在快节奏的人工智能 （AI） 世界中，拥有强大而强大的基础设施至关重要，尤其是在使用复杂的机器学习模型（如自然语言处理中使用的模型）时。Microsoft Azure 处于这一技术领域的最前沿，提供先进的 AI 超级计算平台，非常适合复杂 AI 项目的需求。
Azure 功能的核心是它能够处理大型语言模型 （LLM） 的训练和推理阶段，这些模型可以有数千亿个参数。这种复杂程度需要基础设施不仅提供巨大的计算能力，而且还注重效率和可靠性，以应对LLM的资源密集型性质以及潜在的硬件和网络问题。
Azure 的数据中心优势建立在最先进的硬件和高带宽网络之上。这种设置对于有效分组 GPU 至关重要，GPU 是加速计算的基石，对 AI 任务至关重要。Azure 的基础结构包括高级 GPU 群集技术，可确保 AI 模型平稳高效地运行。
运行 ChatGPT 需要什么硬件？
软件改进也是 Azure AI 产品/服务的一个关键方面。该平台包含以下框架
ONNX（确保模型兼容性）和 DeepSpeed（优化分布式机器学习训练）。这些工具旨在提高 AI 模型的性能，同时减少训练所需的时间和资源。
Azure 功能的一个光辉例子是 2020 年为 OpenAI 构建的 AI 超级计算机。这个强大的系统拥有超过 285,000 个 CPU 内核和 10,000 个 NVIDIA GPU，使用数据并行性以前所未有的规模训练模型，展示了 Azure AI 基础设施的潜力。
在网络方面，Azure 的 InfiniBand 网络表现出色，与传统以太网解决方案相比，它提供了更好的性价比。这种高速网络技术对于处理复杂 AI 任务中涉及的大量数据至关重要。
Microsoft Azure
Azure 不断创新，正如推出 H100 VM 系列所见，该系列采用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU。这些专为可扩展的高性能 AI 工作负载而设计，使您能够突破机器学习的界限。
另一个创新功能是Project Forge，这是一种容器化和全局调度服务，可有效管理Microsoft广泛的AI工作负载。它支持透明的检查点和全局 GPU 容量池，这对于高效的作业管理和资源优化至关重要。
Azure 的 AI 基础结构非常灵活，支持从小型到大型的各种项目，并与 Azure 机器学习服务无缝集成。此集成为开发、部署和管理 AI 应用程序提供了全面的工具包。
在实际应用中，Azure 的 AI 超级计算已经有所作为。例如，自动驾驶技术的领导者 Wayve 使用 Azure 的大规模基础结构和分布式深度学习功能来推进其创新。
安全性是 AI 开发的重中之重，Azure 的机密计算可确保敏感数据和知识产权在整个 AI 工作负载生命周期内受到保护。此安全功能可实现安全协作，让您能够自信地参与敏感的 AI 项目。
展望未来，Azure 的路线图包括部署 NVIDIA H100 GPU，并使 Project Forge 更广泛地提供给客户，这表明致力于不断提高 AI 工作负载效率。
若要将 Azure 的 AI 功能用于自己的项目，应首先探索 Azure 中启用 GPU 的计算选项并使用 Azure 机器学习服务。这些资源为创建和部署变革性 AI 应用程序奠定了坚实的基础，这些应用程序可以带来行业突破并推动创新。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun268314.html
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