浪潮信息推出KOS AI版，大模型部署效率翻倍提升

随着生成式人工智能技术的快速发展，各行业正加速与其融合，大企业纷纷引入大模型技术，旨在提升工作效率、降低成本并推动创新。然而，在大模型开发过程中，如何迅速构建合适的训练环境成为一大挑战，尤其是在算力资源多元化、依赖库复杂且配置繁琐的情况下。浪潮信息针对此问题，推出了创新的解决方案。

为此，浪潮信息推出「元脑服务器操作系统KOS Al定制版」（简称KOS Al定制版），通过简单2步即可实现大模型训练环境部署，以搭建200节点训练环境为例，过往需要数天时间才能完成，通过KOS AI定制版20分钟即可完成上线可用，极大提升了大模型开发部署效率。

当前阶段，大模型的发展仍然遵循Scaling Law，不断增加的参数规模、训练数据量以及计算资源，也让大模型的部署环境变得十分复杂。大模型部署是一个系统性的问题，涉及到算力设备兼容、依赖库配置、繁琐的安装步骤等等多个方面。

■ 在硬件方面，算力设备的多样性增加了兼容适配复杂性。在大模型训练环境中，集成了多种类型和规格的算力设备，如不同型号的GPU、高速互连网络、高性能分布式存储等。这些设备在硬件架构、指令集和接口标准上存在差异，导致与操作系统、应用软件以及其他硬件设备的兼容适配变得极为复杂，同时驱动和应用软件选型不当将影响算力输出效率。

■ 在软件方面，依赖库及配置的庞杂性对训练环境的鲁棒性构成威胁。大模型训练依赖大量的软件库、框架和配置参数，这些依赖项之间存在着复杂的依赖关系和严格的版本兼容性要求。一旦某个依赖项出现问题，如版本不匹配、配置错误或缺失，都可能导致训练环境崩溃或性能急剧下降。

■ 在部署方面，大模型训练环境搭建流程比较繁琐。算力支持层面，在确定GPU、网卡等硬件设备基础上，需要安装操作系统、下载硬件驱动并对驱动进行编译；应用软件方面，下载安装CUDA、Cudnn、DCGM等AI软件栈，以及相关管理和监控软件。最后，还要运行相关Benchmark对系统进行性能摸底。

KOS AI定制版集成了大模型训练环境部署所需的驱动、应用软件和依赖库等，用户只需要把该定制版镜像当作普通镜像一样进行自动化部署，通过PXE方式实现操作系统自动化安装。

定制版镜像安装完成后，通过管理节点向计算节点下发重启指令，计算节点重启后，大模型训练环境部署即可完成。

浪潮信息凭借其前沿的技术实力，推出的KOS AI定制版操作系统，显著简化了大模型的部署流程。该操作系统不仅实现了高效、广泛兼容和稳定运行，还极大地降低了用户开发大模型的技术难度，为智算时代的发展注入了新的活力。