第508章 处於领先全球的大气层！＆好日子~
    看著屏幕中列出的一项项数据，洛川忍不住咧开嘴巴。
    稳了~
    骄阳200单卡fp16算力高达7.92tfl0ps！
    对比一下同期顶尖產品。
    英伟达於今年3月份刚推出的geforcegtx680，单卡算力仅有3.09tflops。
    不过二者的属性稍有不同。
    后者是通用gpu，设计目標是，兼顾游戏渲染与通用计算，在3d建模、科学计算等场景中，兼容性更强。
    而骄阳200为ai算力卡，仅针对ai算子优化，如矩阵乘法、lsttm门控运算等。
    在通用浮点运算和图形渲染管线效率上，要弱於gtx680不少。
    但在ai的核心战场，深度学习训练与推理等垂直领域，骄阳200却有著代际领先！
    基於存算一体架构，骄阳200的数据传输延迟，低至15ns！
    內存带宽高达1tb/s！
    而gtx680，延迟高达200ns，內存带宽约192gb/s。
    以模型训练为例。
    后者需频繁在显存与与计算单元间搬运权重数据，每叠代100步，便因数据搬运，浪费28秒。
    而骄阳200可实现“数据不动计算动”，同等任务下，计算效率提升4.7倍！
    此外，通过骄阳200內置的“自注意力並行计算单元”，针对transformer的qkv矩阵乘法设计，可实现硬体级加速。
    单卡每秒可处理2.1万亿次注意力计算！
    gtx680仅0.4万亿次。
    在在bert—base模型推理中，单卡qps，即每秒查询率达1.2万！
    是gtx680的3.8倍！
    功耗方面。
    骄阳200的存算一体架构，使单卡功耗控制在220w，稍低於gtx680的195w。
    但算力功耗比达36.4gflops/w，后者仅有15.8gflops/w。
    在7x24小时不间断运行的情况下，8卡骄阳200集群，年耗电量较gtx680集群减少120
    万度！
    集群扩展性方面。
    基於洛先知亲自主导研发的“晶片间高速通信协议+“云—芯协同”协议+高速总线”三层技术架构，骄阳200实现了节点通信的代际跨越！
    单集群可扩展至256卡！
    且通信延迟低於8us！
    可实现跨节点数据高效同步，足以轻鬆支撑10亿参数模型的分布式训练。
    不必再像骄阳100那样，通过堆砌节点数量、牺牲算力利用率，强行训练10亿级模型0
    与之相比，英伟达仍依赖於pcle2.o与infinibandqdr构建集群。
    pcie总线存在天然瓶颈，节点带宽5gb/s，256卡集群理论总带宽仅1.28tb/s，远低於骄阳200的2tb/s。
    参数传输延迟，通常在100us以上。
    且隨著节点增加，总线衝突將会导致实际可用带宽，呈指数级下降。
    总之，在ai的核心战场上，骄阳200处於领先全球的大气层！
    目前，通过骄阳200的算力密度提升、hbm內存带宽突破，以及节点通信的代际突破，团队已將分布式训练中的“通信—计算比例”，从初代的1：3，优化至1：6。
    即通信时间占比从33%降至16.6%以下，训练成本大幅降低。
    洛川感觉，再优化叠代一下，结合混合併行策略与流水优化，强行懟出一个百亿参数大模型也不是梦~
    极光自研的分布式框架，支持“模型並行+数据並行”混合併行。
    通过“晶片间高速通信协议+“云—芯协同”协议+高速总线”三层技术架构，连接256
    张“骄阳200”，形成5petaflops峰值算力集群。
    理论上，可在15天內，完成百亿参数模型的初步训练。
    数据层方面，基於庞大的极光社交生態，他们天然便掌握“高纯度语料池”。
    悠米社区、极光微博、微信公眾號等极光系平台，日均產生20亿+ugc內容。
    经三位风控模型过滤后，形成的“纯净文本库”，包含新闻、专业文章、用户討论等等，总量约40tb。
    並且，极光风控系统重的內容指纹哈希库，已提前对跨平台重复內容去重，有效確保了训练数据多样性。
    再结合洛先知，此前为10亿参数级模型，亲自开发的“语义去噪模型”，可自动识別並过滤抵制內容，保留3.2亿条高质量长文本，构成核心训练集。
    至於算法层，没人比洛先知更懂ai大模型了~
    当前，骄阳200已通过所有前期技术验证，以及软体生態適配，可正式进行量產了。
    预留4~6个月时间，完成集群搭建、数据清洗、算法调优等基建工作。
    预计今年第三季度，极光的首个百亿参数模型即可落地。
    届时，极光系平台，將再次迎来质变！
    比如，將其接入极光微博和微信公眾號，三维风控模型的“事中监控环节”，进一步增强对长內容的语义级风险识別。
    大幅提升变种谣言拦截率，降低风险內容漏检率。
    又比如，小悠的“智商”及“反应速度”，也將再次实现智能跃迁，可完成更复杂的任务。
    极光系的信息流推送、场景化gg系统，也將再次发生蜕变。
    从“千人千面”，进化为“知你所想”。
    当然也少不了洛某人的“金疙瘩”，微光基金。
    总之，百亿参数模型的泛化能力，支持其快速適配新业务。
    让极光系和星光系的每个產品，都拥有更强的“思考”能力。
    而各產品產生的海量实时数据，也將持续回流至模型，形成“数据训练—应用优化—数据再沉淀”的闭环。
    每季度叠代一次模型参数，使其对用户行为的理解精度，每半年提升15%以上，持续巩固“数据壁垒+技术代差+叠代速度”的三重优势！
    在那场尚未正式开启的ai算力竞赛中，极光已获得5年以上的技术领先身位。
    而隨著时间的拉长，这种代差级优势，还將继续呈指数级膨胀！
    现阶段，ai大模型仍处於，深度学习技术突破的前夜，核心进展集中於计算机视觉领域。
    且模型规模与训练能力，严重受限於硬体与算法。
    別说洛川之前搞出的10亿参数模型了，就连千万级模型，也没几个能玩明白的。
    而等同行们跌跌撞撞追上来的时候，极光应该已经在朝著万亿级大模型使劲了~
    不吹牛b，极光能如此顺利的大踏步前进，洛先知至少占六成功劳~
    扯了大半天，散会后，洛川又跟王建教授聊了lc市大脑和工业大脑的事儿。
    商议出一套大致方案，便再次当起了甩手掌柜，出门提溜上小女友，一块吃旋转小火锅去了。
    今天真特么是个好日子啊~