12月12日消息,据报道,在光学技术方面获得新进展,有望提升数据中心训练和运行生成式AI模型的效率。
推出了新一代光电共封装(CPO)工艺。该技术利用光学连接,实现了数据中心内部的光速数据传输,完美补充了现有的短距离光缆系统。
研究人员展示了光电共封装技术将如何重新定义计算行业在芯片、电路板和服务器之间的高带宽数据传输。最大限度地减少GPU停机时间,同时大幅加快AI工作速度。
具体而言,这一新技术带来了三大方面的显著优势:
首先,它极大地降低了规模化应用生成式AI的成本。与中距离电气互连装置相比,光电共封装技术的能耗降低了五倍以上,同时,数据中心互连电缆的长度也从传统的1米扩展至数百米,进一步提升了数据中心的灵活性和扩展性。
其次,该技术显著提高了AI模型的训练速度。与传统的电线相比,使用光电共封装技术训练大型语言模型的速度几乎提升了五倍。
这意味着,原本需要三个月才能训练完成的标准大语言模型,现在仅需三周即可完成。对于更大的模型和更多的GPU,性能的提升将更为显著。
最后,光电共封装技术还显著提升了数据中心的能效。据估算,每训练一个AI模型所节省的电量,竟然相当于5000个美国家庭一年的耗电量总和。这一数据无疑彰显了该技术在节能减排方面的巨大潜力。
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