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算力即服務(wù),首個基于RISC-V算力的行業(yè)大模型生態(tài)系統(tǒng)問世

RISCV國際人才培養(yǎng)認證中心 ? 2024-10-26 08:05 ? 次閱讀

近年來,我國始終將“數(shù)字化”“智能化”擺在關(guān)鍵位置,一再強調(diào)加快數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。

2022年OpenAI發(fā)布的ChatGPT及其背后的GPT系列預(yù)訓(xùn)練基座大語言模型,引領(lǐng)了從判別式小模型轉(zhuǎn)向生成式大模型的發(fā)展熱潮。各行各業(yè)紛紛嘗試借助基座大模型打造垂類大模型行業(yè)應(yīng)用,期望給業(yè)務(wù)帶來新的突破,同時又深深擔(dān)心算力供應(yīng)的穩(wěn)定性和安全可靠性。

廣州希姆半導(dǎo)體科技有限公司(后文中簡稱希姆計算)作為一家致力于研發(fā)AI領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)處理器的公司,始終深耕RISC-V路線并以商業(yè)落地為導(dǎo)向,是少數(shù)從芯片指令集到上層應(yīng)用全面布局的創(chuàng)新型企業(yè)。隨著大模型的火熱,希姆計算敏銳的覺察到各行業(yè)對優(yōu)質(zhì)且安全可靠算力服務(wù)的需求,積極跟進AI行業(yè)前沿技術(shù)并落地行業(yè)應(yīng)用,旨在基于RISC-V本身強大的自主可控標(biāo)準化優(yōu)勢通過軟硬一體的大模型解決方案為政企客戶的數(shù)智化轉(zhuǎn)型賦能。

大模型、智能體、數(shù)據(jù)治理——

政企場景落地的關(guān)鍵

在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的大潮中,政企面臨著處理與分析海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),并且普遍存在業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜、定制化要求高、部門協(xié)同難度大、數(shù)據(jù)壁壘難以打破等困難,單一技術(shù)手段難以應(yīng)對這種復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景,亟需平臺級產(chǎn)品促進業(yè)務(wù)發(fā)展、提升競爭力。

經(jīng)過對政企場景進行了深入調(diào)研,希姆計算設(shè)計開發(fā)了希姆九州大模型(后文中簡稱九州)、希姆玄數(shù)數(shù)據(jù)治理平臺(后文中簡稱玄數(shù))以及希姆擎天智能體開發(fā)平臺(后文中簡稱擎天),三者相輔相成,共同構(gòu)建了一個高效的數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng),覆蓋了大模型應(yīng)用開發(fā)的完整生命周期,不僅解決了單一技術(shù)手段難以應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的問題,而且極大地促進了從數(shù)據(jù)到價值轉(zhuǎn)化的過程。

這套系統(tǒng)有機結(jié)合共同解決基座大模型應(yīng)用中常見的“幻覺問題”,滿足政企業(yè)務(wù)對準確率的苛刻要求,推動政企數(shù)智化轉(zhuǎn)型,提升整體競爭力。

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九州是面向政企領(lǐng)域的垂直大模型,基于20億條垂直領(lǐng)域與開源語料深度訓(xùn)練而成,不僅掌握了豐富的通用知識,還特別強化了對垂類場景的理解,能夠精準把握地方政策法規(guī)、理解業(yè)務(wù)場景意圖并生成相關(guān)內(nèi)容。在企業(yè)內(nèi)部管理、客戶服務(wù)、產(chǎn)品推薦,數(shù)據(jù)檢索查詢等場景中,九州能夠更準確地理解企業(yè)特定的業(yè)務(wù)需求和術(shù)語。

九州不僅助力政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升業(yè)務(wù)質(zhì)量,還實現(xiàn)了一種全新的知識沉淀的機制來幫助業(yè)務(wù)部門更高效和透明的提供服務(wù)。

