通用大模型需要的算力

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模型
模型是指计算机系统执行模型相关计算任务能力。模型重要性训练效率:模型通常具有庞大参数规模和海量训练数据,高效能够显著加快模型训练速度,缩短研发周期。性能保障:在模型推理、更前沿技术和模型架构提供了可能,推动模型技术不断进步与发展,进而拓展人工智能应用边界和深度。主要来源硬件设备:CPU:中央处理器,擅长处理多线程并发任务,适用于逻辑控制密集型工作负载,但在阶段,即根据输入生成输出过程,强大可以保证快速、准确地响应用户请求,提供流畅用户体验,尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时,如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力:充足储备为探索更复杂处理规模并行计算任务时效率相对较低,通常作为模型训练和推理辅助设备。GPU:图形处理器,拥有量计算核心,特别适合进行规模矩阵运算,在深度学习场景下表现出色,是目前模型训练和推理主流硬件加速设备。FPGA:现场可编程门阵列,可以通过重新配置实现不同计算架构,灵活性较高,适用于一些对定制化计算有要求场景,但开发难度相对较大。单位常用单位有FLOPS

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模型分析
一个初步具备通用知识或能力模型需求:模型需求每年增长四倍以上,过去十年间需求增长约100万倍。MoE(混合专家模型)能够在保持模型性能同时,相比同等规模稠密模型显著降低计算模型分析涉及多个方面,包括技术原理、需求、推理成本、基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理:模型预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签数据,通过算法模型进行训练,得到资源需求。推理成本:模型推理成本相对较高,尤其是在边缘设备上,推理效率仍是瓶颈。基础设施挑战:随着模型需求增长,加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次复杂系统工程问题,涉及芯片设计任务适应性。然而,这些模型架构演进同时带来了更巨量需求以及更复杂集合通信需求,对现有基础设施带来了更大挑战。、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型:多模态、长序列、MoE模型已成为模型架构演进确定性趋势,它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力,而且提高了模型泛化能力和
模型分布式推理是应对模型推理过程中需求和成本挑战重要技术手段。模型通常具有海量参数,其推理对要求极高,导致推理成本中95%用于,且“万卡集群”使用效率经常在50%以下,存在资源浪费情况。单张GPU卡显存难以支撑模型推理,无法满足模型实时性和高吞吐量要求。实现方式模型并行:将模型分割成多个子模型,分配到不同计算设备上进行推理,然后再将结果进行合并。例如,形成流水线作业,减少每个GPU等待时间。数据并行:将输入数据分割成多个子集,分别在不同计算设备上进行推理,最后汇总结果。数据并行可以充分利用多个计算设备,提高数据处理速度,但需要注意数据一致性和同步问题。优势降低成本:通过将推理任务分布到多个计算设备上,可以充分利用现有的资源,避免了为单个大模型配备昂贵高端计算设备,从而降低了硬件成本。同时,提高了使用效率,减少了,可以按照模型不同层或不同模块进行切分,常见有张量并行、流水线并行等技术。张量并行是将模型张量在多个GPU上进行切分和并行计算,以提高计算效率;流水线并行则是将模型不同层分配到不同GPU上
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通用模型
展现出色表现。跨领域能力:通用模型可以处理自然语言理解、图像识别、语音识别等多种类型任务。高效迁移学习:由于预训练阶段积累了丰富知识,微调过程往往只需要少量数据和计算资源。灵活性:同一模型可以通用模型是一种能够适应广泛任务深度学习模型,通过预训练阶段从大量无标注数据中学习到丰富知识表示,然后在下游任务中进行微调以适应特定需求。这种“预训练+微调”范式使得通用模型能够在多个领域结构使得模型决策过程难以解释。通用模型不仅提高了AI系统效率和灵活性,还为解决跨领域复杂问题提供了新思路。星环科技无涯·问知星环科技无涯·问知(InfinityIntelligence),是一款基于星环模型底座,结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。应用于不同场景,降低了开发新任务专用模型成本。泛化能力:虽然在多个任务上表现良好,但在某些特定场景下可能需要进一步优化。资源消耗:预训练阶段需要大量计算资源和存储空间。解释性问题:复杂神经网络
AI模型还具备多模态能力,能够同时处理文本、图像、视频等多种输入数据形式,实现跨模态任务,如文本生成图像、图像描述生成等,极大地扩展了其应用场景。数据和需求:训练AI模型需要海量高质量异,实现从通用任务到专业任务良好迁移。高效推理与生成能力:基于自注意机制等技术,AI模型在生成文本时能够参考输入文本中每个词,并根据词相关性生成合理后续词语,从而生成连贯、具有逻辑性文本AI模型特点是参数规模通用性和泛化能力强,采用预训练和微调结合方式,有高效推理和生成能力、多任务适应性。规模参数:通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量参数使模型具备强大表征能力,能够捕捉数据中复杂模式和细微差异,从而可以从数据中学到更复杂知识结构,以应对各种复杂任务。强大通用性和泛化能力:预训练后AI模型具有广泛适用性,能胜任多种不同类型任务,如文本生成、翻译:先在规模通用数据集上进行无监督预训练,让模型学习到广泛语言知识和数据中一般模式与结构。之后在特定任务小规模有监督数据上进行微调,使模型能够更好地适应具体任务要求,从而在特定领域内表现更优
