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摩爾線程全新多功能服務器GPU產(chǎn)品 MTT S3000

尤里云科技 ? 2022-11-03 17:24 ? 次閱讀
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摩爾線程2022秋季發(fā)布會在北京中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)成功舉辦。發(fā)布會上,摩爾線程宣布了全新的多功能GPU產(chǎn)品和MUSA軟件棧等多項創(chuàng)新成果,充分展示了摩爾線程“軟硬結(jié)合”的綜合實力。其中,面向服務器的多功能GPU產(chǎn)品MTT S3000基于MUSA架構(gòu)打造,能夠支持DirectX、OpenGL、OpenGL ES、Vulkan、OpenCL等主流圖形和計算接口,兼容CUDA,可為AI推理和訓練、云游戲、云渲染、視頻云、數(shù)字孿生、數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作等場景提供通用智能算力支持,旨在為數(shù)據(jù)中心、智算中心和元計算中心的建設(shè)構(gòu)建堅實算力基礎(chǔ),助力元宇宙多元應用創(chuàng)新和落地。

算力升級,助力元計算加速

MTT S3000搭載了摩爾線程全新的第二顆多功能GPU芯片“春曉”,包含了4096個MUSA流處理核心及128個專用張量計算核心,晶體管規(guī)模達到220億,運行頻率為1.9GHz,顯存位寬256bit;搭配32GB GDDR6顯存;支持FP32、FP16、INT8等多種計算精度,其中FP32算力可達15.2TFLOPS。

MTT S3000率先采用了PCIe5.0接口,是目前GPU行業(yè)中首款支持PCIe5.0標準的產(chǎn)品。PCIe5.0所提供的高帶寬不僅能提升GPU與CPU的通訊效率,更能在“多卡”部署時提供更大的核間通訊帶寬,提升GPU集群的整體運算效率和性能。

MTT S3000內(nèi)置MUSA智能多媒體引擎2.0和硬件虛擬化功能,能夠從多個維度增強顯卡的應用范圍和用戶的應用體驗。同時,MTT S3000還提供了兩組DP 1.4a顯示輸出接口,由此增加的顯示輸出能力將進一步拓展MTT S3000的業(yè)務適應性。

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訓推一體,為AI計算鋪平道路

從數(shù)據(jù)中心向智算中心和元計算中心演進是行業(yè)算力需求發(fā)展的主流趨勢,人工智能和元宇宙應用負載對GPU算力的強烈需求是推動這一演進趨勢的關(guān)鍵力量。專為提升智能算力而設(shè)計的摩爾線程MTT S3000,在與之配套的MUSA軟硬件計算平臺的加持下,AI應用性能相比 “蘇堤”可實現(xiàn)平均4倍提升。

lMTTS3000及其配套軟硬件產(chǎn)品,實現(xiàn)從算法模型到應用部署的全流程覆蓋,能夠為AI用戶提供友好豐富的一攬子解決方案。在算法層面,摩爾線程不僅可以支持用戶的自定義算法模型,同時也提供豐富的預訓練模型庫,賦能廣大AI開發(fā)者,提升開發(fā)效率;在應用解決方案層面,摩爾線程可提供數(shù)字人、數(shù)字客服、內(nèi)容生成等行業(yè)解決方案,服務金融保險、教育、醫(yī)療等相關(guān)的行業(yè)用戶。

l在深度學習訓練方面,MTTS3000兼具易用性、擴展性和兼容性等多維優(yōu)勢?;贛USA軟件棧,MTTS3000可實現(xiàn)現(xiàn)有算法的全面支持;能夠支持包含單機單卡、單機多卡、多機多卡在內(nèi)的多種訓練模式。不僅如此,MTT S3000還兼容PyTorch、TensorFlow、百度飛槳(PaddlePaddle)、計圖(Jittor)等多種主流深度學習框架,并實現(xiàn)了對Transformer、CNN、RNN等數(shù)十類AI模型的優(yōu)化。

l在深度學習推理方面,MTT S3000支持視覺、語音、自然語音理解及多模態(tài)等多個領(lǐng)域主流AI模型。摩爾線程還對MUSA軟件棧持續(xù)進行深度性能優(yōu)化,并推出自研AI推理引擎TensorX,利用任務并發(fā)、自適應算法尋優(yōu)、訪存優(yōu)化、算子優(yōu)化等技術(shù),大幅提升推理性能。MTT S3000可滿足生物醫(yī)療、金融保險等特別強調(diào)高精度推理的行業(yè)需求,并提供極致性能。

l同時,借助摩爾線程開發(fā)的CUDA ON MUSA兼容方案,用戶可以將CUDA上開發(fā)的代碼無縫遷移到MTT S3000。

云原生GPU,算力調(diào)用更靈活高效

GPU是當前數(shù)據(jù)中心需要的關(guān)鍵算力,云原生技術(shù)應用在云計算、云桌面、云游戲等領(lǐng)域也越來越普遍。為此,摩爾線程發(fā)布一系列基于摩爾線程創(chuàng)新性MTMesh2.0的GPU云原生方案。

