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　　◎4月28日，中邦转移2024算力汇集大会正在姑苏开张。《逐日经济讯息》记者正在现场提神到，会上，中邦工程院院士郑纬民提到，目前有三类体例可赞成大模子锻练。基于英伟达GPU的体例一卡难求；基于邦产AI芯片的体例仍面对邦产卡操纵不敷、生态体例有待革新的题目，可通过十个软件来举办革新；基于超等估量机的体例，可正在做好软硬件协同安排的状况下实行大模子锻练，但需正在超算机械尚未饱和的条件下操作。

　　4月28日，中邦转移2024算力汇集大会正在姑苏开张。《逐日经济讯息》记者正在现场提神到，会上，中邦工程院院士郑纬民提到，目前有三类体例可赞成大模子锻练。

　　此中，基于英伟达GPU的体例一卡难求；基于邦产AI芯片的体例仍面对邦产卡操纵不敷、生态体例有待革新的题目，可通过十个软件来举办革新；基于超等估量机的体例，可正在做好软硬件协同安排的状况下实行大模子锻练，但需正在超算机械尚未饱和的条件下操作。团体来看，尽量打制邦产A1卡的万卡大模子锻练平台难度不小，但非常需要。

　　郑纬民提出，近两年来人工智能的成长导致算力需求呈产生性增进，此中模子研发需求配套算力；模子锻练需求海量算力，如锻练GPT-4需求一万块英伟达A100芯片跑上11个月；模子精调需求可控算力；模子推理需求牢靠算力，算力存正在于大模子人命周期的每一环。

　　然而，海量算力背后有一个很实际的题目：贵。依照郑纬民估量，正在大模子锻练的历程中，70%的开销要花正在算力上；推理历程中95%的花费也是正在算力上，人工智能财产算力本钱居高不下。

　　郑纬民进一步指出，要修筑基于邦产AI卡的万卡大模子锻练平台，需求商酌到几个题目。开始是半精度运算本能与双精度运算本能的均衡题目。郑纬民夸大，正在安排历程中，不单要商酌半精度运算本能，还要商酌双精度运算才气，双精度与半精度运算本能之比为1∶501∶100为宜。“无论是本身做仍然买，第一件事务即是问比例是众少。”

　　郑纬民讲明称，万卡体例中的万块卡不行分袂正在各地PG电子，将其维系起来即是所谓的汇集。但维系也很有“考究”，每块卡之间能实行直连是最好的状况。但如许一来，每块AI卡都需插上9999块维系卡，一万块AI芯片均要实行直连，所需的维系卡数目过度宏伟，本钱乃至还要高过万块卡自身。另外，即使资金满盈，卡槽数目也无法餍足需求。于是，汇集安排不行只针对CNN算法，还需商酌极大范畴预锻练模子对体例的需求。大范畴预锻练模子需求高带宽低延迟汇集，赞成数据并行，模子并行和专家平行形式。

　　第三点是系统组织感知的内存均衡安排。郑纬民夸大，一方面拜望内存的要求使汇集堵塞，消浸含糊量，反应到操纵秩序上展现为访存本能明显低落；另一方面，众个拜望内存的要求或者拜望统一存控对应的内存空间，负载不均，存控需求依次惩罚访存要求。

　　第四点是IO子体例均衡安排。郑纬民进一步讲明称，万卡体例中负载的芯片数目太大，即使是英伟达芯片，也基础会正在三小时操纵产生一次纰谬。过去，为担保锻练不被停止，大模子锻练厂商平时采用间隔一段时刻，如2.5小时对数据举办一次保全或挪动，一朝产生纰谬能够不必从0下手，可正在保全职位无间推行。

　　然而，大模子锻练数目过大，很难沿用上述操作形式。于是，万卡体例除了赞成查验点操作，还需扩张SSD（固态硬盘）。此外，体例的当地NVMe SSD仅通过当地文献体例拜望，范围了其操纵限制，需将每台供职器上的急迅当地NVMe整合为操纵可睹的整体分散式文献体例。

