在人工智能领域，大模型的崛起正推动技术边界不断突破，而支撑其运转的资源需求也达到了前所未有的规模。本文将深入探讨大模型背后的算力秘密，特别是P级算力在AI巨兽中的重要作用。
一、大模型与算力的关系
大模型，如GPT-4、Gemini等，通常拥有千亿甚至万亿级别的参数。这些模型在训练和推理过程中需要大量的计算资源，尤其是高性能的GPU集群。因此，算力成为大模型能否高效运行的关键。
二、P级算力：大模型的心脏
P级算力，即每秒千万亿次浮点运算能力，是大模型运行的核心。以下将从几个方面揭秘P级算力的奥秘。
1. GPU集群的“军备竞赛”
大模型的训练高度依赖高性能GPU集群。以GPT-3为例，其训练消耗了约1.7M GPU小时（A100），若仅用单卡需耗时200年。而GPT-4的训练更是动用了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
为了满足大模型的算力需求，并行计算架构也在不断演进。数据并行和张量并行是两种常见的并行计算架构。
- 数据并行：将batch数据切分到不同设备，适合参数较少的场景。
- 张量并行（Tensor Parallelism）：矩阵运算的列拆分，如Megatron-LM。
3. Megatron式张量并行示例
以下是一个Megatron式张量并行的示例代码：
class ColumnParallelLinear(nn.Module):
def __init__(self, indim, outdim):
super().init()
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(outdim//worldsize, indim))
def forward(self, x):
localoutput = x @ self.weight.T
return torch.distributed.all_gather(localoutput)
4. 华为云“All in”大模型：盘古3.0
华为云的盘古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。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。
5. 芯片战争与算力霸权
马斯克旗下的Grok 3训练消耗了20万块英伟达GB200芯片，相当于建造了全球最强的AI训练设施Colossus。这场战争没有硝烟，却决定着谁将掌控智能时代的大脑——芯片，既是科技企业的生死线，更是国家竞争的关键。
6. 超智融合：应对算力荒
超智融合，即采用融合架构，集成超算和智算的功能。在当前大模型训练需要大算力不断支持的时代背景下，超智融合理念落地意义重大。
7. 推进超智融合
为满足大模型Grok3的训练需求，埃隆·马斯克在美国田纳西州孟菲斯市打造超级算力集群。据报道，这一计划于2024年底落成的算力巨兽将集成10万块英伟达H100 GPU，堪称地表最强人工智能（AI）训练集群。
三、总结
P级算力是大模型背后的强大心脏，它推动着人工智能领域的快速发展。随着技术的不断进步，P级算力将在未来发挥更加重要的作用。