據騰訊微信公眾號消息，騰訊云新發布面向大模型訓練的新一代HCC高性能計算集群，整體性能比過去提升了3倍。搭載了NVIDIA H800 Tensor Core GPU，能夠提供高性能、高帶寬、低延遲的智算能力支撐。
全文如下：
面向大模型訓練，騰訊發布超強算力集群！
請看標題。
這個國內超強算力集群，就是騰訊云新發布的面向大模型訓練的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能計算集群，整體性能比過去提升了3倍。
它搭載了NVIDIA H800 Tensor Core GPU，能夠提供高性能、高帶寬、低延遲的智算能力支撐。
當前大熱的人工智能大模型訓練，離不開高性能的算力集群。我們很高興第一時間跟你分享這個好消息。
一般運算，由運算卡(芯片)來完成。
但遇到海量運算，單塊芯片無力支撐，就要將成千上萬臺服務器，通過網絡聯結，組成大型的算力集群，同心合力，更高更強。
一個人工智能大模型，通常得用數萬億個單詞訓練，參數量也“飆升”到了上萬億。這個時候，只有高性能的計算集群能hold住。
算力集群的“強”，由單機算力、網絡、存儲共同決定。就像一個牢固的木桶，缺一不可。
騰訊云新一代集群通過對單機算力、網絡架構和存儲性能進行協同優化，能夠為大模型訓練提供高性能、高帶寬、低延遲的智算能力支撐。
總體來說，有以下幾個特點：
計算方面，性能強——
在單點算力性能最大優化的基礎上，我們還將不同種類的芯片組合起來，GPU CPU，讓每塊芯片去最恰當的地方，做最擅長的事情。
網絡方面，帶寬足——
GPU擅長并行計算，一次可以做多個任務。我們的自研星脈高性能網絡，讓成千上萬的GPU之間互相“通氣”，信息傳遞又快又不堵車，打一場漂亮的配合戰，大模型集群訓練效率提升了20%。
存儲方面，讀取快——
訓練大模型時，幾千臺服務器會同時讀取一批數據集，如果加載時間過長，也會成為木桶的短板。我們的最新自研存儲架構，將數據分類放進不同“容器”，用作不同的場景，讀取更快更高效。
隨著算力需求的陡增，自己采購GPU的價格昂貴，甚至有錢也買不到，給創業企業、中小企業帶來很大壓力。我們的新一代HCC集群，能夠幫助在云上訓練大模型，希望緩解他們的壓力。
我們有訓練框架AngelPTM，對內支持了騰訊混元大模型的訓練，也已通過騰訊云對外提供服務。它在去年10月，完成了首個萬億參數大模型訓練，并將訓練時間縮短80%。
我們的TI平臺(一站式機器學習平臺)擁有大模型能力和工具箱，能幫助企業根據具體場景，進行精調訓練，提升生產效率，快速創建和部署 AI 應用。
我們的自研芯片已經量產，包括用于AI推理的紫霄芯片。它采用自研存算架構和自研加速模塊，可以提供高達3倍的計算加速性能和超過45%的整體成本節省。
總體而言，我們正以新一代HCC為標志，基于自研芯片、自研服務器等方式，軟硬一體，打造面向AIGC的高性能智算網絡，持續加速全社會云上創新。
（文章來源：第一財經）
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