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自 ChatGPT 發(fā)布以來，科技界掀起了一場(chǎng)大模型的競(jìng)爭(zhēng)熱潮。數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)要素，算力成為新基礎(chǔ)能源，大模型則成為新生產(chǎn)工具，各行各業(yè)從“+A”向“AI+”的轉(zhuǎn)變已勢(shì)不可擋。隨著模型參數(shù)量從千億邁向萬億，模型能力更加泛化，大模型對(duì)底層算力的訴求進(jìn)一步升級(jí)，超萬卡集群成為這一輪大模型基建軍備競(jìng)賽的標(biāo)配。超萬卡集群將有助于壓縮大模型訓(xùn)練時(shí)間，實(shí)現(xiàn)模型能力的快速迭代，并及時(shí)對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)作出應(yīng)對(duì)。然而，如何在超萬卡集群中實(shí)現(xiàn)高效的訓(xùn)練，并長(zhǎng)期保持訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性，是將大模型訓(xùn)練擴(kuò)展到數(shù)萬張 GPU 卡上所要面臨的雙重挑戰(zhàn)。超萬卡集群運(yùn)行過程中涉及到集群有效算力發(fā)揮、超大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性保障、故障的快速排查和修復(fù)等關(guān)鍵問題，目前都是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。