使用人工智能（AI）和机器学习（ML）的核心目的是通过建立训练有素的模型来理解大量数据。就像运动员在即将到来的比赛中需要训练以获得极佳表现一样，ML模型也必须经过训练才能在部署到生产中时获得非常好的表现。训练有素的模型可以在计算基础设施上快速、经济高效地提供准确结果，并对失败有较小的容忍度。
大型语言模型（LLM）使用海量数据，例如在互联网上部署的数年数据。它从这些信息中学习，以各种方式帮助我们，包括总结文本、检测犯罪、编写软件以及以下示例用例：
与目前市场上广泛使用的聊天机器人相比，能够更有效地回答复杂的客户问题并解决客户疑问的聊天机器人
人工智能助手，可帮助研究人员发现新的见解。例如，生物学家可以从发表的材料和公共卫生记录中获取数据，帮助发现新的疗法
专业助理，可帮助律师准备和分析案情，帮助营销人员优化文案和细分客户，帮助销售经理确定新的增长点，帮助开发人员编写软件，等等。
以ChatGPT为例
ChatGPT由人工智能研发实验室Open AI开发，是一种流行的人工智能，可以对一般问题生成人类可读的回答。由于它的多功能性，ChatGPT可以发展当今的搜索引擎，为搜索结果补充更有洞察力的答案。
Superclusters以及在大预言模型训练中的角色
使用大型语言模型训练人工智能应用（如ChatGPT）需要能够处理海量数据的强大计算基础设施集群。这些Superclusters包含数百或数千个由高性能网络结构连接的裸机计算实例。这些计算实例共同提供了大规模处理训练数据集的能力。Meta AI估计，随着模型变得越来越大、越来越复杂、适应性越来越强，这些Superclusters必须能够每秒执行五万亿次操作。
甲骨文云基础架构（OCI）的人工智能基础架构已经能够帮助Adept和SoundHound等客户处理大量数据，以训练大型语言模型。我们对OCI的集群网络进行了优化，以使用RDMA over converged ethernet (RoCE)支持超低延迟。您可以通过我们的Oracle网站解更多有关我们的大规模Superclusters网络以及使其成为可能的工程创新的信息。
下图展示了具有RDMA网络连接的Superclusters。每个GPU节点有8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU，与网络结构的全双工连接总计1.6Tbps（1600Gbps）。网络结构被设计为无阻塞，并为所有主机提供全分段带宽。(分段带宽是指网络任意两部分之间可用的minimum带宽）。
OCI与AWS以及谷歌云平台（GCP）的比较
训练大型语言模型是极其耗费网络资源的。训练这些模型需要在成百上千台独立服务器之间协调和共享信息。OCI GPU通过使用RDMA的简单、高性能以太网连接。OCI提供的带宽是AWS和GCP的4-16倍，这反过来又减少了ML训练的时间和成本。三家供应商公布的带宽分别为
OCI 的BM.GPU.GM4.8 实例: 1600 Gbps
AWS 的P4D 实例: 400 Gbps
GCP 的A2 实例: 100 Gbps
OCI的集群网络技术得到了Adept、MosaicML和SoundHound等尖端AI/ML创新企业的验证。在发布时，AWS和谷歌云平台使用的互连技术类型并不完全透明：Infiniband、以太网或其他技术。与OCI的简单性相比，AWS EFA等增强功能在配置和软件方面造成了复杂性，在用于ML训练之前必须进行彻底测试。通过保持互连的简单和快速，OCI为训练大型语言模型提供了非常好的环境。
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OCI提供云工程师支持，用于训练大型语言模型和大规模部署人工智能。要了解有关Oracle云基础架构功能的更多信息，请联系我们或查看以下资源：
AI基础架构(https://www.oracle.com/cn/ai-infrastructure/)
OCI计算: GPU 实例(https://www.oracle.com/cloud/compute/gpu/)
编辑：殷海英