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玄數(shù)集成了強大的數(shù)據(jù)智能抽取與知識增強功能。通過實體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取及屬性對齊技術(shù),玄數(shù)能夠高效地從非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。此外,利用屬性增強和關(guān)系增強技術(shù),可以進一步豐富和完善數(shù)據(jù)的知識體系,提升數(shù)據(jù)的可用性和價值。

玄數(shù)兼容諸多大小模型,涵蓋了自然語言處理(NLP)、自然語言生成(NLG)及命名實體識別(NER)、OCR等多個領(lǐng)域的任務(wù),確保平臺在文本理解、內(nèi)容生成、信息檢索等方面的卓越表現(xiàn)。客戶可以輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值最大化,促進業(yè)務(wù)流程優(yōu)化與決策支持。

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擎天作為業(yè)界領(lǐng)先的智能體開發(fā)平臺集成了智能體構(gòu)建、知識管理、工作流編排等核心功能,通過結(jié)合九州和多種小模型(如BERT、Embedding和Rerank模型),提供高效、精準的數(shù)據(jù)處理和服務(wù)能力。在工作流編排模塊提供了豐富的交互界面和接口,支持快速在搭建各種業(yè)務(wù)場景的工作流,同時支持低代碼開發(fā)。

而在Agent開發(fā)管理方面,擎天兼容主流的Agent開發(fā)范式,可以幫助政企客戶快速搭建高階智能體應(yīng)用。在知識管理方面,擎天除了支持標(biāo)準的向量數(shù)據(jù)庫,還結(jié)合政企場景的業(yè)務(wù)提供了先進高效的知識圖譜檢索算法,從而提高推理的準確性和可靠性。

希姆計算基于擎天、九州、玄數(shù)平臺,為廣州市黃埔區(qū)開發(fā)了智能政務(wù)問答助手,利用政務(wù)圖譜能夠從海量的政務(wù)公共數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵信息,在落地中涵蓋了37個政府部門的2000余項事項以及數(shù)千份政策文件和指南。無論是政策咨詢還是具體辦事流程,該助手都能根據(jù)政務(wù)圖譜提供準確的答案。

相比傳統(tǒng)的問答助手,該助手將政務(wù)咨詢準確率從30%左右提高到95%以上,辦事體驗更加流暢自然,減少了對人工客服的需求,促進了政務(wù)知識沉淀。相對于傳統(tǒng)軟件系統(tǒng),智能體可以更好的服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用。

服務(wù)政企客戶的經(jīng)驗來之不易,在研發(fā)過程中面臨著諸多挑戰(zhàn),研發(fā)副總裁王得科說:“政企垂直場景的挑戰(zhàn)是要做一個真正‘懂’業(yè)務(wù)的智能體,我們不僅提供了一套智能系統(tǒng),也為客戶引入了一種全新的工作模式。這一過程要求我們對客戶的業(yè)務(wù)有深入的理解,并將這種理解深度結(jié)合到大模型應(yīng)用的開發(fā)實踐中。”

支撐一個AI應(yīng)用,需要多少技術(shù)棧

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AI的發(fā)展經(jīng)歷了數(shù)次高潮和低谷,在第三次高潮中深度學(xué)習(xí)是主流的技術(shù)路線。隨著ChatGPT印證了Scaling Law以及隨之產(chǎn)生的智能涌現(xiàn)能力,大模型的智能上升到了前所未有的量級,其背后采用的Transformer算法和預(yù)訓(xùn)練大模型的生成式AI技術(shù),讓這股發(fā)展勢頭達到了前所未有的高度,大模型的規(guī)模也屢創(chuàng)新高。

大模型規(guī)模的增長不斷刷新著算力需求的上限,隨之而來的算力焦慮正在困擾整個行業(yè)。如果說AI應(yīng)用是露出海面的冰山一角,支持AI應(yīng)用以及大模型的算力解決方案、智算集群乃至AI芯片就是冰山穩(wěn)穩(wěn)浮起的底層保障。

