腾讯云发布大模型计算集群，算力性能较前磁卡电镀表欠费不断电原理代提升3倍

界面新闻记者 | 崔鹏

4月14日消息，磁卡电镀表欠费不断电原理腾讯云正式发布新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群。

该集群采用腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次H800 GPU，服务器之间采用业界最高的3.2T超高互联带宽，为大模型训练、自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力。

腾讯方面的实测显示，该集群的算力性能较前代提升达到3倍，是目前国内性能最强的大模型计算集群。

去年10月，腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。

据腾讯方面介绍，当大模型进入万亿参数时代后，传统的单体服务器算力有限，需要将大量服务器通过RDMA网络相连，建造大规模算力集群。

通过对处理器、网络架构和存储性能的全面优化，蒸汽清洗机工作原理腾讯云攻克了大集群场景下的算力损耗问题，能为大模型训练提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。

在网络层面，计算节点间存在海量的数据交互需求，随着集群规模扩大，通信性能会直接影响训练效率。

腾讯自研的星脉网络，为新集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。实测结果显示，搭载同样的GPU，3.2T星脉网络相较1.6T网络能让集群整体算力提升20%，并提供单集群高达十万卡级别的组网规模，支持更大规模的大模型训练及推理。

在存储层面，几千台计算节点同时读取一批数据集，需要尽可能缩短加载时长。腾讯云自研的文件存储、对象存储架构，具备TB级吞吐能力和千万级IOPS，满足大模型训练的大数据量存储要求。

在底层架构之上，针对大模型训练场景，新一代集群集成了腾讯云自研的TACO Train训练加速引擎，对网络协议、通信策略、AI框架、模型编译进行大量系统级优化，大幅节约训练调优和算力成本。

去年10月，腾讯基于自研的高性能计算机群和训练框架AngelPTM，完成了首个万亿参数大模型训练，并将训练时间缩短80%。

腾讯混元大模型背后的训练框架AngelPTM，目前已通过腾讯云对外提供服务，它能够帮助企业加速大模型的落地。 

腾讯混元AI大模型目前覆盖了自然语言处理、计算机视觉、多模态等基础模型和众多行业模型，已经应用于腾讯微信搜索、腾讯广告等自有业务场景，用于提升搜索体验和广告推荐的精准度。

此前，腾讯多款自研芯片已经量产。其中，用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已在腾讯内部交付使用。

其中紫霄采用自研存算架构，增加片上内存容量并使用更先进的内存技术，消除访存能力不足制约芯片性能的问题，同时内置集成腾讯自研加速模块，减少与CPU握手等待时间。紫霄已经在腾讯头部业务规模部署，提供3倍的计算加速性能，和超过45%的整体成本节省。

目前，腾讯云的分布式云原生调度总规模超过1.5亿核，并提供16 EFLOPS（每秒1600亿亿次浮点运算）的智算算力。未来新一代集群不仅能服务于大模型训练，还将在自动驾驶、科学计算、自然语言处理等场景中得到应用。