?混合训练架构长啥样
无问芯穹这套工具链能把算力利用率干到 97.6%，靠的是一套精心设计的混合训练架构。你看啊，现在大模型训练动不动就得几千张卡一起上，可不同芯片的性能、通信库都不一样，咋让它们协同工作呢？无问芯穹搞了个 “多元异构、软硬协同” 的架构，就像搭积木一样，把不同的芯片组合起来，让它们发挥各自的优势。
具体来说，他们设计了一个分布式统一通信器，支持基于 CPU 或者基于 GPU 的两种通信方式。跨节点通信的时候，不管是通过 IPoIB 适配器还是以太网，都能实现高效的数据传输。这样一来，不同芯片之间的通信难题就解决了，数据能在不同节点之间快速流动，不会因为通信延迟影响训练效率。
另外，在算力不均衡的情况下，他们采用了基于流水线并行的异构训练方案。根据各芯片的实际算力，让算力高的芯片处理更多的层，算力低的芯片处理更少的层。比如说，要是芯片 A 的算力是芯片 B 的 4 倍，那就让芯片 A 计算 4 层 transformer 模块，芯片 B 计算 1 层。这样一来，资源就能得到最优配置，理论上能实现最高的吞吐性能。
?动态资源调度咋优化
动态资源调度是提升算力利用率的关键一环。无问芯穹通过实时感知算力需求与资源状态，构建了多维度决策模型。这个模型就像一个智能管家，能根据任务特征和硬件特性，把计算任务和硬件单元进行最优匹配。
举个例子，在图像识别和自然语言处理混合负载场景下，动态调度策略能自动识别哪些是计算密集型任务，哪些是数据密集型任务，然后把任务分配到最合适的芯片上。这样一来，闲置的算力就能被充分利用起来，利用率能提升到 92% 以上。
而且，这个调度系统还能根据模型的实时训练状态进行调整。比如说，当检测到特定计算层存在张量切分不均衡时，它能在 20ms 内自动触发并行维度重构，重新分配任务，让各个芯片的负载保持平衡。这种自适应特性，让无问芯穹在处理 Transformer 类模型的注意力机制时，相比固定并行架构能获得 1.7 倍的吞吐量提升。
?通信瓶颈咋突破
在千卡规模的训练中，通信瓶颈是个老大难问题。不同芯片的通信库不一样，数据在传输过程中很容易出现延迟和带宽瓶颈。无问芯穹为了解决这个问题，设计了一个基于 RDMA（Remote Direct Memory Access）技术的创新通信架构。
RDMA 技术能让数据直接在不同节点的内存之间传输，不需要经过操作系统内核，大大降低了通信延迟。通过将无穹集合通信库（IHCCM）应用到训练过程，不仅实现了异构 GPU 间的通信，还通过时间重叠策略，把计算过程和通信过程互相重叠，最大程度地减少了通信延迟对整体训练性能的影响。
另外，他们还采用了分级压缩策略，在保留梯度精度的前提下，将跨节点通信量压缩至原始数据的 18%-35%。这样一来，通信带宽的压力就大大减轻了，数据传输的效率也提高了。在 4096 卡规模下，基于拓扑感知的任务分配策略能使跨节点通信延迟降低至传统方案的 41%。
?混合精度训练有啥招
混合精度训练是提升算力利用率的又一利器。无问芯穹通过动态协调 FP16 与 FP32 数据类型的计算负载，在保证模型收敛精度的前提下，显著优化了训练流程的资源利用率。
他们引入了基于张量粒度的精度自动切换机制，能根据不同的计算任务自动选择合适的精度。比如说，在矩阵乘法和梯度更新环节，使用 FP16 精度，能减少显存占用和浮点运算量；而在需要高精度的关键计算环节，自动切换到 FP32 精度，确保模型的准确性。
这种混合精度训练方案，让单卡有效算力密度提升至传统 FP32 模式的 2.1 倍，而通信开销因数据体积缩减同步下降 28%。同时，硬件层面针对半精度运算设计的专用加速单元，进一步强化了计算管线吞吐效率，为千亿参数级模型的稳定训练提供了底层支撑。
?实际应用效果咋样
说了这么多技术细节，咱们来看看实际应用效果。无问芯穹和壁仞科技合作，在壁仞科技的 GPU 千卡训练集群上，结合双方的技术，成功将大语言模型（LLM）训练效能提升了近 1 倍。而且，壁仞科技的千卡规模训练集群已经在无问芯穹的 Infini-AI 异构云平台上实现了弹性容错、异常节点探测、检查点保存与加载、断点续训四大功能。
另外，他们和摩尔线程合作，基于摩尔线程的国产全功能 GPU MTT S4000 组成的千卡集群，完成了 MT-infini-3B 3B 规模大模型的实训。这次实训全程稳定无中断，集群训练稳定性达到 100％，千卡训练和单机相比扩展效率超过 90％。训练出来的 MT-infini-3B 性能在同规模模型中跻身前列，在 C-Eval、MMLU、CMMLU 等 3 个测试集上均实现性能领先。
?工具链咋用
说了这么多，你可能会问，这个工具链到底咋用呢？其实，无问芯穹提供了一个 Infini-AI 异构云平台，用户可以在这个平台上一键发起大模型训练。平台支持多种模型和芯片的自由搭配组合，用户只需要在平台上注册，就能无门槛使用基础免费版（含 API 调用）。
比如说，你想训练一个 700 亿参数的大模型，只需要在平台上选择合适的模型和芯片组合，然后点击 “发起训练” 按钮，剩下的事情就交给平台自动处理了。平台会根据你的选择，自动分配资源，调度任务，监控训练过程，你只需要在训练完成后下载结果就行了。
另外，平台还提供了详细的 API 文档和示例代码，方便用户进行二次开发。如果你想在自己的应用中集成无问芯穹的模型，只需要按照文档中的说明，调用相应的 API 接口，就能快速实现模型的集成和应用开发。
总的来说，无问芯穹一站式工具链通过创新的技术架构、动态资源调度、高效的通信优化和混合精度训练，成功解决了千卡规模混合训练中的难题，将算力利用率提升到了 97.6%。无论是从技术创新还是实际应用效果来看，这个工具链都值得关注。如果你正在为大模型训练的算力利用率发愁，不妨试试无问芯穹的这套解决方案。
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