] яңа ЯИ мөмкинлекләрен ачу.
Зур масштаблы модель кушымталарын эшләүдә һәм тормышка ашыруда предприятияләр дүрт төп проблема белән очрашалар:
Беренчедән, мәгълүмат әзерләү өчен кирәк булган вакыт озын, мәгълүмат чыганаклары таралган, һәм агрегат әкрен бара, йөзләгән терабайт мәгълүматны эшкәртү өчен якынча 10 көн вакыт кирәк. Икенчедән, массив текст һәм рәсем мәгълүматлар базасы булган күп модаль зур модельләр өчен, зур булмаган файллар өчен хәзерге йөкләү тизлеге 100МБ / с-тан ким түгел, нәтиҗәдә тренировкалар йөкләү өчен түбән эффективлык. Өченчедән, зур модельләр өчен еш параметрларны көйләү, тотрыксыз укыту платформалары белән бергә, якынча 2 көн саен тренировкалар өзелә, тикшерү пункты механизмын өйрәнүне дәвам итүне таләп итә, торгызу бер көн дәвам итә. Ниһаять, зур модельләр өчен югары тормышка ашыру чикләре, катлаулы система урнаштыру, ресурсларны планлаштыру проблемалары, һәм GPU ресурсларын куллану еш 40% тан түбән.
Huawei зур масштаблы модельләр чорында ЯИ үсеш тенденциясе белән тигезләшә, төрле тармакларга һәм сценарийларга яраклаштырылган карарлар тәкъдим итә. Ул OceanStor A310 тирән өйрәнү мәгълүматы күлен саклау һәм FusionCube A3000 укыту / супер конвертерлы прибор белән таныштыра. OceanStor A310 Тирән өйрәнү Мәгълүмат Күл Саклау төп һәм сәнәгать дәрәҗәсендәге зур модель мәгълүматлы күл сценарийларын максат итә, мәгълүмат агрегатыннан AI мәгълүматларын комплекслы идарә итүгә ирешү, модель тренингка кадәр эшкәртү, һәм куллану кушымталары. OceanStor A310, бер 5U рэпта, сәнәгатьтә алдынгы 400 ГБ / с киңлек киңлеген һәм 12 миллионга кадәр IOPS ярдәм итә, сызыклы масштаблылыгы 4096 төенгә кадәр, бер-бер артлы аралашу мөмкинлеген бирә. Глобаль Файл Системасы (GFS) регионнарда акыллы мәгълүмат тукуны җиңеләйтә, мәгълүмат җыю процессларын тәртипкә китерә. Саклауны исәпләү мәгълүматны якын эшкәртү, мәгълүмат хәрәкәтен киметү һәм эшкәртү эффективлыгын 30% ка яхшырта.
FusionCube A3000 Training / Inference Super-Converged Appliance, сәнәгать дәрәҗәсендәге зур модель тренинглары / сценарийлар өчен эшләнгән, миллиардлаган параметрлы модельләр катнашындагы кушымталарны куллана. Бу OceanStor A300 югары җитештерүчәнлек саклау төеннәрен, тренировка / инфраструктура төймәләрен, күчү җиһазларын, AI платформа программаларын, идарә итү һәм эксплуатация программаларын берләштерә, зур модель партнерларга бер тәрәзә китерү өчен плагин һәм уйнау урнаштыру тәҗрибәсе бирә. Кулланырга әзер, аны 2 сәгать эчендә урнаштырырга мөмкин. Төрле модель масштаб таләпләренә туры килер өчен, укыту / инференция һәм саклау төеннәре мөстәкыйль һәм горизонталь рәвештә киңәйтелергә мөмкин. Шул ук вакытта, FusionCube A3000 югары җитештерүчән контейнерларны куллана, күп модельле тренинг һәм GPU'ларны бүлешү өчен, биремнәрне куллану, ресурсларны куллануны 40% тан 70% тан арттыру. FusionCube A3000 ике сыгылучан бизнес моделен хуплый: Huawei Ascend One-Stop Solution һәм ачык исәпләү, челтәр һәм AI платформа программалары белән өченче як партнер бер тәрәзә чишелеше.
Huawei мәгълүмат саклау продукт линиясе президенты Чжоу ufфенг әйтте, "Зур масштаблы модельләр чорында мәгълүматлар ЯИ интеллектының биеклеген билгели. Мәгълүмат ташучы буларак, мәгълүмат саклау ЯИ зур масштаблы модельләр өчен төп нигез инфраструктурасына әверелә. Huawei Data Storage инновацияләрен дәвам итәчәк, күптөрле карарлар һәм ЯИ эре модельләр чоры өчен продуктлар тәкъдим итәчәк, партнерлар белән хезмәттәшлек итә, ЯИ көчен киңәйтү өчен.
Пост вакыты: Август-01-2023