MTMesh2.0可以根據(jù)云端中心應用負載,自動化分配GPU計算和顯存資源,實現(xiàn)GPU算力彈性伸縮。既可以將一張GPU隨意切分給多個容器或虛機,也可以支持一個容器或者虛機調(diào)度多個GPU。

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·彈性容器化GPU (sGPU):基于Kubernetes生態(tài),使用MT Mesh 2.0實現(xiàn)靈活和有效調(diào)配容器化GPU資源。

·彈性虛擬化GPU(vGPU):使用MTMesh2.0,率先于行業(yè)開創(chuàng)了資源彈性切分技術(shù),無需重啟即可動態(tài)調(diào)配和修改GPU虛擬化資源,實現(xiàn)算力按需調(diào)用、動態(tài)伸縮、用完釋放;引入全新的“時空切分”特性,支持硬件虛擬化(SR-IOV),安全物理分割,最高支持32路虛擬化,支持Windows云桌面GPU虛擬化,以及統(tǒng)信和麒麟操作系統(tǒng)GPU直通。

·安卓容器云加速技術(shù)ACX:使用GPU安卓容器透傳技術(shù)和渲染編碼一體化技術(shù),可以加速安卓云手機解決方案,減少應用延遲,增加并發(fā)路數(shù)。通過原生支持OpenGL ES、OpenGL渲染框架,和ETC、ETC2等安卓游戲材質(zhì)壓縮算法硬件加速,可以提供更佳的安卓云游戲渲染效果和兼容特性。

視頻云,助力高清視頻應用和處理

MTT S3000具備強大的視頻處理能力,集成了摩爾線程第二代智能多媒體引擎(MT Smart Media Engine 2.0),可以加速云端的多種音視頻應用,如視頻AI分析、視頻會議、云游戲、云桌面和實時互動等,最高能夠支持8K超高清HDR視頻實時處理。

MTT S3000支持包括FFmpeg和GStreamer在內(nèi)的主流音視頻框架,以及不同操作系統(tǒng)下的通用視頻加速API。摩爾線程將多功能GPU中的智能多媒體引擎與圖形引擎、AI計算引擎等結(jié)合,提供豐富的SDK開發(fā)套件,大幅降低CPU負載與數(shù)據(jù)拷貝,方便開發(fā)者輕松調(diào)用,為視頻云場景所需的超高清轉(zhuǎn)碼、智能內(nèi)容生成、AI畫質(zhì)增強、老片修復、數(shù)字孿生、數(shù)字人等方案提供可靠支持。

軟硬結(jié)合,構(gòu)筑元宇宙應用基石

發(fā)布會現(xiàn)場,摩爾線程還發(fā)布了專為元宇宙應用構(gòu)建的MTVERSE元宇宙平臺及眾多軟硬件產(chǎn)品,包括基于MTTS3000打造的MCCX元計算一體機等。

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MTVERSE以摩爾線程MUSA GPU集群為算力基礎(chǔ),為用戶提供計算基礎(chǔ)架構(gòu)及服務,包括大數(shù)據(jù)、AI訓練與推理、圖形渲染和物理仿真三大平臺,提供從硬件集群、軟件基礎(chǔ)架構(gòu)到SDK工具鏈的全棧式解決方案,涵蓋元宇宙中的人、場景和內(nèi)容等多個核心要素。而上層的海量SDK工具則能幫助開發(fā)者和應用程序方便地調(diào)用這些能力,實現(xiàn)數(shù)字人、文獻理解、語音識別、視覺識別、自然語義理解、對話交互、物理仿真、AIGC內(nèi)容生成等一系列功能,進一步簡化應用和解決方案的開發(fā)難度,縮短開發(fā)周期。

元宇宙將引領(lǐng)未來全球數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,目前仍處在早期階段,但隨著眾多商業(yè)巨頭入局,中國各地政府也先后出臺相關(guān)政策支持,前景無限廣闊。展望未來,元宇宙必定是以圖形和AI計算為核心基石的集成式應用,物理引擎、渲染引擎和AI技術(shù)的發(fā)展,很大程度上決定了元宇宙的應用演進步伐。摩爾線程將繼續(xù)保持高速的GPU產(chǎn)品迭代創(chuàng)新模式,持續(xù)完善軟硬件能力,通過廣泛的生態(tài)合作,助推元宇宙應用創(chuàng)新,最終服務數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)于尤里云科技

尤里云科技(深圳)有限公司摩爾線程授權(quán)經(jīng)銷商Unixcloud擁有多年的產(chǎn)品研發(fā)和制造經(jīng)驗。尤里云是摩爾線程(MooreThreads)官方授權(quán)經(jīng)銷商MTT S50 MTT S80 MTT S2000 MTT S3000,針對人工智能發(fā)展的算力需求,專注于邊緣計算領(lǐng)域,為行業(yè)提供滿足各種AI需求的邊緣計算產(chǎn)品和解決方案。同時尤里云開展了萬兆網(wǎng)卡的業(yè)務,提供基于沐創(chuàng)Mucse的網(wǎng)絡(luò)控制器N10 N40的四口和兩口萬兆光纖網(wǎng)卡。

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