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華為云發(fā)布盤古大模型5.5 新一代昇騰AI云服務(wù)上線

來源:中國網(wǎng)

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所屬頻道:新聞中心

關(guān)鍵詞:云數(shù)據(jù) AI 大模型

    近日,華為常務(wù)董事、華為云計算CEO張平安在華為開發(fā)者大會上表示,盤古大模型5.5正式發(fā)布,自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計算五大基礎(chǔ)模型全面升級。同時,基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務(wù)全面上線,為大模型應(yīng)用提供澎湃算力。


    在過去的一年中,盤古大模型持續(xù)深耕行業(yè),已在30多個行業(yè)、500多個場景中落地,在政務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價值。本次大會上,華為云重磅發(fā)布盤古大模型5.5,五大基礎(chǔ)模型全面升級,為行業(yè)提供全新價值。



    盤古自然語言處理NLP大模型:全新的718B深度思考模型是一個由256個專家組成的MoE大模型,在知識推理、工具調(diào)用、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域大幅增強,實現(xiàn)能力領(lǐng)先。盤古大模型5.5在高效長序列、低幻覺、快慢思考融合、Agent等特性上進(jìn)行升級,提升用戶體驗。例如,盤古提出了自適應(yīng)快慢思考合一的技術(shù),通過構(gòu)建難度感知的快慢思考數(shù)據(jù)和兩階段漸進(jìn)訓(xùn)練,實現(xiàn)模型根據(jù)問題難易程度自適應(yīng)地切換快慢思考,簡單問題敏捷回復(fù),復(fù)雜問題深度思考,整體模型推理效率提升8倍。


    盤古預(yù)測大模型:采用業(yè)界首創(chuàng)的triplet transformer統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練架構(gòu),將不同行業(yè)的數(shù)據(jù),包括工藝參數(shù)的表格數(shù)據(jù),設(shè)備運行日志的時間序列數(shù)據(jù),產(chǎn)品檢測的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的三元組編碼,并在同一框架內(nèi)高效處理和預(yù)訓(xùn)練,極大地提升預(yù)測大模型的精度,并大幅提升跨行業(yè)、跨場景的泛化性。


    盤古科學(xué)計算大模型:華為云持續(xù)拓展盤古科學(xué)計算大模型與更多科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合。深圳氣象局基于盤古,進(jìn)一步升級了“智霽”大模型,首次實現(xiàn)AI集合預(yù)報,能更直觀地反映天氣系統(tǒng)的演變可能性,減少單一預(yù)報模型的誤差。重慶市氣象局針對成渝地區(qū)降水局地性強,且降水強度大的特點,基于盤古打造了“天資·12h“氣象大模型,提升災(zāi)害天氣的日內(nèi)預(yù)報預(yù)警能力。深圳能源采用盤古進(jìn)行中短期風(fēng)光水發(fā)電量預(yù)測,減少發(fā)電側(cè)棄電,提升能源開發(fā)效率。


    盤古計算機視覺CV大模型:華為云發(fā)布全新MoE架構(gòu)的300億參數(shù)視覺大模型,這是目前業(yè)界最大的視覺模型,并全面支持圖像、紅外、激光點云、光譜、雷達(dá)等多維度、泛視覺的感知、分析與決策。另外,盤古CV大模型通過跨維度生成模型,構(gòu)建油氣、交通、煤礦等工業(yè)場景稀缺的泛視覺故障樣本庫,極大地提升了業(yè)務(wù)場景的可識別種類與精度。


    盤古多模態(tài)大模型:全新發(fā)布基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型,可以為智能駕駛、具身智能機器人的訓(xùn)練,構(gòu)建所需要的數(shù)字物理空間,實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化迭代。例如,在智能駕駛領(lǐng)域,輸入首幀的行車場景、行車控制信息和路網(wǎng)數(shù)據(jù),盤古世界模型就可以生成每路攝像頭的行車視頻和激光雷達(dá)的點云,能夠為智能駕駛生成大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而無需依賴高成本的路采。


    此外,隨著大模型訓(xùn)練和推理對算力需求的爆炸式增長,傳統(tǒng)計算架構(gòu)已難以支撐AI技術(shù)的代際躍遷。華為云新一代昇騰AI云服務(wù)基于CloudMatrix 384超節(jié)點,首創(chuàng)將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過全新高速網(wǎng)絡(luò)MatrixLink全對等互聯(lián),形成一臺超級“AI服務(wù)器”,單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s,與非超節(jié)點相比提升近4倍。超節(jié)點架構(gòu)能更好地支持混合多專家MoE大模型的推理,可以實現(xiàn)“一卡一專家”,一個超節(jié)點可以支持384個專家并行推理,極大提升效率;同時,超節(jié)點還可以支持“一卡一算子任務(wù)”,靈活分配資源,提升任務(wù)并行處理,減少等待,將算力有效使用率(MFU)提升50%以上。


    對于萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練任務(wù),在云數(shù)據(jù)中心,還能將432個超節(jié)點級聯(lián)成最高16萬卡的超大集群;同時,超節(jié)點還可以支持訓(xùn)推算力一體部署,如“日推夜訓(xùn)”,訓(xùn)推算力可靈活分配,幫助客戶資源使用最優(yōu)。當(dāng)前,昇騰AI云服務(wù)已經(jīng)成為AI基礎(chǔ)設(shè)施的最優(yōu)選擇,為科大訊飛、新浪、硅基流動、面壁智能、中科院、360等超過1300家客戶提供澎湃的AI算力,加速千行萬業(yè)智能化升級。

    (審核編輯: 朝言)

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