6月14日消息，摩爾線(xiàn)程官方宣布，2024年5月份與智譜AI開(kāi)展了新一輪GPU大模型適配、性能測(cè)試，包括大模型推理、基于夸娥（KUAE）千卡智算集群的大模型預(yù)訓(xùn)練。

　　測(cè)試使用的相關(guān)大模型，來(lái)自智譜AI基座大模型及其開(kāi)源版本。

　　測(cè)試結(jié)果表明，在推理方面，摩爾線(xiàn)程自研全功能GPU顯著優(yōu)于基準(zhǔn)對(duì)比產(chǎn)品RTX 3090和RTX 4090，其中全部測(cè)試用例中優(yōu)于RTX 3090，在多batch下優(yōu)于RTX 4090。

　　在訓(xùn)練方面，摩爾線(xiàn)程夸娥千卡智算集群的訓(xùn)練精度與A100集群相比，誤差在1％以?xún)?nèi)，而集群性能擴(kuò)展系數(shù)超過(guò)90％，模型算力利用率（MFU）與A100集群相當(dāng)。

　　這一結(jié)果，對(duì)于中國(guó)大模型產(chǎn)品技術(shù)生態(tài)具有重要的意義：

　　一是技術(shù)自主新突破。

　　摩爾線(xiàn)程千卡智算集群成功應(yīng)用ChatGLM預(yù)訓(xùn)練，標(biāo)志著摩爾線(xiàn)程有能力讓大模型訓(xùn)練與推理在全國(guó)產(chǎn)可控的算力底座上運(yùn)行，可增強(qiáng)技術(shù)自主性，保障信息安全。

　　二是助力打破算力瓶頸。

　　根據(jù)Scaling laws（尺度定律），有限的算力供應(yīng)可能成為制約大模型發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸，而摩爾線(xiàn)程全功能GPU可以提高大模型的迭代速度和自研水平，助推中國(guó)大模型更好發(fā)展。

　　三是開(kāi)拓創(chuàng)新空間。

　　摩爾線(xiàn)程與智譜AI卓有成效的適配與測(cè)試合作，有利于推動(dòng)實(shí)現(xiàn)軟硬件的深度融合與協(xié)同創(chuàng)新。

　　四是降低運(yùn)營(yíng)成本。

　　摩爾線(xiàn)程憑進(jìn)的AGI算力底座，不僅可以兼容適配全球主流AI軟件生態(tài)，節(jié)約遷移成本，而且在單位算力總體擁有成本上擁有較為明顯優(yōu)勢(shì)，能夠有效降低大模型產(chǎn)品研發(fā)成本。

　　值得一提的是，早在2022年8月，智譜AI就開(kāi)源了GLM-130B模型，2023年又推出了千億基座對(duì)話(huà)模型ChatGLM，以及開(kāi)源版本的ChatGLM-6B。

　　最近，摩爾線(xiàn)程陸續(xù)公布了與國(guó)產(chǎn)AI企業(yè)在大模型訓(xùn)練、推理方面的合作，主要包括：

　?。?第一家接入無(wú)問(wèn)芯穹，適配無(wú)穹Infini-AI大模型開(kāi)發(fā)與服務(wù)平臺(tái)，完成LLama2 700億參數(shù)大模型訓(xùn)練測(cè)試、MT-infini-3B 3B(30億參數(shù))規(guī)模大模型實(shí)訓(xùn)

　?。?完成憨猴集團(tuán)70億、340億。700億參數(shù)量級(jí)大模型的分布式訓(xùn)練

　?。?完成與滴普企業(yè)大模型Deepexi v1.0的訓(xùn)練、推理適配

　?。?完成羽人科技70億參數(shù)大語(yǔ)言模型YuRen-7b的訓(xùn)練測(cè)試

　　－ 完成師者AI 70億參數(shù)全學(xué)科教育大模型的高強(qiáng)度訓(xùn)練測(cè)試