希姆計算從公司成立伊始就堅持軟硬一體自主可控的發(fā)展方向,支撐九州、玄數(shù)、擎天的底層核心軟硬件全鏈路自主研發(fā),基于自研AI計算矩陣擴展指令集設(shè)計了STCP920芯片、推理卡以及配套軟件,為智算中心量身定制了希姆智算云平臺,提供了落地大模型應(yīng)用的RISC-V創(chuàng)新方案,是RISC-V軟硬一體技術(shù)創(chuàng)新的代表性企業(yè)。

RISC-V,數(shù)智時代的天選之子

如果說x86架構(gòu)是抓住了個人PC普及的機遇,ARM抓住了移動時代的浪潮,那么當(dāng)前隨著AI等技術(shù)的快速發(fā)展,RISC-V迎來新的發(fā)展浪潮。

政企業(yè)務(wù)需要穩(wěn)定高效靈活的算力基座,自主可控的底層技術(shù),長期安全可持續(xù)的發(fā)展路徑以及逐步繁榮和國際接軌的生態(tài)體系。RISC-V+AI完美的滿足政企業(yè)務(wù)的這些需求,是解決當(dāng)下AI算力焦慮的最佳方案,也是我國獨立發(fā)展大芯片的重要技術(shù)路線。

希姆計算在創(chuàng)業(yè)時就瞄準了基于RISC-V研發(fā)AI領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)處理器的切入點,突破了SIMD向量指令、GEMM通用矩陣計算以及深度學(xué)習(xí)模型中的算子計算加速等技術(shù)難關(guān),自主研發(fā)并在全球范圍內(nèi)率先開源了AI計算矩陣擴展指令集,完成了基于RISC-V指令集的標(biāo)量、向量、張量的一體化指令集架構(gòu),也形成了自身的核心競爭力。

憑借對RISC-V生態(tài)發(fā)展的深度參與和貢獻的技術(shù)成果,希姆計算獲得了行業(yè)的高度認可,先后被接納為RISC-V國際基金會最高級別會員、RISC-V董事會成員單位、RISC-V TSC技術(shù)委員會成員單位、RISC-V軟件應(yīng)用與工具委員會主席單位,RISC-V AI/ML專委會主席單位和RISC-V Matrix TG核心成員單位。

同時希姆計算在國內(nèi)積極推進RISC-V的廣泛應(yīng)用,先后當(dāng)選中標(biāo)協(xié)RISC-V工作委員會副會長單位、中國智能計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長單位,以及全國信息技術(shù)標(biāo)準化技術(shù)委員會-人工智能分技術(shù)委員會單位委員和多樣性算力產(chǎn)業(yè)及標(biāo)準推進委員會成員單位。

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基于一體化指令集架構(gòu),希姆計算實現(xiàn)了NeuralScale NPC核心架構(gòu),并推出了STCP920芯片和推理卡。STCP920推理卡是面向云端AI推理計算的板卡級產(chǎn)品,具有高能效、低延時等優(yōu)勢,可廣泛應(yīng)用于需要AI推理加速的場景中。

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此外,希姆計算針為STCP920研發(fā)了完整的軟件工具鏈,充分發(fā)掘指令集的優(yōu)勢及硬件的潛力,覆蓋了深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、部署、運維全流程,有力的支撐了上層業(yè)務(wù)。

針對常見的深度學(xué)習(xí)模型,希姆計算提供了MLTC編譯器套件,通過先進的多層IR設(shè)計搭配先進的自動優(yōu)化技術(shù),不僅能夠兼容不同格式的深度學(xué)習(xí)框架,同時可以使得這些模型在希姆計算的硬件上達到最佳性能水平。

而針對大模型,希姆計算亦開發(fā)了專用的推理加速框架 STC_LLM,根據(jù)大模型的特點,在Kernel層、調(diào)度層引入了多種大模型專用的優(yōu)化技術(shù),大大提升了大模型的推理表現(xiàn),最高可以提升300%的性能。

