引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型如GPT-4、Gemini等逐渐成为科技领域的明星。然而，这些“智能巨兽”的运行背后，隐藏着巨大的算力需求。本文将深入剖析大模型背后的算力需求，揭秘科技巨兽的强大心脏。
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。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。
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。以下是几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（适合参数较少场景）
- 张量并行（Tensor Parallelism）：矩阵运算的列拆分（如Megatron-LM）
Megatron式张量并行示例
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)
超智融合：应对算力荒的解决方案
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。超智融合即采用融合架构，集成超算和智算的功能。
超智融合的技术路径
- 超算和智算协同：将超算和智算资源进行整合，实现优势互补
- 软件优化：针对大模型训练需求，优化软件算法，提高算力利用率
- 硬件创新：研发新型计算架构，降低算力需求
超智融合的实践注意事项
- 资源整合：超算和智算资源整合过程中，要注意软硬件协同设计，降低成本和能耗
- 人才培养：超智融合需要跨学科人才，要加强人才培养和引进
- 政策支持：政府和企业要加大对超智融合的支持力度
能耗巨兽：驯服大模型的能耗挑战
大模型作为能耗巨兽，在部署过程中，AI工作负载带来的功耗和成本挑战，已然成为产业链的阿喀琉斯之踵。
驯服能耗巨兽的策略
- 架构创新：通过采用异构计算、存算一体、三维堆叠等先进计算理念降低芯片的能耗
- 软硬件协同：优化计算架构，提升能效
- 绿色计算：采用绿色措施、节能人工智能、节能计算系统和可持续发展的人工智能用是构建绿色计算的四个关键
结语
大模型背后的算力需求是推动人工智能技术发展的重要动力。通过深入剖析大模型背后的算力需求，我们可以更好地理解科技巨兽的强大心脏，为未来人工智能技术的发展提供有力支持。