智算集群已成为大模型基建军备竞赛的标配。
在大模型训练场景下，随着模型参数规模从千亿向万亿迈进，算力需求激增。同时，随着大模型在不同领域的应用落地，推理算力需求也迎来爆发式增长。据中信建设证券数据显示，2024年至2027年全球大模型推理的峰值算力需求量的年复合增长率为113%，远高于训练的78%。
为了应对不断增长的算力需求，全球各地智算集群建设正在如火如荼地进行之中，且规模也从早期的千卡、万卡快速增长到十万卡，甚至向百万卡级别发展。但是，集群规模的线性扩展并不直接等同于算力的线性提升。智算集群要发挥出极致有效的算力，需要从卡间和节点间的互联网络、软硬件适配、海量数据处理策略、运维保障等多个方面进行协同优化。
12月13日19:30
，
智猩猩智算集群公开课第6期
将开讲，由
阿里云智能集团智算集群产品专家陈祎
主讲，主题为《
大模型时代的智算GPU集群
》。
本次公开课，陈祎老师将从产业一线的角度，分享AI技术演进下的GPU集群需求变化，并从Scale Up、Scale Out两个层面，阐述集群算力的扩展路径。之后，陈祎老师还将重点讲解大规模GPU集群的性能优化方法，以及稳定性挑战和优化实现，并对AI基础设施2025年的发展趋势进行展望。
