北电数智革新算力资源配置，助力算力中心效能飞跃

北电算力中心：数字革新引领效能飞跃

　　 近年来，全国范围内的算力基础设施建设正在火热推进，不仅在北京、上海、深圳等一线城市，各个县域地区也纷纷加快布局。然而，由于性能不足、无法满足AI大模型时代的特定场景算力需求，以及数据中心与当地产业发展需求不匹配等问题，算力中心的整体利用率仅为50%左右，闲置率较高。单纯以算力规模和集群规模来评估算力性能，显然已经不能适应数字经济快速发展的需求。

　　 北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”）提出了一种名为“算力最优解”的理念，旨在根据当前人工智能行业的快速发展和日益增长的算力需求，重新定义算力的标准。北电数智认为，“算力最优解”应当通过“三加一保障”来实现，即提升单芯片的计算效率，优化异构集群的协同工作性能，增强网络通信能力，并确保智能计算集群在训练过程中的安全性与稳定性。 这一理念不仅体现了公司在技术创新上的前瞻性，也反映了其对行业发展趋势的深刻理解。通过关注“三加一保障”，北电数智为业界提供了一个全面且实用的框架，有助于推动整个行业向更高效、更安全的方向发展。特别是在当前人工智能技术不断进步和应用场景日益广泛的背景下，这样的理念无疑为解决实际问题提供了新的思路和解决方案。

　　 北电数智是一家致力于原创性、颠覆性和引领性科技创新的人工智能企业。在算力、算法和数据等领域，该公司已实现全栈产品和解决方案的布局。值得一提的是，今年5月，北电数智荣获了甲子光年颁发的“AI算力层创新企业奖”。这不仅是对其技术实力的认可，也表明其在推动人工智能领域的发展方面迈出了重要一步。北电数智的成功展示了中国企业在人工智能领域的创新能力和市场竞争力，未来有望在更多领域取得突破。

　　 加速单芯片计算能力，真正实现“好用”

　　 目前国产GPU的算力性能并不低，但大部分客户反馈国产芯片仍然不够“好用”。这是因为目前国内已生产和应用的GPU产品主要是针对上一代算法而设计，在满足AI大模型相关算子的需求层面仍需进一步提升，需要通过丰富算子库、编译器等软件方式，对单芯片的算力进行加速。北电数智前进・AI异构计算平台具有多重优化功能，能够通过模型量化加速、模型超参数调优、稀疏化推理等模型优化能力，算子融合加速、计算图优化、硬件访存优化等编译优化方式，加速单芯片的计算能力，增加国产算力芯片的自适应能力。

　　 多芯片混元异构技术有望成为未来主流趋势，让每种芯片在系统中承担最适宜的任务。 随着技术的发展，多芯片混元异构的设计理念越来越受到重视。这种设计不仅能够充分利用不同芯片的优势，还能显著提高系统的整体性能和效率。例如，在人工智能计算领域，GPU（图形处理器）因其强大的并行处理能力而被广泛用于训练复杂的神经网络模型，而CPU（中央处理器）则在处理控制流和复杂逻辑方面表现出色。通过合理分配任务，我们可以实现更高效、更灵活的计算架构。 此外，这一技术的发展也为未来的系统设计提供了新的可能性。面对日益增长的数据处理需求，单一类型的芯片已经难以满足所有应用场景的要求。采用多芯片混元异构方案，不仅可以优化资源利用，还能有效降低功耗，这对于构建可持续发展的数据中心和智能设备至关重要。 总之，多芯片混元异构技术代表了计算行业的一个重要发展方向，它将使计算资源的配置更加合理化，推动技术创新与应用的进一步发展。

　　 现阶段，智算中心通常依赖单一芯片供应商来提供计算能力，这难免会导致算力供应不足的问题。采用混合异构计算架构能够有效应对这一困境，并且提供更具成本效益的计算解决方案。由于不同的芯片具有不同的架构设计，它们自然更适合执行特定的训练和推理任务。如果可以根据具体任务配置相应的芯片，那么整个计算系统的成本效益将会显著提高。然而，异构集成训练过程中可能会出现精度损失和同步问题。因此，系统需要在面对计算能力不均衡的情况下，依据模型特性、当前负载状况以及集群硬件特点，对任务进行合理分配。

　　 北电数智前进・AI异构计算平台能够通过算子级模型拆分技术来提升模型性能。该平台采用基于自动机器学习算法的硬件感知自动调优方法，自动调节模型的配置和参数，以找到在特定芯片上的最优性能和效果。此外，其框架还支持将AI大模型分布在多个GPU上进行计算，从而提高模型的训练和推理效率，确保每块芯片都能执行与其算力相匹配的任务。

　　 通过启用集合通信库以优化通信机制，增强AI大型模型的训练效率。

　　 在万卡集群时代，通信能力直接制约着AI大模型训练时的数据传输效率。高效、稳定、低延迟的网络对于智算中心的建设和运行至关重要。在硬件层面，NVLink、HCCS互联等方式能够显著提升卡间互联通信能力；在协议层面，通过RDMA技术能有效降低多机端到端的通信时延，提高节点间的传输速率，从而显著改善智算集群的通信效率。此外，在软件层面，集合通信库负责协调各GPU、各服务器之间的数据通信，而异构卡的通信库差异则可能导致异构卡之间出现通信难题。北电数智通过整合各厂家的集合通信库来解决不同GPU芯片之间的通信问题，对通信库进行深度适配和优化，通过标准化的分布式通信接口确保异构集群内部的信息交换；并且采用时间重叠等策略，使计算过程与通信过程相互重叠，从而减少通信延迟对整体训练性能的影响。 北电数智的做法显示了其在解决异构计算环境下的通信挑战方面的决心和创新能力。通过打破硬件和软件层面的技术壁垒，北电数智不仅提高了系统的整体通信效率，也为未来的AI大模型训练提供了更为坚实的基础。这不仅是技术上的突破，也意味着在AI领域的竞争中，谁能在通信技术上取得领先，谁就能在未来的智能计算领域占据更有利的地位。

　　 广泛纳管，保证算力集群稳定运行

　　 万卡集群拥有多种硬件种类和数量，每一种元器件都存在一定的硬件失效率，任何一个硬件的失效都会影响整个智算集群的训练效果。为了实现最佳算力，需要一个高效可靠的智能云管理平台，提供实时智能监控，以便在分钟级别内完成软硬件故障定位，并实现故障的自动检测与修复。北电数智前进・AI异构计算平台兼容多种国产芯片，支持广泛纳管，帮助用户实现对不同品牌和类型的AI加速卡进行统一管理，从而确保各类AI芯片能够无缝集成和优化使用。这种广泛的纳管能力使得用户可以根据具体需求灵活调整资源配置，优化算力分配，以满足各种训练和推理任务的需求。

　　 “三加一保障”是北电数智在AI大模型渗透千行百业的当下提出的算力最优解方案，不仅可以优化算力的配置、提升算力资源的利用率，还为企业走向智能化、AI化提供了实现路径。值得一提的是，2024年8月21日，“前进・AI异构计算平台”还入选了北京首批“人工智能+”应用场景案例，标志着项目在应用落地方面又迈出了坚实的一步。未来，北电数智也将继续为各行业提供成本低、高性能、稳定的算力供应，为数字中国的建设贡献力量。