随着大模型如GPT-3等在人工智能领域的广泛应用，其带来的效果飞跃和通用性提升引发了广泛关注。然而，大模型训练所面临的算力墙和存储墙的严峻挑战也日益凸显。本文将深入剖析大模型在存储空间方面的挑战，并探讨相应的应对策略。
一、存储空间挑战
1. 参数规模庞大
以GPT-3为例，其1750亿参数、3000亿词语的规模，所需的存储空间远超单卡80GB显存，这给存储空间带来了巨大压力。
2. 数据并行需求
在大模型训练过程中，数据并行通过梯度同步确保多卡参数一致，这要求存储空间能够支持大量数据的快速读写。
3. 显存冗余
分组参数切片等优化策略可以节省显存，但同时也带来了存储空间的冗余。
二、应对策略
1. 分布式加速
通过分布式加速，可以将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和访问，从而提高存储空间的利用率。
2. 存储优化
a. 数据并行优化
通过数据并行优化，可以减少数据在存储空间中的冗余，提高存储空间的利用率。
b. 分组参数切片优化
对分组参数切片进行优化，可以减少显存冗余，降低存储空间需求。
3. 硬件资源选型
在硬件资源选型上，应注重算力高和机内多卡通信能力强，如8x NVIDIA A100等配置，以提高存储空间的读写速度。
4. 网络设计优化
集群网络采用8导轨优化的三层CLOS架构，可支撑万卡级别，重点优化同号卡AllReduce操作，提高数据传输效率。
5. 软硬件结合优化
基于静态图的多后端加速架构涵盖图接入、后端抽象、图优化和图转换等环节，可以提高存储空间的利用率。
三、案例分享
以百度百舸·AI异构计算平台2.0为例，该平台针对大模型存储空间挑战，采取了分布式加速、存储优化、硬件资源选型、网络设计优化和软硬件结合优化等多种策略，有效提高了存储空间的利用率和数据传输效率。
四、总结
大模型在存储空间方面面临的挑战是复杂的，但通过分布式加速、存储优化、硬件资源选型、网络设计优化和软硬件结合优化等多种策略，可以有效应对这些挑战。随着技术的不断发展，相信大模型在存储空间方面的挑战将得到更好的解决。