　　郑纬民分解指出，目前来看，赞成大模子锻练有三类体例，辞别为基于英伟达GPU的体例、基于邦产AI芯片的体例和基于超等估量机的体例。此中，基于英伟达公司GPU的体例硬件本能和编程生态好，但受到禁售影响，加之价钱暴涨，一卡难求。而基于邦产AI芯片的体例，尽量近年来邦内二十余家芯片公司获得了很大的提高，但仍面对邦产卡操纵不敷、生态体例有待革新的题目。

　　郑纬民直言，要革新基于邦产AI芯片的体例生态，这一题目实在并不“空洞”，需求做好十个软件。

　　第一是编程框架应进一步消浸编写人工智能模子的纷乱度；诈骗基础算子急迅修筑人工智能模子，如PyTorch、TensorFlow。

　　第二是并行加快，为众机众卡境遇供应人工智能模子并行锻练的才气；赞成数据并行、模子并行、流水线并行、张量并行等，如微软的DeepSpeed、英伟达Megatron-LM。

　　第三是通讯库要供应跨机跨卡的通讯才气；可赞成人工智能模子锻练所需百般通讯形式；可依照底层汇集特质充裕诈骗汇集通讯带宽，如英伟达的NCCL库、超算众数赞成的MPI通讯库。

　　第四是算子库，需供应人工智能模子所需基础操作的高本能实行；也许尽或者掩盖外率人工智能模子所需的操作；算子库能充裕施展底层硬件的本能，如英伟达cuDNN，cnBLAS。

　　第五是AI编译器，要可正在异构惩罚器上对人工智能秩序天生高效的主意代码；对算子库不行供应的操作通过AI编译器自愿天生高效主意代码，如XLA、TVM。不外，郑纬民也道到，目前邦内担任AI编译器的人才较少，实行难度较大。

　　第六是编程讲话，要供应异构惩罚器上编写并行秩序的赞成；掩盖底层硬件性能，施展硬件本能；也许编写人工智能模子的基础算子（Operator），如英伟达的CUDA，Intel的oneAPI。

　　第七是更改器，需具备正在大范畴体例上高效更改人工智能劳动的才气；同时安排高效更改算法，提升集群资源诈骗率，如Kubernetes（K8S）、华为ModelArts。

　　郑纬民直言，目今邦内仍然有了上述软件，但做得不足全，不足好。当务之急是先将上述软件做好，从而提升用户的使有意愿。郑纬民夸大，邦产AI芯片与业界领先秤谌存正在肯定差异，但若将生态做好，只消本能能够抵达业界领先秤谌的一半或60%，客户也会答允利用，大大批劳动不会因芯片本能的轻微不同而有显著感知。

　　至于第三种渠道，基于超等估量机的体例，依照郑纬民泄漏，目今邦内约有14个邦度级超算核心，本能很速且机械利用状况尚未抵达饱和。若软硬件协同的安排做好，正在超算机械上做大模子锻练也是或者实行的。

　　郑纬民供应的视频演示显示，正在某邦产超算前进行大模子锻练与推理时，利用超算更改体例申请512个节点来举办7B模子预锻练，半精度和全精度锻练成绩可与英伟达平全对齐；与租用英伟达GPU比拟，利用邦产超算可精打细算6倍操纵的本钱。加载开源的百川27B模子举办推理，推理精度也与英伟达相仿。更为环节的是，从本钱角度商酌，正在上述超算平台上锻练大模子，只需花费英伟达体例六分之一的本钱。

　　道及目今智能算力行业面对的痛点，郑纬民直言，构开邦产万卡体例很难，但很有需要，异日仍然要繁华邦产卡的生态体例，做好软硬件的协同安排，同时处置大模子根本措施的几大题目。“固然很难，但只消咱们辛勤，与芯片公司配合，肯定能将万卡体例做好。”郑纬民称。

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