會員動態(tài) | 熱烈歡迎浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司加入廣東省人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會

發(fā)布日期:2023-12-18 09:43
熱烈歡迎浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司成為
廣東省人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會理事單位!

圖片


會員單位介紹
浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司,簡稱“浪潮信息”,1998 年成立并于2000年上市,是中國最早的一批上市公司之一。伴隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展,浪潮信息已發(fā)展為全球領(lǐng)先的IT 基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品、方案和服務提供商,業(yè)務涵蓋服務器、存儲和網(wǎng)絡(luò)三大領(lǐng)域。

回顧浪潮信息20多年的發(fā)展歷史,就可以看出這是一家時代的企業(yè),在上世紀國產(chǎn)服務器起步階段,最早進入該領(lǐng)域,建設(shè)了中國第一條服務器生產(chǎn)線,第一個開始發(fā)展渠道體系。在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時代,高端突破,掌握核心技術(shù),研制了中國第一臺高端服務器天梭K1,第一個完成了高中低全系列自主業(yè)務布局。在云數(shù)智時代,通過JDM商業(yè)模式創(chuàng)新一躍成為全球第二大服務器供應商,存儲裝機容量全球第三、中國第一。

會員單位亮點產(chǎn)品
大模型智算軟件棧  OGAI

大模型是當前通用人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的核心技術(shù)。目前國內(nèi)已發(fā)布的生成式AI模型超過了100個,“百模爭秀”的格局初現(xiàn)。但大模型從研發(fā)到應用的各環(huán)節(jié)中,依然面臨諸多挑戰(zhàn),如大模型算力的系統(tǒng)全棧問題、兼容適配問題、性能優(yōu)化問題等。

OGAI是浪潮信息從當前大模型算力建設(shè)、模型開發(fā)和應用落地的實際需求出發(fā),秉承全棧全流程、算力充分釋放、實戰(zhàn)驗證提煉的設(shè)計原則打造而成。OGAI由5層架構(gòu)組成,從L0到L4分別對應基礎(chǔ)設(shè)施層的智算中心OS、系統(tǒng)環(huán)境層的PODsys、調(diào)度平臺層的AIStation、模型工具層的YLink和多模納管層的MModel。

L0層智算中心OS:面向大模型算力服務的智能算力運管平臺,滿足多租戶以裸金屬為主的彈性AI算力運管需求。其中,高效的裸金屬服務支持分鐘級部署上千規(guī)模裸金屬節(jié)點并按需進行彈性擴展,實現(xiàn)異構(gòu)計算芯片、IB、RoCE高速網(wǎng)絡(luò)、高性能存儲等高性能計算環(huán)境一鍵獲取,并實現(xiàn)計算、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)隔離以保障業(yè)務安全。

L1層PODsys:開源、高效、兼容、易用的智算集群系統(tǒng)環(huán)境部署方案。聚焦AI集群部署場景,從OS、驅(qū)動到系統(tǒng)監(jiān)控可視化、資源調(diào)度等集群系統(tǒng)環(huán)境要素全面覆蓋,選用最穩(wěn)定和廣泛兼容的軟件版本,通過一系列腳本工具簡化部署過程,縮短算力上線周期,并可向企業(yè)用戶提供實施安裝服務和集群性能校準的專家服務。

L2層AIStation:面向大模型開發(fā)的商業(yè)化人工智能算力調(diào)度平臺。針對大模型訓練中常見的訓練中斷難題,可實現(xiàn)訓練異??焖俣ㄎ?,斷點自動續(xù)訓:通過快速定位芯片、網(wǎng)卡、通訊設(shè)備異?;蚬收希瑢崿F(xiàn)全局訓練暫停保持,熱備算力自動彈性替換,健康節(jié)點快速CheckPoint讀取,實現(xiàn)斷點自動續(xù)訓。

L3層YLink:面向大模型數(shù)據(jù)治理、預訓練、微調(diào)的高效工具鏈。聚焦于大模型的數(shù)據(jù)治理、預訓練、微調(diào)等開發(fā)過程,集成了浪潮信息在大模型研發(fā)中的自研工具和開源工具,如數(shù)據(jù)處理工具包(Y-DataKit)、大模型訓練工具包(Y-TrainKit)和大模型微調(diào)工具包(Y-FTKit)等等,通過這些多樣且完善的工程化、自動化工具,加速大模型的訓練和開發(fā)效率。

L4層MModel:提供多模型接入、服務、評測等功能的納管平臺。核心組件包括數(shù)據(jù)集管理、模型納管和評測,可以方便開發(fā)者和研究人員更好地管理多版本、多類型的基礎(chǔ)大模型與任務模型,并通過多樣化的評測數(shù)據(jù)集與評測任務,對多個模型進行生成準確率、推理延遲、推理穩(wěn)定性等指標進行全面評估。

圖片