各类深度学习应用场景需求充分降低了构建高性能人工智能系统的门槛。HPE Apollo 6500具有最高8颗GPU的计算架构支持NVLink2.0单个NVIDIA Tesla V100 GPU 可支持多达六条NVLink链路总带宽为300Gb/秒是PCIe 3.0带宽的10倍。HPE Apollo 6500采用NVLink2.0的高效混合立方网格是目前最高性能的解决方案用户也可以使用基于PCIe的4:1或8:1的GPU:CPU连接获得高性能与易用性的均衡。
而针对下游的GCI和AIGC开发方、创业公司、企业用户以及非大模型AI应用的开发方和用户HPE ProLiant Gen11 系列服务器能提供便捷、可靠和性能优化的计算资源适用于一系列现代工作负载包括AI、分析、云原生应用、图形密集型应用、机器学习、虚拟桌面基础设施VDI和虚拟化等。HPE ProLiant服务器为用户提供了一个基于云原生技术的管理中枢带来了便捷、统一和自动化的运维体验用户可轻松地搭载数千台分布式设备满足AI、机器学习和渲染项目等工作负载的要求。
在数据存储方面HPE Alletra是一款支持端到端NVMe的闪存系统除了介质层NVMe SSD之外还支持前端的NVMe-oF以及数据处理层NVMe SCM从而在整个数据链路上摆脱了传统存储阵列的瓶颈。HPE Alletra独有的多活互联架构与NVMeSCM的结合配合软硬件上全面优化可以跨越式地降低读写IO的时延。特别是针对实时交易类要求极致IOPS和时延的应用提供了更加优异的性能表现。
整体来看HPE GPT系列解决方案可动态调整、适配业务即能满足高端百亿或千亿参数大模型训练的需求支持上万颗CPU/GPU集群的构建也可满足中端和边缘侧GCI、AIGC和其它AI应用的开发、运行和部署的需求具有简单易用、部署方面的特点同时满足企业级高达“6个9”的数据可用性和All-NVMe高性能低延迟AI计算以及数据安全的要求而本地化的合作伙伴更可确保支持服务高效可靠。
AI工业化联盟
成功的AI/ML模型是行业最佳计算、存储、网络、软件工具以及交付模式的高效组合为了向企业客户高效交付工业标准化AI解决方案HPE与NVIDIA之间展开紧密合作为企业提供高度集成且模块化的整体解决方案。
作为全球工业标准服务器的领军企业最新的HPE ProLiant服务器重新设计了一个前端GPU安装框架可以安装最多4块GPU将传统2U服务器可安装的GPU数量翻倍不仅可以满足快速增长的图形密集型工作负载处理需求由于采用NVLink而带来的高效GPU到GPU通信还增加了吞吐能力和共享GPU缓存可显著改善AI应用性能。
NVIDIA最新推出的下一代GPU也与HPE AI解决方案完美结合。NVIDIA L4 Tensor Core GPU采用NVIDIA Ada Lovelace架构是一个通用的高效能加速器满足游戏、仿真、数据科技等对于视频、视觉、图形、图像和虚拟化等工作负载的需求。NVIDIA L4 Tensor Core GPU确保每一台从边缘到数据中心的HPE服务器都能为高吞吐、低延时的工作负载提供高效和高性能的解决方案。
HPE充分理解AI工业化的要求投资了AI/ML前沿的模型数据管理、训练和推理能力同时确保AI/ML应用满足相应法规和道德要求。HPE机器学习开发环境是一个能够帮助开发者和企业快速开发、迭代和规模化扩展高质量AI模型的软件平台从单台笔记本电脑到上千颗GPU集群系统可跨多个系统无缝扩展AI模型而无需重写底层基础设施代码。 例如HPE面向边缘和分布式计算环境推出的Swarm Learning解决方案是一个满足区域数据隐私要求的分布式机器学习解决方案用户数据无需离开所属地就能完成AI模型的训练。HPE Swarm Learning为AI模型提供了HPE swarm API可用容器对外分享AI模型而无需共享实际的训练数据这样就可以分享基于边缘端数据训练出来的AI模型而无需共享边缘端数据。科研、医院、银行、金融服务、制造工厂等都可受益于Swarm Learning。
为了在HPE系统上更好地运行NVIDIA AI Enterprise Suite面向GPU集群加速AI数据准备、规模化训练AI模型、优化推理性能和大规模部署AI应用。HPE还与NVIDIA的紧密合作为HPE法国Grenoble最佳实践中心提供了一个包括20个HPE Apollo Gen10 Plus系统和160颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU的超级计算机为加速医疗健康、交通物流和环境保护等AI计算提供最佳实践。
在HPE和NVIDIA的身后是AI基础设施联盟AIIA该联盟的主要目的是建立AI/ML开发的工业标准和技术堆栈超过4万名数据科学家、工程师和CXO们都加入到该联盟为全球各类型企业提供AI基础设施工业标准。目前AIIA联盟社区成员来自顶级咨询公司和风险投资主要的互联网、科技、软件、硬件、金融服务、生物科技、医药、零售、汽车、娱乐公司、航空等公司。
总结而言大模型为我们的时代创造了一个“奇点”这就是AI全面升级所带来的全球生产力普遍提升和数字经济加速全面扩展而AI自身也进入了工业标准化阶段——从Dos进入到Windows时代已经能够形成一个经典的AI基础设施架构蓝图HPE也相应推出了“奇点”攻略——全生命周期的解决方案。相信在AI工业标准基础设施的推动下我们将加速进入大模型时代——中国也将成为大模型的大国强国之一文/宁川
