引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型成为了推动技术进步的关键力量。然而，大模型的训练和运行需要巨大的计算资源，这背后隐藏着复杂的计算力密码。本文将深入探讨大模型背后的计算力需求，解析如何高效驱动这些AI巨兽运转。
一、大模型的计算资源需求
大模型的训练和推理过程对计算资源有着极高的要求。以下是几个关键的计算资源需求：
1. 计算资源：GPU集群的“军备竞赛”
大模型的训练高度依赖高性能GPU集群。例如，GPT-3的训练消耗了约1.7M GPU小时（A100），而GPT-4的训练则动用了2.5万块A100 GPU，持续运行近100天。这种规模的算力需求推动企业构建万卡级集群，例如Meta的24K H100集群。
2. 并行计算架构演进
为了满足大模型的计算需求，并行计算架构也在不断演进。数据并行和张量并行等技术在提升计算效率方面发挥了重要作用。
二、降低能耗与成本
大模型的能耗和成本是产业界关注的焦点。以下是一些降低能耗与成本的方法：
1. 半导体厂商的架构创新
半导体企业通过架构设计、制造工艺、先进封装等手段，降低芯片的能耗，提高单一芯片的性能和能效。
2. 优化计算架构与提升能效
通过优化计算架构和提升能效，可以降低大模型的能耗和成本。
三、华为云“All in”大模型：盘古3.0
华为云推出的盘古3.0大模型，通过强大的计算能力和智能算法，为各个行业的业务场景提供了全面、高效的支持。
1. AI算力云平台
华为构建了以鲲鹏和昇腾为基础的AI算力云平台，为大模型开发和运行提供分布式并行加速、算子和编译优化、集群级通信优化等关键能力。
2. 算力调优
基于华为的AI根技术，大模型训练效能可以调优到业界主流GPU的1.1倍。
四、华为中科大联创大模型低比特量化算法
华为联手中科大提出的CBQ新方案，仅用0.1%的训练数据实现7倍压缩率，保留99%精度，降低了大模型的部署成本。
五、总结
大模型的计算力密码涉及多个方面，包括计算资源需求、能耗与成本控制、技术创新等。通过不断优化和创新发展，我们可以更好地驱动AI巨兽高效运转，推动人工智能技术的进步。