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| 本文作者： 李揚(yáng)霞 | 2023-08-18 18:06 |
第七屆GAIR全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)，于8月14日-15日在新加坡烏節(jié)大酒店舉辦。論壇由GAIR研究院、雷峰網(wǎng)、世界科技出版社、科特勒咨詢集團(tuán)聯(lián)合主辦。這是國(guó)內(nèi)首個(gè)出海的AI頂級(jí)論壇，也是中國(guó)人工智能影響力的一次跨境溢出。GAIR創(chuàng)立于2016年，由鵬城實(shí)驗(yàn)室主任高文院士、香港中文大學(xué)(深圳)校長(zhǎng)徐揚(yáng)生院士、GAIR研究院創(chuàng)始人朱曉蕊、雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))創(chuàng)始人林軍等人聯(lián)合發(fā)起。歷屆大會(huì)邀請(qǐng)了多位圖靈獎(jiǎng)、諾貝爾獎(jiǎng)得主、40位院士、30位人工智能國(guó)際頂會(huì)主席、 100多位 Fellow，同時(shí)也有500多位知名企業(yè)領(lǐng)袖，是亞洲最具國(guó)際影響力的AI論壇之一。
大會(huì)共開設(shè)10個(gè)主題論壇，聚焦大模型時(shí)代下的AIGC、Infra、生命科學(xué)、教育，SaaS、web3、跨境電商等領(lǐng)域的變革創(chuàng)新。在8月14日下午「大模型時(shí)代的超級(jí)基建」論壇上，UCloud董事長(zhǎng)兼CEO季昕華分享了題為《中立云服務(wù)助力AIGC的發(fā)展》的主題演講。
季昕華認(rèn)為，判斷一個(gè)大模型能不能做好主要有四個(gè)關(guān)鍵要素：一是資金密度；二是人才密度；三是數(shù)據(jù)密度；四是算力密度。
一家大模型公司如果沒有一個(gè)億美金，那基本上壓力就會(huì)比較大。因此，大模型被稱為是互聯(lián)網(wǎng)的重工業(yè)。除資金以外，大模型的訓(xùn)練需要大量的科學(xué)家人才、數(shù)據(jù)、算力。
而UCloud主要做的就是大模型最下面的基礎(chǔ)設(shè)施。季昕華提到，目前，國(guó)內(nèi)有139家公司在做大模型，其中五六十家都是由UCloud支撐和支持。所以，UCloud對(duì)整個(gè)模型過程中的技術(shù)要求非常清楚，也看到了大模型目前發(fā)展階段在技術(shù)上所遇到的挑戰(zhàn)，包括功耗、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等。
以下為季昕華的現(xiàn)場(chǎng)演講內(nèi)容，雷峰網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嫾罢恚?/strong>
一、從“百模大戰(zhàn)”看做好大模型的關(guān)鍵要素
我來分享一下我們是如何用云計(jì)算支撐整個(gè)大模型發(fā)展的，確實(shí)在國(guó)內(nèi)現(xiàn)在大模型非常火，按照我們的收集，在國(guó)內(nèi)有139家公司做大模型，包括基礎(chǔ)模型和專業(yè)模型，所以稱之為“百模大戰(zhàn)”是非常形象的，而且這個(gè)數(shù)字還在不斷增加。
這其中有兩點(diǎn)：第一個(gè)是我們看到這些公司的人50%以上都是清華大學(xué)畢業(yè)的，今天早上的主論壇潘院士和黃院士都是清華的；第二個(gè)就是中科院自動(dòng)化所；今天還要加上第三個(gè)標(biāo)簽就是南洋理工大學(xué)。
按公司類別來分可以分為五大類：第一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，他們幾乎什么都會(huì)做；第二個(gè)是上市公司，像360、科大訊飛等等；第三個(gè)就是AI團(tuán)隊(duì)，像AI四小龍；第四個(gè)是科學(xué)家創(chuàng)業(yè)，是現(xiàn)在發(fā)展比較快的，像智譜華章、銜遠(yuǎn)科技；第五個(gè)是一大批原來互聯(lián)網(wǎng)的高管出來創(chuàng)業(yè)的，像李開復(fù)、王小川等這樣的公司。
