AFL本文件深入分析了現代人工智能數據中心實現規模擴大和擴展的技術基礎。通過突出關鍵術的持續演變，作者旨在強調在擴展的關鍵方面，包括人工智能硬件創新、模塊化基礎設施規您將了解到：。作者：本·阿瑟頓技術作者，澳大利亞足球聯賽（AFL）本·阿瑟頓技術作者，澳大利亞足球聯賽（AFL）22艾倫·凱澤，高級技術顧問，AFL44AFL人工智能（AI）是指那些旨在執行通常需要人類智能DL算法可以處理任何其元素之間存在關系的數字化信息。例如，LLMs可以生成針對查詢或提示的人類語言響應(機器學習過程旨在開發能夠進行準確推理、做出邏輯決策并展現類人智能的模型。訓并優化響應以實現最佳性能。在推理階段，訓練好的模型分析新數據，應用優化后監督學習模型從經過批準的示例中學習。例如，一個監督學習模型可以根據無監督學習模型在未標記數據中尋找隱藏的模式或分組。技術包括聚類rAFL訓練階段教會模型進行準確的預測。此階段包括在要求模型做出預測之數據預處理涉及對數據進行清理和轉換，貓貓狗最終階段可能包括多個階段。例如，工程師可以使用驗證數據來獲取無偏的性過度擬合（訓練數據表現良好，驗證數據表現不佳）和欠擬合（整體表現不佳）。常AFL推斷階段需要訓練好的模型基于新的、未見過的數據進行預測。這是在模型可以)并在實時內做出預測或提供有價值的見特點們最新的電子書：66rAFL變壓器模型在革命性發展后將焦點完全轉移到注意力機制上，），型類型——例如BERT和GPT。這一AI領域的關鍵時刻為AI技術的廣泛快速采用及其隨后的大規模投資奠AFL隨著時間的推移，模型參數數量的顯著增加（從早期擁有數百萬參 率（CAGR）為36.6%。推動這一增長的因素包括持續的研究和創新，尤其是在深度學習（DL）、自然語學術界和人工智能產業對AI模型開發都做出了顯著貢。歷史上，由學術界驅動的AI基礎研究專注于理 者包括以色列、加拿大和法國，每個國家都培養著充滿活力的初創企業生態系人工智能的快速發展被一個持續的趨勢所標記：模型規模和復雜度的指數級增模型（LLMs）和推薦系統，現在包含數百億到數萬億的參數。這種增長對訓練和部署這些產生了深遠的影響。在過去十年中，訓練前沿量9吉弗洛普斯（GLOPs）吉字節（GB）exaFLOPS(EFLOPs)eAFL模型參數的增加對并行計算系統提出了挑戰，需要更多更強大的處理器來處理密集計算。由于傳統CPU的通用設計和有限的并行性，它們無法完成這項任務。因此，已經出現了向專用硬件的顯著轉變：人工智能優化的GPU提供巨大的并行性（即同時管理多個計算或處理過程），這使得它們非常應用專用集成電路（ASICs）應用特定集成電路（ASICs）針對特定的人工智能張量處理單元（TPUs）由谷歌研發，TPU（張量處理器）是針對機器學習任務設計的定制型ASIC（專用集成電路），提供高吞多個處理器及其相關內存和網絡的集成可以制造為單GPU、TPU和ASIC模塊，輔以支持AI優化的組件，被稱為加速器。一個或多個加速器與一個或多個CPU組合形成節點。CPU用于在外部網絡上進行通信、準備訓練數據、管理訓練過程以及執行一般維護任務，而加速訓練大型模型需要在眾多處理器和節點間分配大量工作負載。這種分配需），rAFL訓練單個大型模型可能消耗數百萬兆瓦時的電能，從而產生顯著的高能耗導致碳排放增加，引發了關于人工智能發展可持續能計算組織都實施了重要的可再生能源和其他緩解方案。核高容量冷卻解決方案是必要的，以從加速器、節點和開需要更大規模的基礎設施以容納更多服務器，實現緊密、低延遲的連。全球對人工智能技術的興趣推動了主要玩家和初創企業之間的激烈競爭。持斷增加的投資為突破性的、變革性的跨行業創新鋪平道路。這一追能源效率和冷卻方法的技術進步，同時將簡化的可擴展性解決方案新興人工智能領域的投資激增，資金來源包括傳統科技巨頭和風險投資家。