腾讯发布新一代超强算力集群：面向大模型训练，性能提升 3 倍

新一代 HCC 高性能计算集群，采用最新一代星星海自研服务器，搭载英伟达 H800 Tensor Core GPU。

腾讯官方称，该集群基于自研网络、存储架构，带来 3.2T 超高互联带宽、TB 级吞吐能力和千万级 IOPS。实测结果显示，新一代集群算力性能较前代提升 3 倍。

去年 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。

计算层面，服务器单机性能是集群算力的基础，腾讯云新一代集群的单 GPU 卡在不同精度下，支持输出最高 1979 TFlops 的算力。

针对大模型场景，星星海自研服务器采用 6U 超高密度设计，相较行业可支持的上架密度提高 30%；利用并行计算理念，通过 CPU 和 GPU 节点的一体化设计，将单点算力性能提升至更高。

网络层面，计算节点间，存在着海量的数据交互需求。随着集群规模扩大，通信性能会直接影响训练效率，需要实现网络和计算节点的最大协同。

腾讯自研的星脉高性能计算网络，号称具备业界最高的 3.2T RDMA 通信带宽。实测结果显示，搭载同等数量的 GPU，3.2T 星脉网络相较 1.6T 网络，集群整体算力提升 20%。

同时，腾讯自研的高性能集合通信库 TCCL，融入定制设计的解决方案。相对业界开源集合通信库，为大模型训练优化 40% 负载性能，消除多个网络原因导致的训练中断问题。

存储层面，大模型训练中，大量计算节点会同时读取一批数据集，需要尽可能缩短数据加载时长，避免计算节点产生等待。

腾讯云自研的存储架构，具备 TB 级吞吐能力和千万级 IOPS，支持不同场景下对存储的需求。COS+GooseFS 对象存储方案和 CFS Turbo 高性能文件存储方案，充分满足大模型场景下高性能、大吞吐和海量存储要求。

此外，新一代集群集成了腾讯云自研的 TACO 训练加速引擎，对网络协议、通信策略、AI 框架、模型编译进行大量系统级优化，大幅节约训练调优和算力成本。

腾讯混元大模型背后的训练框架 AngelPTM，也已通过腾讯云 TACO 提供服务，帮助企业加速大模型落地。

通过腾讯云 TI 平台的大模型能力和工具箱，企业可结合产业场景数据进行精调训练，提升生产效率、快速创建和部署 AI 应用。

依托分布式云原生的治理能力，腾讯云智算平台提供 16 EFLOPS 的浮点算力。

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