模型技术兴起下,AI中台难以满足异构模型统一管理需求。模型存在启动慢、监控性能差、请求堵塞、微调自动化不足及推理运维成本高问题;管理运维安全方面,企业对多类型、多来源模型监控运营能力不足,数据安全与国产化合规压力,需提升对国产模型支持;国产化硬件适配面临多芯片兼容难题国产芯片推理性能需提升,且资源池构建与异构资源统一管理问题待解。产品能力多模型统一纳管:SophonLLMOps已实现了对内外部所有主流模型全面统一纳管与标准化管理可帮助企业实现AI系统高效运行,为企业业务拓展提供了坚实技术保障。异构调度:支持国内外GPU/NPU(ARM/x86)混合部署,实现异构集群统一管理、资源精细化切分与高效调度,提升系统灵活性。私有化部署方案:SophonLLMOps支持在私有化环境中快速使用R1模型进行具备深度思考服务及应用开发,利用DeepSeekR1实现知识库和工具调用,并快速部署至企业内部,加速基于模型企业级应用快速落地。
模型相关技术涵盖基础架构与算法、模型训练与优化、数据处理与管理、支撑、多模态融合以及安全与伦理等多方面技术内容,各方面技术相互配合共同助力模型构建、训练、应用及发展。以下是一些常见模型方法,如多人标注、标注验证等,提高标注准确性和一致性。支撑技术高性能计算芯片:专用芯片并行计算能力,能够加速模型训练和推理过程,在处理规模矩阵运算等深度学习任务时具有明显优势,是模型相关技术:基础架构与算法技术预训练与微调技术:先在规模无监督数据上进行预训练,让模型学习到通用语言知识和模式,然后在特定任务有监督数据上进行微调,使模型能够快速适应各种不同下游任务,如情感分析、机器翻译等,提高了模型泛化能力和在特定任务上性能。模型训练与优化技术分布式训练技术:由于模型参数规模巨大,单机训练难以满足计算和存储需求,因此需要采用分布式训练技术,将模型训练任务训练在规模多模态数据上进行无监督学习,让模型学习到多模态之间语义关联和通用模式,然后在具体多模态任务上进行微调,如多模态情感分析、多模态机器翻译等,提高模型在多模态任务上性能。安全与伦理相关
AI模型发展是一个多维度、跨领域过程,涉及技术进步、应用场景拓展、提升等多个方面。技术发展训练数据重视:早期训练数据未受足够重视,如今其重要性愈发凸显。数据不仅要有量增长,更需保证质量和多样性,高质量数据对模型能力和天花板有重要意义,规模生产高质量数据成为模型研发机构竞争所在。多模态融合推进:多模态融合是重要趋势,其训练增加了图像和视频分辨率等重要维度,高分辨率虽能提升模型性能,但会带来高计算成本,如何平衡两者为架构研究提供了创新空间。上下文长度增长:模型上下文长度快速增长,从最初4k发展到如今32k,2024年3月出现了支持1m或更长上下文模型,超长上下文解锁了如阅读长篇小说、项目级代码分析和构建等新应用,但也带来了推理计算代价高昂问题,且上下文本身对信息不进行压缩,无法直接捕捉深层知识和规律。应用拓展产业应用加速:模型正加速在各个产业落地应用,如金融领域智能营销、风险评估,工业领域智能制造、质量检测,医疗领域辅助诊断、药物研发等,为各行业数字化转型和生产提升提供了新动力。垂直化发展:AI技术从通用型向专业化、垂直化方向发展,针对不同
应用之间,存在着巨大差距,需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用模型,形成真正能够在某个行业内专精领域模型,真正让语言模型技术更好地服务企业。为了帮助企业用户基于模型构建未来应用在语言模型快速发展今天,语言模型能够更好地帮助计算机了解人类意图。但是企业在实际使用中会发现,由于通用语言模型缺乏领域知识和知识推演能力,无法实际完成许多专业任务。在通用语言模型和企业、传统机器学习、其他流程等编排成符合用户实际领域和业务需求任务,并为客户提供服务。星环科技SophonLLMOps解决了客户三个核心痛点:首先,提供一站式工具链,帮助客户完成“通用语言模型训练,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己行业大模型,通过大模型基础设施数据开发、数据维护等工作,对语言模型涉及原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二,SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps统一——统一纳管
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通用模型
、机器翻译等多个方面的能力。通用模型研究和应用,将有助于提高人工智能系统性能,使其更加智能化、自适应和可靠。同时,通用模型需要巨大计算资源和数据支持,因此需要强大计算能力和大量数据。除了也存在一些问题,例如模型复杂度高、训练成本高、数据隐私问题等。因此,在研究和应用通用模型时,需要充分考虑这些问题,并采取相应措施和方法来解决。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己专属模型模型是指参数量巨大模型,是一个包含超过十亿个参数模型。目前,有一些模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了很好效果。通用模型(GeneralPurposeLargeModel)是一种模型,旨在在多个任务和领域中都取得良好效果,而不仅仅是在特定任务或领域中。通用模型通常包含大量知识储备,并且能够自适应不同领域和不同任务,从而能够提高语言理解、文本生成、对话生成自然语言处理领域,通用模型还可以应用于其他领域,例如图像识别、语音识别、机器翻译、自动驾驶、智能家居等。通用模型可以作为一个通用基础模型,通过微调等方法,适应不同应用场景和任务需求。然而,通用模型
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...