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智算中心,高效釋放算力價值

AI加速卡的理論算力往往是大家最關(guān)心的一項指標(biāo),也是各大廠商發(fā)布產(chǎn)品時宣傳的重點,但是理論算力并非客戶最終能用到的算力。對于大模型的大規(guī)模算力需求,往往通過智算集群來滿足,絕不是卡的簡單堆砌,更加強調(diào)軟硬協(xié)同的系統(tǒng)、全棧解決方案中各層級的優(yōu)化功力以及最終的算力服務(wù)質(zhì)量。

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希姆計算始終以商業(yè)落地為導(dǎo)向,無論是硬件產(chǎn)品還是軟件產(chǎn)品,設(shè)計之初就朝著端到端全棧解決方案的方向齊頭并進。研發(fā)副總裁王得科表示:"打造全棧解決方案是一個漫長而復(fù)雜的過程,要求我們從算力即服務(wù)的角度出發(fā),為各個產(chǎn)品和功能設(shè)計合理的邊界。”

希姆計算以算力即服務(wù)為交付理念,通過成熟的軟件生態(tài),簡化模型部署的鏈路,降低客戶開發(fā)AI應(yīng)用的復(fù)雜度,對信創(chuàng)/非信創(chuàng)的軟硬件生態(tài)均有良好的適配和支持,幫助客戶打通從模型開發(fā)到部署的最后一公里,方便一鍵式發(fā)布、部署模型服務(wù)。

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希姆智算云平臺是希姆計算面向智算中心研發(fā)的專業(yè)算力平臺,旨在有機調(diào)動智算集群中的計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源,形成云上隨用隨取的AI算力,應(yīng)對當(dāng)前AI算力中心建設(shè)中標(biāo)準不一、技術(shù)深度不足、交付周期冗長等一系列挑戰(zhàn)。

智算云平臺的設(shè)計采用了云原生的理念,通過容器化部署、微服務(wù)架構(gòu)、分布式存儲和計算資源的動態(tài)調(diào)度等技術(shù),可以支持超大規(guī)模集群的部署,最高支持萬卡規(guī)模的集群,典型場景下可以做到秒級切換,深度學(xué)習(xí)負載可以達到90%以上的利用率,充分發(fā)揮硬件能力。

希姆計算充分考慮了國內(nèi)外的模型生態(tài)和落地場景,建設(shè)了高度適配自研硬件的模型倉庫STC-ModelZoo,為客戶提供開箱即用的各類SOTA模型,包含了傳統(tǒng)的計算機視覺CV、自然語言處理NLP、搜索推薦、語音、多模態(tài)等模型200余個,以及當(dāng)前熱門的各種開源大語言模型,LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM、InternLM、Mixtral、MOSS-Moon、Phi、XVERSE、Yi等系列30余個,參數(shù)規(guī)格從幾B到幾十B不等。

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針對私有模型,希姆計算提供了轉(zhuǎn)換工具(STC-TOOLKIT),幫助客戶方便地遷移至希姆計算生態(tài),快速部署私有模型,大大降低遷移成本。

目前,希姆計算已經(jīng)在全國各地成功落地了多個智算中心項目,有力支撐了各種 AI 應(yīng)用,包括AIGC、問答助手、內(nèi)容創(chuàng)作、缺陷檢測、安全施工、煙火報警、交通研判、醫(yī)療診斷、內(nèi)容審核、語音識別等,全面覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、智慧辦公、智慧城市、智慧工業(yè)、智慧金融、智慧醫(yī)療等熱門領(lǐng)域。