例如，谷歌、微。來自大型公司和風險投資公司的投資促使了具有改進計算能力的先進人工智能模型的準確和具有情境意識。例如，GPT-4的高級功能展示 競爭格局培育了一種快速迭代和系統改進的文化，其中公司持續優化rAFL人工智能開發者競賽見證了大量大型公開可用的大型來自風險投資公司和大型公司的投資為初創公司和成熟企業提供了擴大運營和推動新興要資源。隨著競爭和投資的持續加劇，該行業預計將看到更多突AFL過去十年間，人工智能經歷了顯著轉型，得益于模型架構的進步和模型尺寸的增加，導致（SVMs）（SVMs）（60,000張圖片）-生成模型：生成對抗網絡(關注特定的輸入部件，顯著GPU資源億文本和圖像（CLIP,DALL·E）硬件進步過去十年見證了人工智能模型從相對簡單的算法發展到具有前所未有的復雜架構。模型類 ,其中變換器已成為自然語言處理中的事實標準，并在其他領域取得進展。模型規模呈指數增長，這得益于對性能提升的追求，導致模型擁有數百億個參數甚至更多。這種增長得益于計算硬件的進步，培訓需求的升級突顯了更加高效算法和硬件的需求。隨著人工智能的持續進步，平衡性能將至關重要。下一個十年可能會專注于優化這些大型模型，使其更加高效、公平且易于AFL硬件創新：芯片、系統和封裝半導體技術的進步是提升人工智能能力的關鍵。芯片設計、系統架構和封裝技術的創新使得開發性能硬件成為可能。處理和網絡方面的進步高度依賴于半導體技術的演進。人工智能的需求及其產生的財務流強半導體發展可以描述為節點進化的過程。在此背景下，節點是指晶圓制造的一整套完整工藝，這節點名稱指的是芯片上最小特征的尺寸，以納米（nm）或埃(?)為單位。埃是納米的十分之一。摩爾定律依然有效，盡管有些傳言相反，較小的晶體管使得處理器更快且更高效。每片芯片上的晶體管數量增加，擴展每操作次的功耗降低。注意，盡管每操作次的功耗下降，但功能密度的增先進的光刻技術是必需的，這增加了復雜性和成本5億美元。額外的新的工藝需求包括深蝕刻、rAFL芯片拼圖是未封裝的、模塊化集成電路，可以組合成更大的單一系統單元，例如處理器或先進封裝技術正在開發中，這些技術能夠實現將越來越復雜的系統組裝成單個微電子封裝。使用極紫外光刻(EUV-在半導體制造中，EUV技術使用光在硅晶圓上創建精確圖案，比傳統光刻方法 ,需要集成兩個或更多個單個晶圓。AFL28.節點網絡接口PU節點網絡接口PU網絡接口PU計算存儲小批量生產擴大規模計算存儲小批量生產擴大規模擴展型網絡節點網絡接口PU節點前端后端網絡接口前端后端網絡接口PU節點代表人工智能計算集群的基本構建塊。一個節點由一個或多個專用處理器組器（GPU、TPU和定制ASIC），以及一個或多個通用處理器（CPU）。這些加速器針對矩陣乘法和加法等任務進行了優化，這些任務是CNN模型處理的核心，但在通用計算功能上并不有效。在節點中將GPU共享內存結合使用，允許GPU在模型計算上以最高效率運行，同時CPU負責通信、數據處理、監控和日常管非常龐大的AI系統架構（如具有10,000個以上AFL同步人工智能訓練中的網絡連接人工智能機器學習訓練使用并行計算方法將大型模型和大型數據集分割成更小的作業，這些作業可以通過具od支持的個別加速器來管理。每個工作加速器處理訓練任務的微小部分，更新模型參數，并共享。所有工作器必須完成更新，才能由任何工作器啟動下一個訓練任務。人工智能機器學習訓練的同步性質對后端高帶寬網絡在同步人工智能模型訓練中扮演著至關重要的角加速器在每輪訓練階段之間必須交換數以吉字節計的訓練數據和模型參數。后飛行時間（即數據包在各個點之間傳輸所需的時間）在后臺網絡由于網絡沖突和其他故障導致的丟包在大多數系統。