ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
全球最大AI超算内部首次曝光!马斯克19天神速组装10万块H100,未来规模还将扩大一倍
3408点击    2024-10-31 14:35

两个月前,马斯克才刚刚自曝了xAI的Colossus超算,称其是世界上最强大的AI训练系统。


最近,马斯克又宣布了一条振奋人心的消息——集群即将扩展到20万张H100/H200显卡!



同时,ServeTheHome也发布了一条15分钟的视频,公布了这台超算的详情!


来自ServeTheHome的Patrick Kennedy带着摄影机探访了这台超级计算机


这台全球最大的AI超级计算机Colossus位于美国田纳西州孟菲斯,配备了10万个英伟达Hopper GPU,并由英伟达Spectrum-X以太网提供网络传输支持。


目前,Colossus的第一阶段建设已完成,集群全面上线,但这并不是终点。它将很快迎来升级,GPU容量将翻倍,新增5万块H100 GPU和5万块下一代H200 GPU。


Colossus正在用于训练xAI的Grok,并为X Premium订阅用户提供聊天机器人功能。



在训练超大规模的Grok时,Colossus展现了前所未有的网络性能。在网络结构的所有层级中,系统在流量冲突的情况下没有经历任何应用延迟降级或数据包丢失。


通过Spectrum-X拥塞控制,它保持了95%的数据吞吐量。这种性能水平无法通过标准以太网实现,标准以太网在传输中会产生数千次流量冲突,数据吞吐量仅能达到60%。


由于保密协议的限制,这台超级计算机的一些细节并没有透露。不过,像Supermicro GPU服务器等关键部件的介绍在视频中都有所涉及。


液冷机架



Colossus集群的基本构建单元是Supermicro液冷机架。


每个机架包含八台4U服务器,每台服务器配备八个英伟达H100,共计64个GPU。


八台此类GPU服务器再加上一个Supermicro冷却分配单元(CDU)及相关硬件,构成了一个GPU计算机架。


这些机架以八台为一组排列,共512个GPU,并通过网络连接,形成更大系统中的小型集群。



xAI使用的是Supermicro 4U通用GPU系统。


这是目前市面上最先进的AI服务器,有2个原因:其一是它的液冷程度;其二是设备的可维护性。


该系统被放置在托盘上,无需将系统从机架中移出即可维护。1U机架分流器可为每个系统引入冷却液并排出温热液体。快速断开装置让液冷系统可以迅速移除,甚至可以人工单手拆装;移除后,托盘即可拉出以便维护。


下图是一张该服务器原型的照片,展示了这些系统的内部构造。


SC23展示的Supermicro 4U通用GPU系统:支持液冷英伟达HGX H100和HGX 200


上图SC23原型中的两个x86 CPU液冷模块相对常见。


特别之处在于右侧:Supermicro的主板集成了几乎所有HGX AI服务器中使用的四个Broadcom PCIe交换机,而非将其单独安装在另一块板上。Supermicro为这四个PCIe交换机设计了定制液冷模块。


其他AI服务器通常是在风冷设计的基础上加装液冷,而Supermicro的设计则完全从零开始,为液冷而打造,且所有组件均来自同一供应商。


打个通俗的比方,这类似于汽车——有些车型先设计为燃油车,之后再安装电动动力系统,而有些车型从一开始就是为电动车设计的。这款Supermicro系统就属于后者,而其他HGX H100系统则属于前者。


Patrick怒赞道:测评了各种各样的液冷系统设计,这款Supermicro系统遥遥领先于其他系统!


网络系统


这里的每条光纤连接速率为400GbE,是常见1GbE网络速率的400倍。此外,每个系统拥有9条这样的连接,意味着每台GPU计算服务器的带宽达到约3.6Tbps。


打个比方,如果1GbE的普通家庭网络好比是一条单车道公路,那这个400GbE就像是一条拥有400车道的高速公路。而每个系统有9条这样的「高速公路」,相当于每台GPU计算服务器拥有9条这样的超宽带公路,总带宽达到3.6Tbps。


这个带宽甚至超过了2021年初顶级Intel Xeon服务器处理器在所有PCIe通道上所能处理的连接总量。


GPU的RDMA网络构成了该带宽的大部分。每个GPU都有自己的NIC。



在这里,xAI使用英伟达BlueField-3 SuperNIC和Spectrum-X网络。英伟达的网络堆栈中加入了一些独特技术,可以帮助数据绕过集群中的瓶颈,确保数据准确地传输到指定位置。


这是一个重大突破!许多超级计算机网络使用的是InfiniBand或其他技术,而这里采用的是以太网。


以太网是互联网的骨干,因此它具有极强的扩展性。这些庞大的AI集群已扩展到一些更小众技术未能触及的规模。对于xAI团队而言,这确实是一个大胆的举措。



除了GPU的RDMA网络外,CPU也配备了400GbE连接,但使用完全不同的交换结构。xAI为其GPU和集群的其余部分分别配置了独立的网络,这在高性能计算集群中是非常常见的设计。


除了高速集群网络外,还有低速网络用于管理接口和环境设备,这些都是此类集群的重要组成部分。


参考资料:


https://www.servethehome.com/inside-100000-nvidia-gpu-xai-colossus-cluster-supermicro-helped-build-for-elon-musk/3/


文章来自于微信公众号“新智元”


关键词: AI , H100 , Colossus , AI基础设施