摘要

本文详细介绍了IBM的Vela和Blue Vela AI基础设施，这两者是IBM用于开发和部署高级AI模型的关键基础设施。随着生成式AI和基础模型的兴起，对大规模计算集群的需求急剧增加，这些集群需要数千个GPU协同工作以在合理时间内完成模型训练。IBM的解决方案结合了硬件、软件和整体遥测技术，以支持多种AI工作负载。Vela是一个AI优化的超级计算能力，直接集成到IBM云中，提供可扩展、动态、多租户和地理分布的基础设施，用于大规模模型训练和其他AI工作流程步骤。Blue Vela则是一个大规模、专门构建的本地托管环境，优化支持IBM最大和最雄心勃勃的AI模型训练任务。这两者共同为IBM提供了在AI模型和商业产品开发中快速创新的能力。

原理

Vela和Blue Vela的核心在于其高度优化的硬件和软件集成，以及对大规模AI模型训练的支持。Vela通过在IBM云中直接集成AI优化的超级计算能力，实现了高性能和灵活性的结合。其架构包括高效的网络、节点虚拟化和存储解决方案，确保了在多租户环境中的高性能和可靠性。Blue Vela则是一个专门为大规模AI模型训练设计的本地超级计算环境，采用了先进的网络基础设施和计算资源，以及优化的存储解决方案，确保了在处理最大和最复杂的AI模型训练任务时的高性能和效率。

流程

Vela和Blue Vela的工作流程从数据预处理到模型训练、适应和最终的模型服务，都采用了Red Hat OpenShift集群来管理。这些集群支持AI研究人员使用自己的容器软件来运行实验，无需与系统管理员明确协调。OpenShift还简化了系统级监控和调试，提供了丰富的内置功能和专门的运营商集合，以及在故障时的自动作业重启。Blue Vela的工作流程还包括使用IBM Spectrum LSF进行作业调度，这是一个资源管理框架，能够评估用户作业需求，搜索最佳资源执行作业，并跟踪其进度。

应用

Vela和Blue Vela的应用前景广泛，涵盖了从数据准备到模型训练、适应和推理的整个AI生命周期。这些基础设施不仅支持IBM内部的AI模型开发，还为全球客户提供了高性能的AI服务。随着AI技术的不断进步和应用场景的扩展，Vela和Blue Vela将继续在推动AI技术创新和商业应用方面发挥关键作用。