對于同步訓練集群，整個集群必須等待所有工作者完成，重傳的代價過高，無法接基于GPU的加速器不是高效的通用處理器，作為端點設備，它們無法有效地識別傳輸故障和重新排網絡操作必須能夠直接在內存之間移動數據，無需CPU或加速器的干預。這需要遠程直接內存訪問(長訓練運行在非常大的集群中可能會遇到定期設備故障。由于集群是一個同步運行的大型分布式系硬件必須盡可能可靠，將所有形式的故障降低到最低實際水平對新安裝的設備進行老化測試。強烈推薦最佳光纖布線實踐，例如在連接前進行檢查和清rAFL序列化/反序列化器（SERDES）計算使用由多個二進制位組成的數字、字符和其他符號進行。為了提高處理器和交換設備在并行信息上操作。然而，超過電路板或機箱的通信幾乎總是沿著單一的通道此轉換是通過片上組件SERDES（串行器/解串器）完成的。SERDES設備在目標媒體帶寬之上運行數據速率（例如，對于100Gbps鏈路，數據速率為112Gbps）。IEEE和224Gbps）。收發器可以通過組合多個信號通道來實現總端口帶RDES芯片端口接收八個56G的電氣通道通過結合提高SERDES的基本速率和更多通道使用更多光纖、更多波長或更高信號密度，實現了更高的數據媒體和端口帶寬。SERDES的數據速率受限于芯片性能、有機電路板中的信號退化以及鏈路中所有網絡系統，其SERDES速率為224Gbps，將于2025年開始進入市場。我們預計基于448GbpsSERDESAFL隨著人工智能模型復雜度的增加，人工智能集群內部以及數據中心之間的快速數人工智能模型訓練是一項涉及成千上萬個單獨加速器的同步活動。在每處理模型和訓練數據的一部分。為了找到最佳模型權重和嵌入相關性的最佳匹配，這些結果所有其他加速器共享，從而導致大量數據傳輸的突發。所有傳輸都必須在開始下一個訓練階。訓練網絡使用高性能拓撲和每個鏈路最高的實際帶寬。帶寬受限于終端設備能力（例如，交換芯片SERDES速率）、收發器帶寬和媒體能力。對于超過幾米的鏈路，使用光纖和光收發同步跨多個節點進行訓練需要低延遲、無損耗、維護數據包順的聯網能力，隨著SERDES設備的使用（從2026年開始），將過渡到3.2TB。工作正在進行中，以開發超過1Tbps的收發器，以適應未來的應用。例如，請參閱正在開發的IEEE802.C2CC2CC2C800GBASE-FR4-ER1C2CC2C1.6TBASE-CRSBASE-DRS-2表格：IEEEP802.3dj接口和物理層規范摘要。圖片來源于以太網聯盟rAFL高頻寬接收發射器采用數字信號處理（DSP）來補償信號退化（重定時）和比特錯誤（前向糾錯，FEC )。對于使用15瓦以上的800G接收發射器，一半或更多的功耗來自于DSP。考慮到網絡接片中的高性能SERDES、管理的電路板信號長度和有限的纖維鏈路范圍，即使沒有DSP功能，也能實現全線性收發器且不帶任何數字信號處理功能的被稱為線性可插拔光學（LPO），而僅在發射端配備數字信號處理的收發器則被稱為線性接收光學（LRO）。選擇線性光學需要關注系統兼容性。此類光學相干技術采用了光載數字信號的替代編碼和解碼方式，從而在消耗更帶寬度和更長的傳輸距離。光學相干技術在長期遠程電信應用中已有應用歷史于數據中心應用的小型化收發器中的光學相干技術已進入市場。例如，400GZR收發器支持達40km的隨著數據速率的增加，相干光學的相對功率優勢過去十年中，許多觀察家預測光學連接將很快在內部和外部連接的設備中實現。一個路板上銅跡信號傳輸相對較差。由于SERDES、DSP、電路板材料和一般學習的持續發展找到了在箱內一個關鍵挑戰是實現高可靠性和靈活性。標準可插拔收發器易于現場更無需對基礎系統進行修改。我們的觀點是，可插拔光模塊與集成光模塊之間將持續競爭，其中CPO（共電力。同步訓