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通过更高效地利用资源来推进人工智能工厂的发展.pdf

上传人: 明**** 编号:1011488 2025-12-21 23页 977.87KB

1、Advancing the AI Factory:Doing More with MoreCiscoEnterpriseAdvancing the AI Factory:Doing More with MoreAI CLUSTERChih-Tsung HuangSenior DirectorWei-Jen HuangDistinguished EngineerCiscoCiscoEnterprise100 Million Monthly Active UsersUberTelegramSpotifyPinterestInstagramTikTokChatGPT2 months9 months3

2、0 months41 months55 months61 months70 months35x TelegramSpotifyPinterestInstagramTikTok9 months30 months41 months55 months61 monthsWhere Are We Today?E X P E C T A T I O N ST I M EInnovation TriggerPeak of Inflated ExpectationsTrough of DisillusionmentSlope of EnlightenmentPlateau of ProductivityBui

3、ld the ModelCustom foundation models 100,1,000,10,000 GPU ClustersInfiniBand or EthernetWEB SCALERTraining/InferencingLARGE ENTERPRISETraining/InferencingBuild the ModelOptimize the ModelFine tuning pre-trained models 4-8 GPU Nodes EthernetINFERENCING ModerateTRAININGModerateOptimize the ModelUse th

4、e ModelPre-trained models with RAG2 GPU NodesEthernetINFERENCINGPre-trained ModelsINFERENCINGas-a-ServiceUse the ModelGenerative AI SpectrumInfrastructure RequirementsMost GenAI projects are hereDoing More with PowerMore We Use,More We Waste80Watts20Watts100 Watts199520302000200520102015202020253kW5

5、kW10kW15kW20kW30kW100kW200kW0.6kW1kW2kW3kW4kW6kW20kW40kW6010020030040060020004000Power Supply Efficiency ConsiderationPinPout1000 W800 W+DC-AC-DCInverter RectifierPower Factor Correction830 W=17Adopt the Highest Efficient Power Supplyhttps:/ 1 5 V92%1 1 5 V90%1 1 5 V88%1 1 5 V85%1 1 5 V96.5%80%1 1 5

6、 VTune Power Supply for Your Use Case80 PLUS Standard80 PLUS Bronze80 PLUS Silver80 PLUS Gold80 PLUS Platinum80 PLUS Titanium80 PLUS Ruby25%ENTERPRISE50%20%100%80 PLUS75%WEBSCALERDoing More with ThermalMore We Use,More We Waste ()3100%0%Fan PowerFan Speed1812Standard Proportional

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **AI发展历程**:从Uber、Telegram等平台的增长到ChatGPT的兴起,AI应用迅速发展。 2. **AI工厂发展阶段**:从基础模型构建到优化、使用,再到生成式AI,AI工厂经历了多个阶段。 3. **资源效率**:随着AI应用的增长,功耗和散热成为关键问题,需要提高电源效率和优化散热设计。 4. **架构创新**:从简单的硅芯片到可编程硅,AI架构不断进步。 5. **网络优化**:传统网络架构存在效率问题,需要采用更高效的网络设计。 6. **AI企业工厂**:提供从基础设施到管理工具的全面解决方案。 7. **行动号召**:提高效率、利用率,减少闲置,优化资源,进行主动监控。 核心数据: - 100万月活跃用户(Uber) - 80 PLUS®标准电源效率(最高94%) - 0.6kW至200kW的电源需求 - GPU节点从2个到100个不等
"AI工厂效率提升秘诀" "如何用更少资源做更多?" "AI时代,资源优化之道"
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