就在剛剛，$騰訊控股(00700.HK)$發佈了號稱國內性能最強的大模型計算集羣。

據騰訊微信公衆號4月14日消息，騰訊雲正式發佈面向大模型訓練的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集羣。

該集羣採用騰訊雲星星海自研服務器，搭載英偉達最新代次H800 GPU，服務器之間採用業界最高的3.2T超高互聯帶寬，爲大模型訓練、自動駕駛、科學計算等提供高性能、高帶寬和低延遲的集羣算力。

據騰訊介紹，實測顯示，新一代集羣整體性能比過去提升了3倍，是國內性能最強的大模型計算集羣。

早在去年10月，騰訊訓練框架AngelPTM，完成了首個萬億參數大模型訓練——混元NLP大模型訓練。在同等數據集下，將訓練時間由 50 天縮短到 11 天。如果基於新一代集羣，訓練時間將進一步縮短至 4 天。

針對大模型場景，星星海自研服務器採用 6U 超高密度設計，相較行業可支持的上架密度提高 30%；利用並行計算理念，通過 CPU 和 GPU 節點的一體化設計，將單點算力性能提升至更高。

除此以外，H800 GPU也是新集羣的一大看點。公開資料顯示，H800爲英偉達旗下最先進的芯片之一，對人工智能研發極爲重要，其算力超過旗艦芯片A100三倍，這也是國內首次發佈搭載H800的大模型產品。

網絡層面，騰訊發佈自研的星脈網絡能提供3.2T通信帶寬，爲業內最高數據。

騰訊表示，搭載同樣的GPU卡，3.2T星脈網絡相較前代網絡，能讓集羣整體算力提升20%，使得超大算力集羣仍然能保持通信開銷比和吞吐性能。並提供單集羣高達十萬卡級別的組網規模，支持更大規模的大模型訓練及推理。

存儲層面，幾千臺計算節點同時讀取一批數據集，需要儘可能縮短加載時長。騰訊雲自研的文件存儲、對象存儲架構，具備TB級吞吐能力和千萬級IOPS，滿足大模型訓練的大數據量存儲要求。

新一代集羣還集成了騰訊雲自研的 TACO 訓練加速引擎，對網絡協議、通信策略、AI 框架、模型編譯進行大量系統級優化，大幅節約訓練調優和算力成本。

另外，騰訊自研芯片已經量產，包括用於AI推理的紫霄芯片。它採用自研存算架構和自研加速模塊，可以提供高達3倍的計算加速性能和超過45%的整體成本節省。

在上月召開的電話會議上，騰訊方面表示，未來將投入大量資源並建立自己的基礎模型，並將其整合進公司的所有業務中。不過騰訊表示，將做對的事，不會倉促行事。

騰訊還說，AIGC可以用來提升騰訊旗下旗艦產品的用戶體驗。未來可能每一個用戶都會有人工智能助理，如果效果好，有可能將生成式AI納入微信和QQ。