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摘要 分享了构建 AI 2.0时代的万卡集群的经验和成果。包括大模型训练进展、主网与存储方案、调度监控、产品设计和展示等方面。 存在问题 基础设施建设 ：需要构建支撑大模型训练的基础设施，高功率需求 、冷却效率、计算存储通信网络等高效率。 电力能源 ：GPU 服务器高功率需求与传统数据中心电力供应不匹配。 大模型训练需求 ：支持千亿到万亿AI 模型训练加速。 网络拓扑设计优化 ：需要优化网络以降低延迟并提高效率。 网络协议选型： 高性能计算需高吞吐、低延迟网络 存储解决方案 ：需要高性能和高可用性的存储系统。 调度系统智能化 ：需要无人值守的智能调度系统。 可观测性 ：需要对集群状态进行实时监控和故障预测。 解决方案 基础设施 ：构建了世界一流的 基础设施，包括选址、电力供应、数据中心选择、机房机架及
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