أصدرت Tencent مؤخرًا Xingmai Network 2.0، وهي ترقية تعمل على تحسين الأداء التدريبي لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق بشكل كبير. لقد حققت تقدمًا كبيرًا في نطاق الشبكة وأداء الأجهزة وبروتوكولات الاتصال وتشخيص الأخطاء، مما وضع أساسًا متينًا للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في المستقبل. لا تدعم هذه الترقية شبكة مكونة من 100000 بطاقة في مجموعة واحدة فحسب، بل تعمل أيضًا على مضاعفة سعة المحول وسرعة وحدة السيليكون الضوئية من حيث الأجهزة، كما أنها مجهزة ببطاقات شبكة طاقة حاسوبية مطورة ذاتيًا، ويصل النطاق الترددي للاتصالات إلى الصناعة -المستوى الرائد. والأمر الأكثر جديرًا بالملاحظة هو أن تطبيق بروتوكول TiTa2.0 الجديد ومكتبة الاتصالات الجماعية TCCL2.0 أدى إلى زيادة كفاءة الاتصال بنسبة 60% وكفاءة تدريب النماذج الكبيرة بنسبة 20%.
ومن المفهوم أنه من حيث نطاق الشبكة، تدعم Xingmai Network 2.0 مجموعة واحدة مكونة من 100000 بطاقة، مما يوفر دعمًا قويًا للبنية التحتية للتدريب على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يضع هذا التوسع الأساس لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع في المستقبل.
فيما يتعلق بترقية الأجهزة، تمت زيادة سعة المحولات التي طورتها Tencent ذاتيًا من 25.6T إلى 51.2T، مما ضاعف السعة. وفي الوقت نفسه، تمت ترقية معدل الوحدات الضوئية السيليكونية ذاتية التطوير من 200 جيجا إلى 400 جيجا، كما تضاعف المعدل أيضًا. تم تجهيز الإصدار الجديد أيضًا ببطاقة شبكة طاقة حاسوبية مطورة ذاتيًا، مما يرفع عرض النطاق الترددي للاتصالات للجهاز بأكمله إلى 3.2T، ليحتل المرتبة الأولى في الصناعة. توفر ترقيات الأجهزة هذه أساسًا متينًا لإجراء تحسينات كبيرة في أداء الشبكة.
فيما يتعلق ببروتوكولات الاتصال، أطلقت Tencent بروتوكول TiTa2.0 الجديد، وتم نقل موقع نشره من المحولات إلى بطاقات الشبكة. وفي الوقت نفسه، تمت ترقية خوارزمية الازدحام أيضًا إلى خوارزمية نشطة للتحكم في الازدحام. أدت هذه التحسينات إلى زيادة كفاءة الاتصال بنسبة 30% وكفاءة تدريب النماذج الكبيرة بنسبة 10%.
بالإضافة إلى ذلك، أطلقت Tencent أيضًا مكتبة اتصالات جماعية جديدة عالية الأداء TCCL2.0. تستخدم هذه المكتبة تقنية الاتصالات المتوازية غير المتجانسة NVLINK+NET لتحقيق النقل المتوازي للبيانات. إلى جانب الخوارزمية التكيفية Auto-Tune Network Expert، يمكن للنظام ضبط المعلمات المختلفة تلقائيًا بناءً على الاختلافات في النموذج وحجم الشبكة وخوارزمية النموذج وما إلى ذلك. تعمل هذه الترقية على تحسين أداء الاتصال بنسبة 30% أخرى وزيادة كفاءة تدريب النماذج الكبيرة بنسبة 10% إضافية.
تجدر الإشارة إلى أن تراكب تأثيرات ترقية TiTa وTCCL أدى إلى زيادة كفاءة الاتصال لشبكة Xingmai بإجمالي 60%، كما زادت كفاءة تدريب النماذج الكبيرة الإجمالية بنسبة 20%. سيؤدي هذا التحسن الكبير في الأداء إلى تسريع عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وتوفير بيئة عمل أكثر كفاءة للباحثين والمطورين.
توضح ترقية Xingmai Network 2.0 مكانة Tencent الرائدة في مجال تكنولوجيا الشبكات في العديد من الجوانب، وسيكون للتحسن الكبير في أدائها تأثير إيجابي على تطوير مجال الذكاء الاصطناعي وتعزيز التدريب والتطوير على نطاق أوسع وأكثر. نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمثل هذا خطوة مهمة لشركة Tencent في بناء بنية تحتية عالية الأداء للذكاء الاصطناعي.