业务挑战
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海量算力需求
AI大模型需要大量的算力进行训练和推理，这些模型通常有数十亿甚至上千亿个参数，涉及大规模的矩阵运算和参数更新，需要大量的计算能力来处理，对硬件设备和计算平台的规模和性能要求非常高。
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数据交互量大
AI大模型训练会采用大规模的训练数据集，通常会涉及数千亿甚至上万亿词汇，训练过程中产生的参数、梯度和中间计算结果数据量极大，需要大量的内存和存储空间进行存放，同时对存储的性能要求极高。
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分布式训练支持
为了加快大模型的训练，通常要依赖分布式并行计算来进行加速，而分布式训练过程中需要同步模型权重参数和训练过程中产生的大量临时变量，要求算力节点间的通信网络具备极高的吞吐和负载均衡能力。
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集群稳定性要求高
大模型训练伴随着规模增大，所需训练时长也在逐步增加，这就要求算力集群必须在满负荷状态下长期运行，对集群的架构设计和运维能力要求极高。
方案优势
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- 极致性能
- 高性能GPU硬件、全闪存存储及RDMA高速互联网络的组合，有效帮助客户加速大模型训练。
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- 高效易用
- 通过云原生自动化部署能力，让用户便捷提交、调度、监控分布式训练任务，提高任务执行的效率和精度。
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- 稳定可靠
- 依托丰富的云运维经验及架构优化设计，结合分布式训练框架，针对算力需求变化、硬件故障等场景，对算力进行动态调整，保障任务稳定运行的同时，最大程度加速大模型训练。
- 高性价比
- 通过对任务类型、任务资源需求、算力资源状态、区域算力特征等因素进行分析，动态调整算力资源的分配和利用，为客户提供贴合需求且更具性价比的算力资源。
产品选型
- AI大模型架构
- 提供多种GPU算力资源，包括A100、A800等，结合高性能存储、高速互联网络，满足大模型训练场景的算力需求。
