Výpočetní jádra
Analýza nasazení Tensor jader čtvrté generace optimalizovaných pro operace s nízkou přesností (FP8/INT8), které urychlují trénink o 300 %.
Menu
Hardware infrastruktura
Výpočetní kapacity pro novou generaci AI
Dokumentujeme proces škálování GPU clusterů, které tvoří páteř moderního strojového učení. Aktuální fáze rozvoje zahrnuje nasazení tisíců akcelerátorů propojených vysokorychlostní sběrnicí pro paralelní zpracování petabajtů dat. Tento proces vyžaduje precizní synchronizaci a minimalizaci latence na úrovni mikrosekund.
400 Gb/s
Propustnost sítě
1.2 ExaFLOPS
Výpočetní výkon
99.99%
Dostupnost uzlů
< 2.5 μs
Latence interkonektu
Energetická efektivita a chlazení
Provoz masivních výpočetních polí generuje extrémní tepelnou zátěž, která musí být eliminována pokročilými systémy kapalinového chlazení. Sledujeme vývoj PUE (Power Usage Effectiveness) indexu, který se u moderních center Underglaze blíží hodnotě 1.05. Tento parametr indikuje, že téměř veškerá energie je spotřebována přímo na výpočty, nikoliv na podpůrné systémy.
V rámci projektu v Technologickém uzlu Opava probíhá testování rekuperace odpadního tepla pro vytápění přilehlých technických prostor. Celý proces je monitorován v reálném čase, aby nedocházelo k degradaci čipů vlivem tepelného throttlingu.
- ▪ Implementace dvoufázového imerzního chlazení pro kritické uzly.
- ▪ Dynamické řízení příkonu v závislosti na aktuální zátěži modelu.
- ▪ Využití prediktivní údržby pro prevenci selhání napájecích zdrojů.
Technické specifikace uzlů
Detailní rozbor hardwarových komponent využívaných pro trénink a inferenci AI modelů.
Paměťový subsystém
Využití HBM3e pamětí s propustností přesahující 3 TB/s na jeden čip, což eliminuje úzká hrdla při manipulaci s parametry velkých modelů.
Interkonekt
Nasazení optických přepínačů pro přímou komunikaci mezi GPU bez nutnosti zapojení CPU, čímž dochází k radikálnímu snížení latence.
Hybridní kvantová integrace
V horizontu příštích tří let probíhá výzkum integrace kvantových procesorů (QPU) jako koprocesorů pro specifické optimalizační úlohy v rámci tréninku neuronových sítí. Tento hybridní přístup umožňuje řešit komplexní kombinatorické problémy, které jsou pro klasické binární systémy energeticky i časově neefektivní.
Aktuálně probíhá fáze simulace kvantových obvodů na stávajícím GPU clusteru, což slouží k validaci algoritmů před jejich nasazením na reálný hardware. Proces vyžaduje extrémně stabilní prostředí s minimálním elektromagnetickým rušením, což je zajištěno stíněním v podzemních podlažích našich datových center.
"Pozorujeme, že přechod na hybridní modely zkracuje dobu konvergence u modelů s více než 1 bilionem parametrů až o 40 % v kontrolovaných laboratorních podmínkách."
Sledujte technický progres
Podrobný popis metodiky zpracování dat a jejich filtrace naleznete v naší navazující sekci věnované datovým tokům.
Zobrazit zpracování dat