希姆計算, AIGC時代軟硬一體解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者

從ChatGPT的橫空出世,到國內(nèi)外廠商紛紛入局大模型“百模大戰(zhàn)”,再到智算中心的火熱建設(shè),現(xiàn)如今才過去了不到兩年的時間。AIGC技術(shù)已經(jīng)在顛覆生產(chǎn)內(nèi)容的方式,迅速在眾多領(lǐng)域重塑著生產(chǎn)力關(guān)系。行業(yè)的發(fā)展日新月異,對優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的需求日趨精細,更要求企業(yè)持續(xù)加強自身核心競爭力,審視自身能夠為客戶提供的價值。

在RISC-V+AI這條賽道上,希姆計算從自研關(guān)鍵的AI計算矩陣擴展指令集切入,通過先進的核心架構(gòu)和推理加速產(chǎn)品,以及完整的軟件工具鏈,為自主可控地提供算力服務(wù)夯實了軟硬件基礎(chǔ),并且明確自身做為算力技術(shù)提供者、推進行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的定位,基于自身算力平臺率先打造出了成熟的垂直大模型、智能體、數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品。

這些產(chǎn)品的成功體現(xiàn)了希姆計算從硬科技創(chuàng)新到場景化落地的綜合實力,在RISC-V創(chuàng)新方案上搶先了一個身位,也是希姆計算賴以發(fā)展壯大的基因。

未來,行業(yè)對算力的需求沒有止境,不斷創(chuàng)新和突破瓶頸是企業(yè)和行業(yè)永遠的使命。對希姆計算來說,當(dāng)前的全棧解決方案只是階段性的成果。創(chuàng)新,永遠在路上,點滴積累才能匯聚成創(chuàng)新的土壤。未來無論是打磨既有方案落地更多場景,還是將沉淀的經(jīng)驗融入開發(fā)中的下一代芯片,以及推進AI方向的國際技術(shù)標(biāo)準制定和生態(tài)合作,希姆計算都將為行業(yè)的發(fā)展注入新的可能。

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    和靈活性使其適用于各種應(yīng)用場景,包括嵌入式系統(tǒng)、移動設(shè)備、服務(wù)器、高性能計算等領(lǐng)域。隨著RISC-V生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展壯大,RISC-V將在
    發(fā)表于 06-27 08:45

    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計算,推動國產(chǎn)RISC-V開源AI快速發(fā)展

    的AI服務(wù),滿足各行各業(yè)對AI和AI解決方案的需求。同時,基于希姆計算的開源RISC-V
    的頭像 發(fā)表于 06-26 08:36 ?543次閱讀
    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計算,推動國產(chǎn)<b class='flag-5'>RISC-V</b>開源AI<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>快速發(fā)展

    RISC-V的MCU與ARM對比

    或許可費。這確保了ARM的穩(wěn)定性和可靠性,以及高質(zhì)量的技術(shù)支持和生態(tài)系統(tǒng)。 指令集與實現(xiàn) RISC-VRISC-V是一種模塊化的架構(gòu),由一個基本指令集和多個可選指令集擴展組成。這允許RIS
    發(fā)表于 05-27 15:58

    RISC-V有哪些優(yōu)點和缺點

    新的、尚未被廣泛驗證的技術(shù)。 需要注意的是,隨著RISC-V技術(shù)的不斷發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)的逐步完善,其缺點可能會逐漸被克服。同時,RISC-V的優(yōu)點也使其在多個領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,包括服務(wù)
    發(fā)表于 04-28 09:03

    RISC-V有哪些優(yōu)缺點?是堅持ARM方向還是投入risc-V的懷抱?

    的架構(gòu),而不是嘗試新的、尚未被廣泛驗證的技術(shù)。 需要注意的是,隨著RISC-V技術(shù)的不斷發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)的逐步完善,其缺點可能會逐漸被克服。同時,RISC-V的優(yōu)點也使其在多個領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,包括
    發(fā)表于 04-28 08:51

    求解“致用”難題,中國行業(yè)給出首個答案

    首個“高質(zhì)量”的明確定義,會給行業(yè)帶來哪些變化?
    的頭像 發(fā)表于 01-05 09:30 ?1092次閱讀
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