The infrastructure powering IBM's Gen AI model development

人工智能基础设施在开发和部署先进的人工智能模型的速度和成本竞争力方面发挥着关键作用。目前，对于模型训练需要强大的人工智能基础设施的需求是由生成式人工智能和基础模型的出现所驱动的，有时需要数千个GPU在单个训练作业中合作，才能在合理的时间内训练出模型。提供高效和高性能的人工智能训练需要一个端到端的解决方案，结合硬件、软件和全面的遥测，以满足多种类型的人工智能工作负载。在本报告中，我们描述了IBM的混合云基础设施，以支持我们的生成式人工智能模型开发。这个基础设施包括（1）Vela：一个直接集成到IBM云中的人工智能优化超级计算能力，提供可扩展、动态、多租户和地理分布式基础设施，用于大规模模型训练和其他人工智能工作流步骤；（2）Blue Vela：一个大规模、专门构建的本地托管环境，专门优化支持我们最大、最雄心勃勃的人工智能模型训练任务。Vela为IBM提供了高性能的内部使用优势，同时具备适应不断发展的商业环境的灵活性。Blue Vela为我们提供了快速开发最大、最雄心勃勃的模型的好处，以及未来面对行业不断发展的模型格局的保障。两者结合起来，为IBM提供了在开发人工智能模型和商业产品方面快速创新的能力。

IBM介绍了其用于生成式AI模型开发的混合云基础设施，旨在解决大规模模型训练所需的高效和高性能的AI基础设施问题。

IBM的混合云基础设施包括Vela和Blue Vela，分别提供云端和本地的AI优化超级计算能力，以支持大规模模型训练和其他AI工作流步骤。

论文介绍了IBM的混合云基础设施的架构和优点，包括高性能、灵活性和适应性。论文还提到了Vela和Blue Vela的不同用途和优势。

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