9月20日消息，中國電信宣布，天翼云自研的國內(nèi)首個單集群萬卡國產(chǎn)化全功能預訓練云服務平臺，已經(jīng)正式發(fā)布上線，基于華為昇騰芯片，并完成了萬卡規(guī)模Llama3.1-405B大模型訓練。
Llama3.1-405B作為4000億參數(shù)規(guī)模的大模型，在息壤訓推服務平臺的支持下，經(jīng)過多輪優(yōu)化，MFU(算力利用率)達到國內(nèi)領先水平。
另外，700億參數(shù)大模型Llama2-70B在萬卡規(guī)模下完成訓練，MFU也處于業(yè)界領先水平。
據(jù)悉，天翼云的這套平臺具備萬卡納管和并行訓練能力，基于HPFS PB級并行文件系統(tǒng)、CTCCL RDMA高速卡間互聯(lián)技術、Gang策略與拓撲感知的智算容器調(diào)度，以及慧聚自研分布式訓練框架TeleFormers和平臺，實現(xiàn)萬卡資源納管、萬卡規(guī)模并行訓練。
其中，天翼云自研了AI框架Teleformers，對算子、通信、數(shù)據(jù)處理進行優(yōu)化，還有并行策略的自適應調(diào)整，顯著提升了大模型訓練的訓練效率。
在目前業(yè)內(nèi)大參數(shù)規(guī)模開源單體稠密模型Llama3.1-405B大模型訓練測試中，性能表現(xiàn)達到國際同等水平。
算子優(yōu)化方面，針對昇騰芯片的特性，在網(wǎng)絡結構層面對諸多高頻算子進行了定制化改造，構建了高性能算子集。
比如matmul算子，利用昇騰芯片的計算親和性，將算子輸入padding到特定的維度，大幅提升執(zhí)行效率，從而明顯縮短了訓練時間。
數(shù)據(jù)處理和流水線方面，通過設置合理的數(shù)據(jù)分片策略和HPFS條帶化優(yōu)化，結合數(shù)據(jù)預取與數(shù)據(jù)下沉技術，大幅提升數(shù)據(jù)流的處理效率和穩(wěn)定性；對預處理后的數(shù)據(jù)集進行了二次分片并提供就近緩存能力，減少GPU空閑時間。
自適應并行策略方面，基于對3D并行中各類計算單元的分析，天翼云設計了多種自適應的3D并行策略，依據(jù)模型規(guī)模和硬件資源的不同可以自動選擇合適的并行策略，充分利用計算資源和顯存資源，縮短模型訓練中每輪的迭代時間。
天翼云國產(chǎn)化萬卡智算中心還有多項技術突破——
天翼云息壤訓練服務平臺基于軟硬件協(xié)同設計，提供全鏈路故障監(jiān)控、基于主動感知的全鏈路故障監(jiān)控和定位、CheckPoint秒級多級高速存儲系統(tǒng)、容錯優(yōu)雅調(diào)度和模型編譯緩存等系統(tǒng)，將萬卡規(guī)模故障發(fā)現(xiàn)和解決問題縮短到業(yè)內(nèi)前沿的分鐘級，大幅提升有效訓練時間。
自動斷點續(xù)訓系統(tǒng)：
建設豐富的故障庫，基于此構建了多維故障感知系統(tǒng)，能夠快速主動感知相關故障事件和潛在的故障風險；
通過精準的故障隔離和調(diào)度手段，快速隔離處理故障節(jié)點并重新調(diào)度新節(jié)點接手任務繼續(xù)訓練，實現(xiàn)無人干預式斷點續(xù)訓，有效減少GPU閑置時間。
高速多級CheckPoint系統(tǒng)：
天翼云設計基于多級存儲的高速CheckPoint系統(tǒng)，通過兩階段異步存儲，實現(xiàn)高速寫入內(nèi)存，并終異步寫入遠端系統(tǒng)；
針對斷點恢復場景，提供進程級故障原地快恢和遠端快速恢復能力，終實現(xiàn)對CheckPoint的秒級讀寫能力，大幅降低斷點恢復時間、提升訓練效率。
全鏈路檢測工具鏈：
天翼云開發(fā)了全鏈路故障監(jiān)控工具鏈，能夠基于主動感知實現(xiàn)全鏈路的故障監(jiān)控和定位。
該工具鏈可以主動發(fā)現(xiàn)設備故障，并降低訓練中斷的頻次，確保訓練過程的連續(xù)性和穩(wěn)定性。
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