大规模智算集群的管理与性能调优实践

。随着人工智能技术的飞速发展，大规模智算集群的管理与性能调优成为了众多企业和研究机构关注的焦点。中国电信天翼云在这一领域的探索和实践，为我们提供了宝贵的经验。 痛点问题大规模智算集群面临的挑战包括智算业务与底层算力的高度耦合、故障发现及性能调优的困难、以及百万器件管理的复杂性。这些问题的存在，意味着大集群并不直接等同于大算力，我们需要解决任务稳定运行时间、故障恢复时间等问题，以确保算力的最大化发挥。 实战思路和方案为了保障集群性能，中国电信天翼云采取了一系列措施，包括检查单机配置的正确性、确保集群软硬件的一致性、进行健康检查等。此外，通过展示算力网络拓扑、解析核心指标等手段，进一步提升了集群的稳定性。 云骁智算平台及落地实践云骁智算平台是一个集异构计算、高速存储、无损网络、算力加速和高效运营于一体的计算加速平台。它提供了高性能的算力底座、计算加速、故障诊断等服务，保障了集群的稳定性，并实现了国产化。云骁智算平台覆盖了算力、存储、网络、平台等各个层次，是国内最早提供大模型训练用昇腾算力的云服务商。 未来展望智算工程的未来应当关注性能与稳定、故障的快速恢复、自动化交付、降低使用门槛、技术路线的演进以及国产化等方面。通过不断提升大规模智算集群的管理和性能调优能力，我们可以更好地支持大模型的训练和推理，推动智算平台的发展和完善。