2024年4月18日，第十屆聯(lián)想創(chuàng)新科技大會Tech World在上海舉行。聯(lián)想提出了一橫五縱的發(fā)展戰(zhàn)略，旨在構(gòu)筑人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。＂一橫＂是異構(gòu)智算平臺，可實(shí)現(xiàn)對多種計(jì)算芯片統(tǒng)一管理；五縱分別是服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件及邊緣基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品線。聯(lián)想還發(fā)起成立異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟，推動智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮。文章闡述了聯(lián)想為適應(yīng)AI2.0時(shí)代的大模型趨勢，加速中國AI產(chǎn)業(yè)智能化所作的系統(tǒng)布局。

 

人工智能飛速發(fā)展，尤其是大模型的興起，給算力需求帶來了指數(shù)級增長。可以說，大模型就是新一輪算力革命的導(dǎo)火索。這場算力革命，不僅推動了算力基礎(chǔ)設(shè)施的升級換代，更是考驗(yàn)著整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力。

面對挑戰(zhàn)，聯(lián)想毫不猶豫，抓住機(jī)遇，推出了一橫五縱的智算新戰(zhàn)略布局。此番布局，旨在通過硬件、軟件、算法、生態(tài)的全方位協(xié)同創(chuàng)新，讓算力基礎(chǔ)設(shè)施跟上大模型的腳步，滿足千行百業(yè)算力需求的多元化訴求。

 

所謂一橫，是指異構(gòu)智算平臺。這款平臺融合了聯(lián)想多年來在通用計(jì)算、科學(xué)計(jì)算、AI計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)積淀，可統(tǒng)一調(diào)度和管理CPU、GPU、DPU等異構(gòu)算力。通過智能算法，異構(gòu)智算平臺能精準(zhǔn)匹配場景需求與算力資源，最大化算力利用率。

平臺搭載了一系列創(chuàng)新技術(shù)，包括算力魔方、GPU虛擬化、智能通信、AI斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)、跨集群調(diào)度等。這些黑科技讓算力的開發(fā)、管理、部署環(huán)節(jié)更加智能化，幫助企業(yè)輕松駕馭算力。

 

五縱指的是服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、軟件及超融合、邊緣基礎(chǔ)設(shè)施等產(chǎn)品線。聯(lián)想多年深耕各領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域都取得了領(lǐng)先優(yōu)勢。五縱多功能產(chǎn)品線的組合拳，能滿足不同行業(yè)不同場景的算力需求。

例如聯(lián)想智能服務(wù)器ThinkSystem支持多款加速卡，可構(gòu)建通用計(jì)算、AI計(jì)算、科學(xué)計(jì)算等異構(gòu)集群。存儲陣列產(chǎn)品DM系列憑借高帶寬、低延遲的性能極佳適合大模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)CloudMesh提供高吞吐量互聯(lián)，確保算力充分釋放。

 

對于想在邊緣側(cè)部署算力的客戶，聯(lián)想邊緣設(shè)備ThinkEdge也準(zhǔn)備就緒。邊緣側(cè)部署模型推理服務(wù)，可大幅降低網(wǎng)絡(luò)延遲，滿足低延時(shí)應(yīng)用場景。

產(chǎn)品線百花齊放，正如大山上遍布著深深淺淺的山脈。一橫異構(gòu)智算平臺猶如中軸線，串聯(lián)貫通這些山脈，讓它們互為支撐、相得益彰，形成算力恒太行山系，為千行百業(yè)提供算力基石。

聯(lián)想智算新戰(zhàn)略的核心思想，就是通過統(tǒng)一異構(gòu)算力集群，使得每一分算力都盡其所能，避免資源浪費(fèi)或閑置。同時(shí)聯(lián)想也為企業(yè)提供了一站式基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，幫助企業(yè)輕松搭建復(fù)雜的算力環(huán)境。

 

面對大模型所帶來的新一輪算力革命，聯(lián)想已是準(zhǔn)備就緒。異構(gòu)智算新布局將在軟硬算生全方位為企業(yè)賦能，引領(lǐng)中國AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施向前躍進(jìn)，乘風(fēng)破浪、再鑄新高。

說到異構(gòu)智算平臺是什么東西，不得不提它那幾大拳頭產(chǎn)品功能。這些黑科技可以讓你事半功倍，輕松駕馭算力。

首先是＂算力魔方＂智能匹配技術(shù)。傳統(tǒng)算力平臺都存在著資源分配不均、利用率低下的問題。算力魔方則不同，它能夠根據(jù)應(yīng)用場景的實(shí)際需求，自動匹配最佳算力資源。無需人工介入，省去了繁瑣的資源分配工序，還能最大限度挖掘出算力的潛能。

 

比如你有一個(gè)CV模型需要訓(xùn)練，算力魔方就會自動為你匹配最適合的GPU資源。如果是個(gè)大點(diǎn)的NLP任務(wù)，它可能就會給你分配CPU和NPU的混合集群資源。總之就是要像魔術(shù)師般，召喚出最強(qiáng)算力。

再說GPU內(nèi)核虛擬化技術(shù)，它可以把一個(gè)物理GPU拆分成多個(gè)虛擬GPU實(shí)例，每個(gè)實(shí)例可獨(dú)立運(yùn)行不同的任務(wù)。這樣一來，本來閑置的GPU資源就被充分利用起來了，大大提高了算力利用率。

 

想象一下，如果你手頭只有有限的GPU資源，卻有海量的訓(xùn)練任務(wù)需要跑，豈不是兩頭落空？有了虛擬化技術(shù)就不怕了，你可以在同一塊GPU卡上并行跑多個(gè)任務(wù)，把有限的GPU發(fā)揮到淋漓盡致。

除了GPU虛擬化，智算平臺還引入了智能通信算法，可以優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)在集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的傳輸路徑，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)的距離，從而提升通信效率。你也別小看這點(diǎn)小優(yōu)化，對于超大規(guī)模大模型訓(xùn)練來說，高效的數(shù)據(jù)通信就是降低訓(xùn)練耗時(shí)的關(guān)鍵。