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超聚變FusionOne AI單機跑滿血DeepSeek,吞吐性能飆升60%觀點

智能相對論 2025-03-24 20:24
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導讀

超聚變FusionOne AI大模型一體機通過軟硬協同,保障模型參數、過程KV高效運行 數據、模型并行調度,成功打破了H20運行DeepSeek滿血大模型的性能天花板。

如今,人工智能發展迅猛,大模型更是成為推動AI技術進步的“引擎”。然而,隨著模型參數量的激增,算力需求也呈指數級增長,如何高效、低成本地運行大模型成為行業面臨的共同挑戰。

以DeepSeek R1滿血大模型為例,其參數量高達6710億,由于其采用了前沿的MLA注意力機制、共享專家和路由專家共同組成的混合專家(MoE)架構,在提升推理效能方面成果顯著,但是企業在實際應用過程中,對大模型的性價比有著更為極致的追求。

近日,超聚變FusionOne AI大模型一體機通過軟硬協同,深度調優,成功打破了H20運行DeepSeek滿血大模型的性能天花板。在模擬問題對話場景(上下文序列長度1K/1K)下,僅需1臺FusionServer G8600搭載8張H20硬件,即可流暢運行DeepSeek R1滿血版,支持1024并發訪問數,總吞吐量高達6335 token/s,性能領先業內H20方案60%。其中,TPOT(Time per Output Token)時延相比業內H20方案減少40%,單臺FusionOne AI大模型一體機即可支撐數千人規模企業使用,將單機H20運行大模型的性能推向新高度。

軟硬協同調優,打破 H20 性能天花板

  • 算力釋放,顯存最優分配:通過內核優化,提升顯存空間利用率20%,KV cache池使用率提升至93%,保障模型參數、過程KV高效運行

  • 數據、模型并行調度:通過DP數據并行、TP模型張量并行技術,調度多卡分布式并行計算,提升token產生的吞吐效率50%,有效提升計算效能

  • 推理任務切片混合調度:Prefill階段(首token輸出階段任務)長文本切片, 加速初始內容生成速度,同時在每個切片計算過程中,混合調度Decode任務(后續token迭代生成任務)并行運行, 無需串行等待,提高資源利用率,降低TTFT(Time to First Token)和TPOT(Time per Output Token )。

超聚變FusionOne AI大模型一體機以極致成本、性能躍升的雙重突破,大幅降低DeepSeek-R1 671B模型的部署門檻,以普惠形態讓更多企業和科研機構能夠輕松應用。未來,超聚變將持續加大研發投入,聚焦AI算力優化與應用拓展,加速企業AI應用落地。

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