【ITBEAR】9月25日消息，國內(nèi)大模型企業(yè)是否即將邁入十萬卡時(shí)代？這一話題近期備受關(guān)注。隨著百度發(fā)布全面升級(jí)的百舸AI異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)4.0，以及阿里云和騰訊相繼宣布其集群已拓展或支持至十萬卡級(jí)別，這一設(shè)想似乎正逐步成為現(xiàn)實(shí)。
百度智能云事業(yè)群總裁沈抖直言，百舸4.0專為部署十萬卡大規(guī)模集群而設(shè)計(jì)。與此同時(shí)，阿里云也宣布其靈駿單網(wǎng)絡(luò)集群已達(dá)到十萬卡級(jí)別，而騰訊此前也發(fā)布了支持十萬卡集群的星脈網(wǎng)絡(luò)2.0。這一系列的動(dòng)態(tài)，使得十萬卡集群突然成為輿論的焦點(diǎn)。尤其是在9月初，馬斯克宣布在短短122天內(nèi)建成了10萬張英偉達(dá)H100顯卡的Colossus集群，其算力可能已超過OpenAI，這一消息更是引發(fā)了廣泛關(guān)注。
由顯卡規(guī)模撐起的算力水平，是衡量大模型性能的重要指標(biāo)之一。一般認(rèn)為，擁有1萬枚英偉達(dá)A100芯片，是做好AI大模型的算力門檻。然而，建一個(gè)萬卡集群，單是GPU的采購成本就高達(dá)幾十億，因此國內(nèi)能夠部署萬卡規(guī)模集群的，原本就只有阿里、百度等寥寥幾家大廠。想要部署十萬卡集群，其資金和技術(shù)挑戰(zhàn)可想而知。
除了資金成本，十萬卡集群同樣面臨巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。沈抖指出，GPU是一種非常敏感的硬件，連一天之內(nèi)氣溫的波動(dòng)，都會(huì)影響到GPU的故障率，而且規(guī)模越大，出故障的概率就越高。此外，大模型訓(xùn)練過程需要全部顯卡同時(shí)參與并行計(jì)算，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸能力也提出了更大的挑戰(zhàn)。
據(jù)ITBEAR了解，相比于美國同行，中國大模型企業(yè)還面臨一重特殊的困難，即無法像馬斯克那樣全部采用英偉達(dá)方案，而是需要使用包括國產(chǎn)GPU在內(nèi)的異構(gòu)芯片。這也意味著，即使同樣擁有十萬張顯卡，國內(nèi)企業(yè)在算力規(guī)模上也很難與美國企業(yè)匹敵。
然而，在上述三重挑戰(zhàn)之下，國內(nèi)大模型企業(yè)的進(jìn)步速度也有目共睹。沈抖介紹，百舸4.0在萬卡集群上實(shí)現(xiàn)了有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比99.5%以上，業(yè)界領(lǐng)先，并通過一系列創(chuàng)新大幅提升了集群的模型訓(xùn)練效率。而阿里云CTO周靖人也透露，目前阿里云的萬卡算力集群可以實(shí)現(xiàn)大于99%以上連續(xù)訓(xùn)練有效時(shí)長(zhǎng)。
但隨著性能提升，大模型成本問題也越來越引人注目。沈抖透露，十萬卡集群每天就要消耗大約300萬千瓦時(shí)的電力，相當(dāng)于北京市東城區(qū)一天的居民用電量。盡管在過去一年中大模型廠商的降價(jià)幅度確實(shí)可觀，但這更多是平臺(tái)補(bǔ)貼開發(fā)者的結(jié)果，并非根本解決之道。對(duì)此，阿里云方面強(qiáng)調(diào)，AI發(fā)展仍然處在一個(gè)非常早期的階段，必須要靠降價(jià)帶動(dòng)應(yīng)用爆發(fā)。
關(guān)鍵詞：#國內(nèi)大模型企業(yè)#、#十萬卡集群#、#算力挑戰(zhàn)#、#技術(shù)進(jìn)步#、#成本問題#
