Das Team von DeepSeek-AI hat die Fire-Flyer AI-HPC-Architektur entwickelt, um den steigenden Bedarf an Verarbeitungsleistung und Bandbreite aufgrund von Fortschritten in Large Language Models (LLMs) und Deep Learning zu adressieren. Diese Architektur kombiniert Hardware- und Software-Design, um Kostenersparnis, Energieeffizienz und Leistungsoptimierung zu ermöglichen. Der Fire-Flyer 2 ist ein System mit 10.000 PCIe A100 GPUs, das speziell für das DL-Training entwickelt wurde und vergleichbare Leistungen wie der Branchenführer NVIDIA DGX-A100 bietet, jedoch zu 50% geringeren Kosten und 40% weniger Energieverbrauch.
Eine der Hauptinnovationen der Architektur ist die speziell entwickelte Methode HFReduce, um die allgegenwärtige Kommunikation im Rahmen des verteilten Trainings zu beschleunigen. Zusätzlich zur HFReduce-Methode hat das Team viele weitere Maßnahmen ergriffen, um die Systemzuverlässigkeit und -leistung zu verbessern, indem Engpässe im Berechnungs-Storage-Netzwerk vermieden werden und Tools wie HaiScale, 3FS und die HAI-Plattform eingesetzt werden.
Die Fire-Flyer AI-HPC-Architektur bietet eine Lösung für kostengünstige Hochleistungs-Computersysteme für Künstliche Intelligenz, die den steigenden Anforderungen von DL und LLMs gerecht werden. Mit einem starken Fokus auf Kosten- und Energieeffizienz kombiniert das System modernste Hardware- und Softwarelösungen, um skalierbar zu sein und anspruchsvolle Arbeitslasten effektiv zu bewältigen.
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