這些清楚以后，其實(shí)我們可以看到大模型做的好不好有四大核心要素：資金密度、人才密度、數(shù)據(jù)密度、算力密度。在資金上，一家大模型企業(yè)在國(guó)內(nèi)沒有一個(gè)億美金起步的話，做大模型的壓力就會(huì)很大，所以我們把大模型稱之為互聯(lián)網(wǎng)的重工業(yè)；做大模型還需要大量的科學(xué)家來做算法分析；大量的數(shù)據(jù)也必不可少；還有算力的密度，有多少?gòu)埧Q定了模型做的有多快、有多好。
二、從整個(gè)訓(xùn)練流程看大模型的挑戰(zhàn)
整個(gè)大模型訓(xùn)練其實(shí)包括四個(gè)步驟：從前期的準(zhǔn)備到訓(xùn)練，再到最后的上線推理運(yùn)行。我在中間加了兩步，從前期的數(shù)據(jù)清洗、預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)、獎(jiǎng)勵(lì)建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及后續(xù)的部署運(yùn)營(yíng)六個(gè)階段，在這個(gè)過程中我們可以看到，往往會(huì)面臨著多樣合規(guī)數(shù)據(jù)獲取，計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等一系列難題。
而UCloud主要做的就是大模型最下面的基礎(chǔ)設(shè)施，“大家知道 OpenAI 做得很好，那么其實(shí)背后有微軟給OpenAI的大力支持。目前國(guó)內(nèi)139家公司里面大概有五六十家都是由UCloud做支撐和支持，所以我們對(duì)整個(gè)模型過程中的技術(shù)要求非常清楚。”
由于大模型的參數(shù)越來越大， 比如1000多億的參數(shù)，這時(shí)候就需要把整個(gè)模型分配到幾千張卡上，那么卡之間的數(shù)據(jù)同步、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，以及中間出現(xiàn)故障的情況下如何做恢復(fù)等問題，在這種情況下對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)，對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的框架要求會(huì)越來越高。
在準(zhǔn)備階段，大家也都清楚最核心的是收集到足夠的數(shù)據(jù)，如何獲取有效的數(shù)據(jù)是最重要的；第二步在訓(xùn)練的階段需要有大量的GPU卡，而大量的卡之間組網(wǎng)就會(huì)產(chǎn)生很多問題，比如存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及穩(wěn)定性等問題，具體來看：
首先是功耗和電力的挑戰(zhàn)：舉例來說，一臺(tái)A800大概需要6000多瓦的電力，H800更高，耗電11千瓦。比如說新加坡，其實(shí)電力成本很高，UCloud烏蘭察布數(shù)據(jù)中心電力充分、電價(jià)低廉、可自然制冷且距離北京更近。相較上海、北京等同等質(zhì)量的數(shù)據(jù)中心，成本下降40%。
其次是存儲(chǔ)的挑戰(zhàn)：在大模型的訓(xùn)練過程中，大量非常小的文件，全部分配到服務(wù)器上，會(huì)有大量的元數(shù)據(jù)操作，還有高吞吐讀的需求，還有大量的順序?qū)懭耄@對(duì)存儲(chǔ)提出了更高的需求。
針對(duì)以上這些問題，UCloud做了一些優(yōu)化，經(jīng)測(cè)試，優(yōu)化后的讀性能有70%左右的性能提升，達(dá)到5GBps；寫吞吐10%左右的吞吐提升，達(dá)到2.2GBps，可充分滿足大模型客戶在單點(diǎn)掛載時(shí)吞吐的性能需求，大幅提升訓(xùn)練效率。后續(xù)，UCloud會(huì)在和kernel交互的方式上進(jìn)一步優(yōu)化并發(fā)來提升寫吞吐的能力。此外，UCloud研發(fā)中的GPUDirect Storage，將會(huì)有更高的存儲(chǔ)性能。
他談到，目前UCloud是國(guó)內(nèi)第一個(gè)支持GPUDirect Storage，那么可以把GPU內(nèi)存的數(shù)據(jù)直接寫到存儲(chǔ)上，而不需要CPU的處理，所以效果會(huì)非常好。
