Microsoft揭示了运行 ChatGPT 所需的硬件

在快节奏的人工智能 (AI) 世界中,拥有强大而强大的基础设施至关重要,尤其是在使用复杂的机器学习模型(如自然语言处理中使用的模型)时。Microsoft Azure 处于这一技术领域的最前沿,提供先进的 AI 超级计算平台,非常适合复杂 AI 项目的需求。

Azure 功能的核心是它能够处理大型语言模型 (LLM) 的训练和推理阶段,这些模型可以有数千亿个参数。这种复杂程度需要基础设施不仅提供巨大的计算能力,而且还注重效率和可靠性,以应对LLM的资源密集型性质以及潜在的硬件和网络问题。

Azure 的数据中心优势建立在最先进的硬件和高带宽网络之上。这种设置对于有效分组 GPU 至关重要,GPU 是加速计算的基石,对 AI 任务至关重要。Azure 的基础结构包括高级 GPU 群集技术,可确保 AI 模型平稳高效地运行。

运行 ChatGPT 需要什么硬件?

软件改进也是 Azure AI 产品/服务的一个关键方面。该平台包含以下框架

ONNX(确保模型兼容性)和 DeepSpeed(优化分布式机器学习训练)。这些工具旨在提高 AI 模型的性能,同时减少训练所需的时间和资源。

Azure 功能的一个光辉例子是 2020 年为 OpenAI 构建的 AI 超级计算机。这个强大的系统拥有超过 285,000 个 CPU 内核和 10,000 个 NVIDIA GPU,使用数据并行性以前所未有的规模训练模型,展示了 Azure AI 基础设施的潜力。

在网络方面,Azure 的 InfiniBand 网络表现出色,与传统以太网解决方案相比,它提供了更好的性价比。这种高速网络技术对于处理复杂 AI 任务中涉及的大量数据至关重要。

Microsoft Azure

Azure 不断创新,正如推出 H100 VM 系列所见,该系列采用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU。这些专为可扩展的高性能 AI 工作负载而设计,使您能够突破机器学习的界限。

另一个创新功能是Project Forge,这是一种容器化和全局调度服务,可有效管理Microsoft广泛的AI工作负载。它支持透明的检查点和全局 GPU 容量池,这对于高效的作业管理和资源优化至关重要。

Azure 的 AI 基础结构非常灵活,支持从小型到大型的各种项目,并与 Azure 机器学习服务无缝集成。此集成为开发、部署和管理 AI 应用程序提供了全面的工具包。

在实际应用中,Azure 的 AI 超级计算已经有所作为。例如,自动驾驶技术的领导者 Wayve 使用 Azure 的大规模基础结构和分布式深度学习功能来推进其创新。

安全性是 AI 开发的重中之重,Azure 的机密计算可确保敏感数据和知识产权在整个 AI 工作负载生命周期内受到保护。此安全功能可实现安全协作,让您能够自信地参与敏感的 AI 项目。

展望未来,Azure 的路线图包括部署 NVIDIA H100 GPU,并使 Project Forge 更广泛地提供给客户,这表明致力于不断提高 AI 工作负载效率。

若要将 Azure 的 AI 功能用于自己的项目,应首先探索 Azure 中启用 GPU 的计算选项并使用 Azure 机器学习服务。这些资源为创建和部署变革性 AI 应用程序奠定了坚实的基础,这些应用程序可以带来行业突破并推动创新。

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