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AI / 大模型 训练
某大模型独角兽
需要千卡级分布式训练集群，支撑多模态大模型预训练与持续迭代
2.8x
训练效率提升
52%
成本降低
47天
连续运行
项目概况
集群规模 H100 × 512 + 昇腾 910B × 256
技术栈 Colossal-AI + DeepSpeed
运行时长 连续运行 47 天
关键亮点 国产卡占比 33%，性能损失 < 8%
关键指标
项目核心数据全景
训练效率提升
2.8x
+180%
算力成本降低
-52%
-52%
国产卡占比
33%
性能损失
<8%
连续运行
47天
集群利用率
87%
+53pp
单卡吞吐
+34%
+34%
故障恢复
<5min
客户证言
客户证言
千卡级混合集群是这次项目最大的挑战。ZaiCloud 帮我们在 6 周内跑通了 H100 + 昇腾 910B 的混合训练，性能损失控制在 8% 以内，比我们自建集群的预期好得多。整个过程零业务中断，让我们能把精力集中在模型本身。
张志远
基础架构负责人 · 某大模型独角兽
6 周内跑通 零业务中断 性能损失 < 8%
技术架构
从应用到基础设施的四层方案
L4
应用层
Colossal-AI DeepSpeed Megatron-LM
多框架统一接入，支持数据并行、张量并行、流水并行混合策略
L3
调度层
自适应梯度同步 RDMA 通信 跨芯片算子适配
智能识别通信热点，动态选择最优同步策略，跨芯片通信开销降低 40%
L2
算力层
H100 × 512 昇腾 910B × 256 NVLink + HCCS
NVIDIA 与昇腾混合部署，统一调度屏蔽底层差异
L1
基础设施层
高速 RDMA 网络 分布式存储 7×24 监控告警
200Gbps RDMA 互联 + TB 级分布式存储 + 主动告警
顶层为应用层，底层为基础设施层
挑战
项目要解决的核心难题
客户正在训练千亿参数级别的多模态大模型，需要 512+ H100 的算力支持。同时出于供应链安全考虑，需要将 1/3 的算力替换为国产昇腾 910B 芯片。这两种芯片在计算特性和通信模式上存在差异，如何在混合集群中保持训练效率是核心挑战。
解决方案
ZaiCloud 的核心策略
- 1
ZaiCloud 提供了统一调度的混合集群方案：
- 2
在通信密集型计算中使用高速 RDMA 网络互联；
- 3
引入自适应梯度同步策略，减少跨芯片通信开销；
实施过程
从集群规划到正式生产的关键里程碑
- Week 1-2
集群规划与网络配置
- Week 3-4
混合调度策略部署
- Week 5-8
Colossal-AI 集成与调优
- Week 9+
正式生产训练
业务影响
为客户节省数千万级 GPU 算力成本，模型迭代周期从月级压到周级
成本节省
通过混合集群与自适应调度，年度 GPU 算力成本相比纯 H100 方案下降 52%
-52%
业务提速
模型迭代周期从月级压到周级，新版本上线效率提升 4 倍
4x
国产化推进
33% 算力切换为昇腾 910B，性能损失 < 8%，供应链风险显著降低
33%