燧原科技宣布升級企業(yè)戰(zhàn)略 -- 全面打造AIGC時代的基礎設施

上海2023年3月14日 /美通社/ -- 燧原科技宣布升級企業(yè)戰(zhàn)略：以全棧軟硬件和集群產(chǎn)品為數(shù)字底座，結(jié)合MaaS (Model as a Service) 的業(yè)務模式，全面打造人工智能技術(shù)生成內(nèi)容 (AIGC) 時代的基礎設施。

一、燧原大模型技術(shù)與產(chǎn)品深耕已久

燧原科技自創(chuàng)業(yè)之初就瞄準云端訓練產(chǎn)品市場，以突破高難度訓練芯片為目標，2019年推出的第一代產(chǎn)品云燧T10/T11是國內(nèi)第一款具備FP32高精度算力的訓練產(chǎn)品。其創(chuàng)新的片間高速互聯(lián)，以及軟件棧聚焦優(yōu)化數(shù)據(jù)并行與模型并行等大規(guī)模集群的訓練能力，奠定了今天燧原的訓練產(chǎn)品在國內(nèi)大規(guī)模集群訓練場景的領(lǐng)先優(yōu)勢。

基于云燧T11的冷板式液冷方案，燧原科技為之江實驗室構(gòu)建了超千卡規(guī)模AI液冷集群，以賦能文本到視頻生成的場景為目標，成功支持了GPT-2、源1.0及實驗室自研蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測等多個超大規(guī)模巨量模型的高效訓練。液冷智算集群也順應國家的綠色低碳環(huán)保的要求，PUE經(jīng)實測最低可降至1.08。

歷經(jīng)五年的產(chǎn)品迭代和優(yōu)化，燧原科技現(xiàn)已擁有從硬件、軟件到系統(tǒng)的全棧解決方案，結(jié)合云燧訓練和推理產(chǎn)品在行業(yè)落地打磨的實踐經(jīng)驗，可為客戶提供豐富多樣的人工智能系統(tǒng)軟硬件產(chǎn)品，全方位降低AI算力中心部署和應用成本。

二、厚積薄發(fā)，燧原科技發(fā)力AIGC

在大模型標桿項目落地經(jīng)驗指引下，以大幅縮短大模型開發(fā)與應用周期為目標，針對大模型場景下的算力需求特性，燧原科技現(xiàn)已針對大模型場景形成從硬件、軟件、系統(tǒng)方案的全棧技術(shù)，全面支持大模型生產(chǎn)，包括但不僅限于：

• 大模型現(xiàn)有生態(tài)接入：支持PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、OneFlow、Megatron-LM、FairScale等主流AI框架和分布式加速庫，支持GPT-2、源1.0、悟道2.0、CPM等主流AIGC大模型的Pretrain和Finetune。 
• 大模型極致性能提供：采用自主研發(fā)的GCU-LARE技術(shù)和ECCL分布式通信技術(shù)，提升大模型訓練多機多卡高速互聯(lián)的性能，支持數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行和混合并行等并行加速功能，支持Activation Checkpointing、ZeRO優(yōu)化器、CPU offload、AMP（自動混合精度）等算力和顯存優(yōu)化方法，可快速高效地進行大模型訓練。
• 大模型訓練TCO優(yōu)化：從大模型應用端到端、技術(shù)全棧角度，燧原科技提供一體化大規(guī)模AI算力集群方案 -- 云燧智算機（CloudBlazer POD），方案采用一體化設計，是專為人工智能場景下計算、存儲、網(wǎng)絡、軟硬協(xié)同設計的標準化產(chǎn)品，以"全局優(yōu)異"為目標，大幅降低建設滿足大模型場景需求的AI算力基礎設施的總擁有成本 (TCO)。
• 大模型業(yè)務高性價比推理加速：憑借云端推理產(chǎn)品云燧i20通過互聯(lián)網(wǎng)社交應用服務上億規(guī)模用戶的成功經(jīng)驗，同時與廣泛的落地場景進行打磨，燧原的推理產(chǎn)品在支持Stable Diffusion、GPT-2、T5等AIGC大模型推理上具備高性價比，加速AIGC相關(guān)下游場景的商業(yè)落地。

燧原科技創(chuàng)始人、COO張亞林表示："人工智能技術(shù)的發(fā)展正在步入一個全新的階段，AIGC內(nèi)容生成類模型以及所生產(chǎn)的內(nèi)容生動反映了人工智能從感知、認知進階到生產(chǎn)，也正在重構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，催生數(shù)字經(jīng)濟新突破。在以ChatGPT和Stable Diffusion為代表的AIGC技術(shù)浪潮下，燧原科技憑借在大模型訓練及推理的產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)勢，結(jié)合MaaS的業(yè)務模式，構(gòu)建AIGC時代的基礎設施底座。"