大語言模型（Large Language Model，下文簡稱為：LLM）的發展如火如荼。以ChatGPT為代表的LLM可執行更為廣泛的任務并具有更高的智能化程度，刷新了人們對AI技術的新認知。當然，LLM規模龐大，通常包含數十億參數，需要海量的訓練數據與強大算力支撐才能達到預期的效果。

其實，無論LLM還是其他應用越來越廣泛的深度學習模型，從模型訓練到推理應用，都需要高性能、可擴展的基礎設施作為底層支撐，這往往也意味著高昂的成本。近日，英特爾發布的最新Habana Gaudi2，專為訓練大語言模型而構建，并為數據中心大規模擴展而設計，同時為深度學習訓練和推理工作負載提供極具性價比的解決方案。

在6月公布的MLCommonsMLPerf基準測試中，Gaudi2在GPT-3模型、計算機視覺模型ResNet-50（使用8個加速器）、Unet3D（使用8個加速器），以及自然語言處理模型BERT（使用8個和64個加速器）上均取得了優異的訓練結果。與市場上其他面向大規模生成式AI和大語言模型的產品相比，Gaudi2擁有卓越的性能與領先的性價比優勢，能夠幫助用戶提升運營效率的同時，降低運營成本。

Gaudi2實現性能、可擴展性和能效飛躍

第二代Gaudi AI深度學習夾層卡 HL-225B 專為數據中心實現大規模橫向擴展而設計。其AI處理器基于第一代 Gaudi的高效架構打造而成，目前采用7納米制程工藝，在性能、可擴展性和能效方面均實現了飛躍。

夾層卡搭載的HL-2080 處理器擁有24個完全可編程的第四代張量處理器核心（TPC）。這些核心原生設計便能夠為廣泛的深度學習工作負載加速，同時還賦予用戶按需進行優化和創新的靈活性。此外，它還集成了96GB HBM2e內存和48MB SRAM，支持600瓦夾層卡級熱設計功耗（TDP）。

Gaudi2 處理器具備出色的2.1 Tbps 網絡容量可擴展性，原生集成21個100 Gbps RoCE v2 RDMA端口，可通過直接路由實現Guadi 處理器間通信。Gaudi2處理器集成了專用媒體處理器，用于圖像和視頻解碼及預處理。

此外，Gaudi2 深度學習夾層卡符合OCP OAM 1.1（開放計算平臺之開放加速器模塊）等多種規范，可以為客戶帶來系統設計的靈活性。

圖：Gaudi2 深度學習夾層卡 HL-225B 主要參數

多維度技術創新，實現卓越性價比

Gaudi2 處理器是一款高性能、完全可編程的AI處理器，它整合了多項技術創新，從計算架構、內存和擴展能力三個維度打造全新的AI 專用處理器。同時，它具有高內存帶寬/容量和基于標準以太網技術的縱向擴展能力，支持使用外接網卡通過PCIe接口實現橫向擴展，滿足多節點集群需要。

Gaudi2 采用經過驗證的高性能深度學習AI訓練處理器架構，利用Habana完全可編程的TPC和GEMM引擎，支持面向AI的高級數據類型：FP8、BF16、FP16、TF32和FP32。TPC核心旨在支持深度學習訓練和推理工作負載。TPC是一款VLIW SIMD矢量處理器，其指令集和郵件經過定制，可高效處理上述工作負載。

內存帶寬和容量與計算能力同樣重要。Gaudi2 采用先進的HBM內存技術，內存容量高達96GB，內存帶寬高達2.4TB/s。Gaudi先進的HBM控制器已針對隨機訪問和線性訪問進行了優化，在各種訪問模式下均可提供高內存帶寬。

Gaudi AI訓練處理器芯片上集成了RDMA（RoCEv2），可與成熟且廣泛使用的以太網進行連接。HL-2080芯片互連技術基于42對56 Gbps Tx/Rx PAM4 SerDes（配置為21個100 GbE端口）發揮作用。

與廣泛的軟件生態一起，
幫助簡化模型的開發和遷移

為支持客戶輕松構建模型，或將當前基于GPU的模型業務和系統遷移到基于全新Gaudi2服務器，并幫助保護軟件開發投入，SynapseAI軟件套件針對Gaudi平臺深度學習業務進行了優化，旨在與廣泛的軟件生態系統一起，幫助簡化模型的開發和遷移。

SynapseAI 軟件套件旨在提高 Habana AI處理器的易用性和支持高性能訓練，能夠將神經網絡拓撲高效映射到Gaudi系列硬件上。該軟件套件包括Habana 的圖編譯器和運行時、經過性能優化的TPC算子庫、固件和驅動程序以及開放工具，例如用于自定義核心開發的TPC 編程工具套件和SynapseAI 圖編譯器。SynapseAI與TensorFlow和PyTorch等主流框架集成，并已針對基于Gaudi AI 處理器家族產品的訓練進行了優化。數據科學家和開發人員在這里可以找到開始基于Gaudi AI 處理器進行訓練所需的各類信息資料，包括教程、參考模型、操作指南、文檔等。

擴展AI產品陣容，加速AI落地

Gaudi2不僅以高性能為AI模型的訓練與推理加速，其高擴展性和性價比，也將加速AI應用落地的進程。多年來，借助強大的軟硬件基礎，英特爾基于全面的AI產品和解決方案，與廣泛合作伙伴一同構建開放生態，為越來越多不同需求和場景的AI應用落地提供更多元的解決方案，持續引領產品技術發展，進一步加速大規模深度學習部署，助力中國本地AI市場發展。

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