自ChatGPT爆火之后，国内众多科技大厂纷纷跟进。4月14日，腾讯（00700.HK）再度加码提速。

(资料图片仅供参考)

红星资本局注意到，今日，腾讯云正式发布新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能计算集群。该集群采用腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次H800 GPU，服务器之间采用业界最高的3.2T超高互联带宽，为大模型训练、自动驾驶、科学计算等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算力。同时，腾讯云新一代集群的算力性能较前代提升高达3倍。

腾讯方面表示，2022年10月，腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。在同等数据集下，将训练时间由50天缩短到11天。如果基于新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。

↑资料配图 图据IC Photo

同等数据集下

训练时长缩短至4天

业界标杆大模型，往往利用数万亿个单词训练，消耗了大量算力资源。而算力作为生产力，则负责为大模型的训练推理提供更好的性能。

红星资本局注意到，2022年4月，腾讯已经对外披露“混元”AI大模型的研发进展。混元AI大模型完整覆盖了NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、多模态等基础模型和众多行业模型。同年10月，腾讯完成首个万亿参数的AI大模型——混元NLP大模型训练。

腾讯基于自研的高性能计算集群、星脉网络和训练框架AngelPTM，在同等数据集下，将大模型训练时间由50天缩短到11天。如果基于此次发布的新一代集群，训练时间将进一步缩短至4天。

此次新一代HCC采用的腾讯自研的星脉网络，为新一代集群带来了业界最高的3.2T的超高通信带宽。实测结果显示，搭载同样的GPU卡，3.2T星脉网络相较前代网络，能让集群整体算力提升20%，使得超大算力集群仍然能保持优秀的通信开销比和吞吐性能。并提供单集群高达十万卡级别的组网规模，支持更大规模的大模型训练及推理。

芯片方面，国内首发的H800是英伟达新代次处理器，基于Hopper架构，对跑深度推荐系统、大型AI语言模型、基因组学、复杂数字孪生等任务的效率提升明显。与A800相比，H800的性能提升了3倍，在显存带宽上有明显的提高，达到3TB/s。

多款自研芯片已量产

紫霄芯片等在腾讯内部交付使用

腾讯方面表示，腾讯多款自研芯片已经量产。其中，用于AI推理的紫霄芯片、用于视频转码的沧海芯片已在腾讯内部交付使用。其中，紫霄采用自研存算架构，增加片上内存容量并使用更先进的内存技术，消除访存能力不足制约芯片性能的问题，同时内置集成腾讯自研加速模块，减少与CPU握手等待时间。

目前，紫霄已经在腾讯头部业务规模部署，提供高达3倍的计算加速性能，和超过45%的整体成本节省。紫霄在语音转写、OCR等腾讯业务场景中，将语音转文字速度提升4.7倍，OCR识别吞吐能力提升2.4倍。视频处理芯片沧海，已经在云游戏、直点播等场景中规模落地，压缩率比业界通用的软件编解码x265 Medium提升35%。

未来，不仅能通过实例或容器去提供服务，另外也可以通过腾讯云的机器学习平台直接提交任务，也可以体验到自研芯片带来的算力提升。目前，针对内外的使用场景已经在测试中。

值得注意的是，腾讯云的分布式云原生调度总规模超过1.5亿核，并提供16 EFLOPS（每秒1600亿亿次浮点运算）的智算算力。未来，新一代集群不仅能服务于大模型训练，还将在自动驾驶、科学计算、自然语言处理等场景中充分应用。

编辑 杨程

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