
7月7日,燧原科技在上海发布一系列新品,包括第二代人工智能训练产品——“邃思2.0”芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组,全面升级的“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”,成为国内首家发布第二代人工智能训练产品组合的公司。
燧原科技第二代通用人工智能训练芯片“邃思2.0”
从2018年3月成立,到2019年12月推出第一款云端训练芯片“邃思”和第一代训练加速卡“云燧T10”,再到如今的“邃思2.0”和“云燧T20”——燧原科技完成对AI训练芯片的二次迭代,仅用了三年时间。
“路虽远行则将至,事虽难不做不成”,燧原科技CEO赵立东在现场,用这14个字总结心路历程。在他看来,这是一个AI算力爆炸的时代,过去五年,每3.5个月,AI算力加倍,换算成一年就是10倍,而目前AI算力生态链被垄断。而燧原希望与合作伙伴打破这种垄断,构建一个没有依赖的自主生态。
究竟如何做生态?燧原提出“燎原”计划,以人工智能为起点,构建通用异构计算生态,构建标准化的技术体系,共建完整的开发者生态、产业生态、科研生态,服务数字中国。该计划有三个特征:原始创新、标准化、开放姿态共建生态。
“第二代人工智能训练产品的发布,是燧原科技开发原始创新的算力产品和构建自主生态又一重要的里程碑。通过芯片架构和软件平台的升级迭代,提升产品竞争力,满足市场需求,从而加速产品商业化的步伐。”赵立东指出,“在复杂的国际大环境下,原始创新和自主生态成为发展趋势,这也是燧原科技自创立以来始终坚持的战略选择,是支撑技术和业务长远发展,不断拉近与世界先进水平的距离,并在市场竞争中取得主动的基础。面向泛互联网、传统行业(金融、交通、电力、医疗、工业等)以及新基建三大业务方向,燧原科技正以全新、更具竞争力的产品,服务市场和客户。”
谈到新产品,燧原科技COO张亚林现场介绍:“邃思2.0大幅提升了算力指标,升级后的驭算软件平台更加便捷易用和客户友好,燧原科技也可针对客户的场景和业务模型提供软件定制化服务和优化,打造差异化解决方案。此外,基于云燧T20和T21训练产品、GCU-LARE互联技术和新一代驭算,燧原科技可以打造超大规模的集群产品CloudBlazer Matrix,有效降低人工智能超算集群的整体复杂度和成本,同时通过与合作伙伴的联合开发,一起构建超大规模的液冷智能数据中心,以响应国家‘低碳算力’和‘绿色一体化智能计算’的战略方向。”
燧原科技CEO赵立东(左)与 燧原科技COO张亚林(右)共同发布“云燧T20”训练加速卡和“邃思2.0”芯片
据悉,邃思2.0的计算能力、存储和带宽、互联能力较第一代训练产品有巨大提升,对超大规模的模型支持能力获得显著增强。而同步升级的驭算TopsRider软件平台,成为燧原科技构建原始创新软件生态的基石。完全自研的软硬件架构,助力燧原科技在知识产权和产品升级迭代上可以自主掌控方向和节奏。
燧原科技第二代通用人工智能训练加速卡“云燧T20”
燧原科技第二代通用人工智能训练模组“云燧T21”
四大核心升级 打造全新产品矩阵与智算集群
架构升级实现算力飞跃:邃思2.0进行了大规模的架构升级,新一代全自研的GCU-CARA全域计算架构,针对人工智能计算的特性进行深度优化,夯实了支持通用异构计算的基础;支持全面的计算精度,涵盖从FP32、TF32、FP16、BF16到INT8,并成为中国首款支持单精度张量TF32数据精度的人工智能芯片。单精度FP32峰值算力达到40 TFLOPS,单精度张量TF32峰值算力达到160 TFLOPS,均为国内第一。
HBM2E存储带来海量吞吐:邃思2.0共搭载了4颗HBM2E片上存储芯片,高配支持64 GB内存,带宽达1.8 TB/s,是中国第一个支持世界最先进存储HBM2E和单芯片64 GB内存的产品。
高速互联支撑算力扩展:GCU-LARE全域互联技术是燧原专为人工智能训练集群研发的互联技术,提供双向300 GB/s互联带宽,支持数千张云燧CloudBlazer加速卡互联,实现优异的线性加速比。
全新软件驾驭澎湃算力:驭算TopsRider是燧原科技自主知识产权的计算及编程平台,通过软硬件协同架构设计,充分发挥邃思2.0的性能;基于算子泛化技术及图优化策略,支持主流深度学习框架下的各类模型训练;利用Horovod分布式训练框架与GCU-LARE互联技术相互配合,为超大规模集群的高效运行提供解决方案。开放升级的编程模型和可扩展的算子接口,为客户模型的优化提供了自定义的开发能力。
好文章,需要你的鼓励
这篇论文提出一种插件式2D动作接口,让已训练好的3D运动语言模型无需修改或微调即可直接理解2D姿态输入。实验证明2D输入效果媲美3D输入,且在真实视频场景下配合专门的降噪适配器,2D方案比3D姿态估计更省算力、更实用,为动作理解模型的现实部署提供了新路径。
研究团队让8种AI智能体独立完成100项真实科研任务,深度剖析800份研究轨迹后发现,即便是最强模型,也普遍存在"发现问题却不修正"的现象,背后根源指向AI缺乏检验自身产出、主动纠错的元认知能力。
WorldRover是一套面向可探索世界建模的合成视频数据引擎,基于虚幻引擎构建,能让同一段探索轨迹在保持路线与场景一致的前提下,重新渲染为多种视角和外观状态,并同步提供深度、光流、长程点追踪等丰富标注,最终发布WorldRover-10M数据集,含2190万帧、202.7小时视频。
这篇论文指出,现有多目标强化学习训练大模型时存在"一刀切"分配优化精力的问题,提出SA-MRPO方法,根据每个奖励目标的饱和程度动态调整其权重,在数学推理、自适应推理、代码生成等任务上均取得优于现有方法GDPO的效果。