Iniulat ng Kuai技术Noong Hulyo 20 Na Ayon Sa Mga Ulat媒体，Pinakawalan ng上海上海人工智能实验室（上海AI实验室）Ang Super-Large Super-Large Super-Large Scale-Scale cross cross-cross cross-cross-age cross-able Cross Trainter in nakumpleto angpagpagpagapapapaupaup a aakumpleto Matatag Na Halo-Halong Pagsasanay的Pang-Matagalang ng 1000亿100公里的多智量中心参数。这一步骤实现了遥远距离跨域异质智能计算能力的巨大整合。这不仅可以解决电力计算资源分布不均匀的瓶颈和全国使用的低使用，而且还减少了AI行业在特定芯片中的希望。当发生供应链的波动时，这将为人工智能行业提供重要的支持，并避免被“装瓶”。根据上海AI实验室的说法，2月这是您的AR，上海AI实验室在上海共同制定了超大型跨域混合培训簇的原型，该培训连续完成了20天的连续训练，该大型模型具有1000亿个参数。随后，实验室结合了中国UNICOM AINET计算能力智能网络，该网络将上海和Jinan之间的智能计算中心整个1,500公里连接起来，并成功地实现了大型模型的跨域混合培训，参数为1000亿。 “跨域混合训练”是指基于不同区域的不同芯片架构（异源）的计算能力的连贯簇，并且在相同的模型中进行了合作。尽管这种“跨域 +异源”模型可以积累更多的计算源，但它面临着主要的技术挑战。在国外生产模型水平的成功培训水平之前，没有什么。互联网障碍通常会导致训练过多甚至失败。上海AI实验室目前取得了“零突破”。可衡量的数据表明，中国跨域混合合作的计算计算强度超过单群体单芯片计算能力的95％以上。目前，国内计算电源构建正在迅速发展，但是地区之间也存在不平衡的资源分布和使用（例如，西部地区的某些计算电源资源与A无关）。同时，转移智能计算中心的硬件体系结构的趋势很明显。因此，跨域异源计算来源的整合和再生具有重要的战略价值。 DeepLink解决方案具有创新的，可以采用“ 3D+PS”的高粘性和低调的建筑，该结构本质上是“使用算法更改带宽”。它将大型培训活动分配给智能计算中心数千英里AWAY，通过更改算法可以大大降低网络带宽依赖性，而普通的专用网络可以进行出色的培训。该解决方案也具有很高的断层耐受性，即使特定节点失败，一般培训也是可持续的。除中国Unicom外，上海AI实验室还与智能计算平台（例如中国电信，Senseime，Instruments and Electric）合作。基于中国电力信息计算网络，在北京，上海和瓜苏的智能计算中心的互连和大规模培训模型的条件下，相应的计算能力已经达到，相应的计算能力仍然超过90％。从理论上讲，Deplink支持数千公里的动态调整，支持跨域混合训练，中国任意两个地方的任何智能计算中心都可以实现计算能力整合。中国UNICOM AINET计算能力智能nEtWorking为遥远的协议和硬件体系结构提供了支持，而Deplink在算法级别和软件上实现了突破。这方面已经努力探索有效利用全国计算能力的新途径：整体上组装零散的“碎片”计算能力，形成高价值资源。将来，AI模型面临着Scalesa革命性对计算能力需求的规模，该计划有望避免构建新的高级超级大型智能计算中心，而是通过现有计算功率中心的“廉价组合”来满足培训需求。上海AI实验室说，下一步是加深删除应用程序，开发计算能力的生态系统，扩展应用程序方案，并促进更多服务提供商的解决方案的集成。目标是启用Gumagamit可以轻松地在全国范围内选择具有成本效益的计算能力，并帮助合并的计算全国电源布局。同时，实验室还将继续改善针对不同计算能力（例如AI大型模型混合推断和分布式增强研究）的需求的技术解决方案。 [本文的结尾]如果您需要打印，请确保指示来源：Kuai技术编辑：Lujiao