最后是網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)：在大模型的訓(xùn)練過程當(dāng)中，一般有三種并行策略：張量并行、流水線并行、數(shù)據(jù)并行，他們的通信量分別是百GB級(jí)別、100MB級(jí)別、10GB級(jí)別，但是由于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)帶寬的瓶頸限制，GPU不能很好的利用，造成大量浪費(fèi)。GPT 4 對(duì)外的公開數(shù)據(jù)顯示GPU的利用率只有30%多，這是由整個(gè)存儲(chǔ)的帶寬壓力和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)通信的帶寬壓力導(dǎo)致的。
現(xiàn)在業(yè)界流行的有兩種方案：RoCE和InfiniBand，而InfiniBand目前由英偉達(dá)控制，開放性不夠，所以現(xiàn)在大部分的公司開始逐步采用RoCE網(wǎng)絡(luò)。
季昕華表示，大模型訓(xùn)練RDMA網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)要滿足“大規(guī)模、高帶寬”的要求，目前UCloud支持IB和RoCE兩種高性能網(wǎng)絡(luò)方案，IB可以支持萬張以上的GPU同時(shí)接入；而RoCE的可擴(kuò)展性和開放性都比較好，當(dāng)然這里面也存在比較大的一些問題，比如說整個(gè)哈希的不均衡問題等，我們目前正在和一些公司進(jìn)行合作，希望把問題進(jìn)一步解決，能夠提高整個(gè)卡的使用率和效能。
三、談大模型十大應(yīng)用場(chǎng)景和三大挑戰(zhàn)
談到目前國(guó)內(nèi)的場(chǎng)景應(yīng)用，季昕華表示，按照對(duì)大模型輸出內(nèi)容準(zhǔn)確性的容忍度來分類，在游戲NPC、社交輔助、電商、游戲/設(shè)計(jì)的畫圖、翻譯、客服支持、文字和編程輔助、教育、法律、醫(yī)療這10大行業(yè)場(chǎng)景有較為廣泛的落地。
季昕華介紹到游戲中的NPC使用大模型來做的話，會(huì)極大提高游戲用戶的粘性；而在社交輔助上，大模型可以模擬人進(jìn)行交流也非常受歡迎；在電商方面，很多頁(yè)面設(shè)計(jì)、文案輸出、圖片設(shè)計(jì)，都可以交給大模型來做，可大幅提高生產(chǎn)效率；在法律、教育和醫(yī)療領(lǐng)域，更多的是作為輔助功能，最后由老師或者是醫(yī)生和律師來簽字，擔(dān)責(zé)的是人，所以這三類目前是無法被替換的。
另外他還談到，大模型發(fā)展還將持續(xù)面臨數(shù)據(jù)安全、政府對(duì)于合規(guī)性的要求、國(guó)際關(guān)系對(duì)于中國(guó)AI發(fā)展的限制等挑戰(zhàn)。
由于國(guó)際關(guān)系對(duì)于AI發(fā)展有一些核心硬件的限制，國(guó)內(nèi)無法購(gòu)買A100、 H100 或者未來更高一級(jí)的卡、更高性能的芯片，所以中國(guó)AI的發(fā)展會(huì)受到很大的挑戰(zhàn)，和國(guó)外的差距會(huì)越來越越大；還有由于政府對(duì)與合規(guī)性的要求，很多客戶開始采用海外磨槍，國(guó)內(nèi)使用的路子，UCloud在全球有30多個(gè)數(shù)據(jù)中心，可以協(xié)助用戶磨練產(chǎn)品，之后有條件的時(shí)候再搬到國(guó)內(nèi)；還有一個(gè)重要的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)安全，很多用戶的數(shù)據(jù)放在云上，肯定會(huì)擔(dān)心會(huì)不會(huì)被拿走，UCloud是一個(gè)中立的云計(jì)算公司，我們有一個(gè)模式就是給合作伙伴建立專有云或者私有云，放在自己的云上隨意做測(cè)試、訓(xùn)練，也不會(huì)擔(dān)心數(shù)據(jù)的安全問題。
在提問環(huán)節(jié)，他回答了現(xiàn)場(chǎng)觀眾關(guān)于應(yīng)用場(chǎng)景的提問，季昕華表示，現(xiàn)在確實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)多一些，但我們也在其他領(lǐng)域進(jìn)行探索，一個(gè)是 AI for Science，比如AI for化學(xué)，通過無人化的試管試驗(yàn)來驗(yàn)證可能性。第二探索是AI for Brain，在大腦科學(xué)領(lǐng)域，我們?cè)诟愄鞓蜻M(jìn)行合作，通過AI來分析大腦狀態(tài)、大腦操控各種行為時(shí)的變化。第三個(gè)探索就是生物醫(yī)藥。
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