7月10日消息，近日，壁仞科技副總裁兼AI軟件首席架構師丁云帆在談及計算瓶頸時表示，解決算力瓶頸問題需要從三個維度考慮：硬件集群算力、軟件有效算力、異構聚合算力。
他認為，做好這三個維度的工作，即使國產AI芯片單個算力不強，也能通過綜合手段提升算力，滿足國內大模型訓練的需求。
“我們2020年設計的第一代產品里就做了chiplet架構，國外巨頭在今年發(fā)布的產品如英偉達B100和英特爾Gaudi 3也采用了同樣的思路，他們用先進的制程，但也需要chiplet來突破摩爾定律限制來提升單卡算力。”丁云帆說道。
據(jù)他介紹，壁仞科技用三級的異步checkpoint技術，結合GPU的顯存和CPU內存，甚至是多節(jié)點內存的備份系統(tǒng)去達到一個平衡，目前已能夠大幅降低故障恢復成本。
之前，壁仞科技發(fā)布首款通用GPU芯片BR100，創(chuàng)下全球算力紀錄，16位浮點算力達到1000T以上、8位定點算力達到2000T以上，單芯片峰值算力達到PFLOPS級別。
當時，壁仞科技給出的數(shù)據(jù)顯示，其首款旗艦產品BR100對比英偉達在售的旗艦GPU峰值算力在Int8、BF16、TF32/TF32+、FP32數(shù)據(jù)格式下少有3.3倍的峰值性能優(yōu)勢，在FP32數(shù)據(jù)格式下性能優(yōu)勢更是達到了13.1倍。
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