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马斯克宣布启动全球最大AI集群,集成10万个英伟达H100 GPU
最后更新: 2024-07-23 12:26:487月23日,据国外媒体报道,马斯克在其社交媒体上宣布,旗下AI初创公司xAI已开始在位于田纳西州的所谓孟菲斯超级集群(training cluster)上进行训练,号称这是“全球最强大的AI训练集群”。
马斯克在X平台的宣布截图华尔街见闻
据马斯克介绍,这个集群由100,000个液冷H100 GPU组成,这些芯片是英伟达去年开始提供的。
马斯克还表示,该集群在单个RDMA结构(即远程直接数据存取结构)上运行。据思科介绍,这种结构可以在计算节点之间提供更高效、更低延迟的数据传输,而不会给中央处理器(CPU)带来负担。
马斯克今年5月曾透露这一计划 ,将英伟达H100串联到一台巨型的超级计算机中,并称其为“算力超级工厂”。
当时,马斯克匆匆忙忙地开始了Supercluster的工作,需要购买英伟达“Hopper”H100 GPU。这似乎表明,当时这位科技大亨没有耐心等待 H200 芯片推出,更不用说即将推出的基于 Blackwell 的 B100 和 B200 GPU。尽管预计较新的 Nvidia Blackwell 数据中心 GPU 将在 2024 年底之前发货。
马斯克新浪科技
xAI的目标是到2024年12月训练出“按每项指标衡量都是全球最强大的AI”。马斯克表示,孟菲斯超级集群将为实现这一目标提供“显著优势”。
不过,据外媒表示,不要对这一时间节点报太大期望,因为马斯克以公开提出并错过许多项目(如全自动驾驶汽车、无人驾驶出租车产品Robotaxi和将人类送往火星)的最后期限而闻名。
马斯克周一还表示,特斯拉将在明年小规模生产用于内部使用的Optimus机器人,并希望到2026年能大规模生产供其他公司使用。这比他之前承诺的时间表晚了。之前马斯克宣称到2024年底将在特斯拉工厂使用Optimus机器人,并在2025年交付给其他公司。
另外,Microsoft正在与OpenAI首席执行官Sam Altman(阿尔特曼)合作开发一个价值1000亿美元的AI训练超级计算机,代号为Stargate。如果这一项目取得成功,xAI的孟菲斯超级集群可能不会长期保持全球最强大的AI训练集群地位。
心智观察所研究员潘攻愚认为,马斯克一直标榜特斯拉是一家人工智能和机器人公司。特斯拉大型工厂三班倒一刻不停地进行数据搜集用于AI训练,马斯克需要近10万块H100用于特斯拉FSD自动驾驶服务,为下半年推出Robotaxi做准备。不过如此大量的采购有两个挑战,一个是能耗。目前H100全年总能耗已经超过了格鲁吉亚等小国全年所有的电量;一个是从训练到推理的跳跃,毕竟H100用于推理的性价比并不高,会造成很多算力的“通货膨胀”。
目前,英伟达的股价正在走出另一波调整,马斯克的最新言论为其注入一针强心剂。截至当地时间22日美股收盘,英伟达上涨4.76%,特斯拉则上涨5.15%。
心智观察所研究员吕栋指出,AI既是“暴力美学”,也是工程比拼,需要算力、算法、数据的深度融合与经验积累。
一方面,随着计算量不断攀升,单卡算力角色弱化,大模型训练亟需一个超级工厂,即“大且通用”的加速计算平台,以缩短训练时间,实现模型能力的快速迭代。随着大模型参数量从千亿迈向万亿,模型能力更加泛化,大模型对底层算力的诉求进一步升级,万卡甚至超万卡集群已成为竞赛入场券。
另一方面,建设万卡或超万卡集群并非一万张GPU卡的简单堆叠,而是一项高度复杂的系统工程。算力集群不是一个计算GPU,怎么把它组织成算力网络,相互之间通讯效率怎么提高,怎么实现MFU(算力利用率)达到60%的最优目标,这些都要靠网络通讯、计算、存储一起来解决。只有软硬件结合,把整个集群算力发挥到最高,才能实现1+1>2的效果。
另外值得注意的是,在比拼算力和算法之外,如何将人工智能基础设施化,赋能全行业,中国正在做人工智能赋能实体经济的道路探索。
中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所所长孙凝晖认为,算力基础设施的中国方案需要具备“两低一高”,即在供给侧,大幅度降低算力器件、算力设备、网络连接、数据获取、算法模型调用、电力消耗、运营维护、开发部署的总成本,让广大中小企业都消费得起高品质的算力服务,有积极性开发算力网应用;在消费侧,大幅度降低广大用户的算力使用门槛,面向大众的公共服务必须做到易获取、易使用,像水电一样即开即用,像编写网页一样轻松定制算力服务,开发算力网应用。在服务效率侧,中国的算力服务要实现低熵高通量,其中高通量是指在实现高并发度服务的同时,端到端服务的响应时间可满足率高;低熵是指在高并发负载中出现资源无序竞争的情况下,保障系统通量不急剧下降。保障“算得多”对中国尤其重要。
当前,中国也正在掀起建设万卡集群的热潮,像华为、中国移动、摩尔线程等厂商都在布局万卡集群。
- 责任编辑: 史岱君 
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