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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：李仁刚,唐轶男,郭振华,王丽,宗瓒,杨广文,
关键词：人工智能, 高性能计算, 建模仿真, 分布式计算, 缓存一致性, 异构计算,
随着大规模人工智能应用的普及与发展，工业界和学术界对于人工智能算力的需求逐渐提升，结合了异构计算技术与缓存一致性技术的异构一致性融合计算系统逐渐成为未来构建智算中心的重要解决方案.然而，由于异构计算和一致性互连技术尚不成熟，现有工作难以实现对该系统进行性能建模，导致研究者无法以低成本完成异构一致性融合计算系统的建设方案评估、计算性能预测以及系统优化方法评测等工作.提出了一种面向异构一致性融合计算系统的性能建模工具HCSim，解决了现有建模仿真研究中对该系统拓扑架构建模困难、对一致性系统中工作负载建模不准确等问题，为研究者提供了一个可灵活建模、评估互连拓扑与AI计算任务的低成本、高效建模仿真工具.利用HCSim，建模了千卡互连的异构一致性融合计算系统，并在该系统上模拟了LLAMA2-13B大语言模型（largelanguagemodel，LLM）的数据并行分布式训练任务，探究了异构算力分布、带宽、时延和任务规模等变量对系统性能与任务执行效率的影响.进一步地，针对异构一致性融合计算系统的通信问题，设计了相应的优化方案，并利用HCSim进行了效果验证.仿真结果说明HCSim不仅能够满足异构一致性融合计算系统的性能建模需求，同时也可以被应用于评估、验证异构一致性融合计算系统的优化方案.
来源：2025年第6期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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