大模型興起導致算力緊張？專家呼吁——

　　國產(chǎn)AI芯片系統(tǒng)應練好“內(nèi)功”

　　本報記者 張佳星

　　“大模型訓練需要大量數(shù)據(jù)，因此對算力的要求很高。”在日前召開的首屆“AI Tech Day(人工智能科技日)”峰會上，中國工程院院士、清華大學計算機科學與技術(shù)系教授鄭緯民介紹，自去年12月份以來，大模型需要的AI芯片漲價一倍，國外芯片“一卡難求”。盡管國內(nèi)數(shù)十家公司在AI芯片研制和生產(chǎn)方面取得了很大進步，但國產(chǎn)芯片尚未受到市場的廣泛青睞。

　　對此，與會專家呼吁，解決算力難題，應重塑大模型算力生態(tài)，助力國產(chǎn)AI芯片系統(tǒng)練好“內(nèi)功”。

　　加強底層研發(fā)，提升國產(chǎn)AI芯片“包容力”

　　“如果基于國外芯片編寫的軟件能夠很容易移植到我們的國產(chǎn)芯片系統(tǒng)上來，用戶就會感覺到國產(chǎn)芯片好用。”鄭緯民認為，但由于生態(tài)建設不完備，目前國產(chǎn)芯片在大模型訓練相關(guān)軟件移植方面表現(xiàn)不太順暢，因此需要進一步加強底層研發(fā)，做好包括編程框架、并行加速、通信庫在內(nèi)的軟件研發(fā)工作。

　　“為了發(fā)展AI芯片的生態(tài)體系，一些國際大企業(yè)甚至可以放棄一些高利潤的項目和方案。”英博數(shù)科CEO周韡韡介紹，營造生態(tài)需要發(fā)動整個行業(yè)的創(chuàng)新力量，例如國際企業(yè)曾通過主動開源部分軟件的底層代碼、讓利給基于芯片的軟件開發(fā)者，形成以AI芯片為核心的算力體系。

　　相較于芯片本身的硬件性能提升，鄭緯民認為，通過營造生態(tài)，提升國產(chǎn)AI芯片的“包容力”更加急迫。“如果算力生態(tài)做得非常好，即使國產(chǎn)芯片的硬件性能只有國外性能的60%及以上，大家也會喜歡用。”鄭緯民說，但如果算力生態(tài)沒做好，新型軟件跑不起來、軟件移植不順暢，即便硬件性能達到國外的120%，照樣難以轉(zhuǎn)變?yōu)橛行懔Α?/p>

　　為凝聚行業(yè)力量、改變當前的大模型算力生態(tài)，英博數(shù)科聯(lián)合百川智能、中國計算機學會、清華大學等單位共同成立北京AI創(chuàng)新賦能中心技術(shù)委員會。作為該技術(shù)委員會的顧問，清華大學電子工程系教授汪玉表示：“在大模型領(lǐng)域，我們將同時從軟件側(cè)和硬件側(cè)方面開展聯(lián)合優(yōu)化。在打造通用型人工智能服務平臺的同時，推動高性能計算領(lǐng)域智能芯片和高模態(tài)電路關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)。”

　　共建基礎生態(tài)，推動現(xiàn)有算力融合創(chuàng)新

　　“大模型興起之前建設的算力，相對而言利用率較低，跟不上現(xiàn)階段大模型對算力指數(shù)級發(fā)展的需求。”艾瑞咨詢產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究院負責人徐樊磊介紹，為提升整體算力效率和滿足差異化需求，應建立支撐大模型萬億量級參數(shù)計算的“智算中心”。“智算中心”可利用現(xiàn)有高質(zhì)量數(shù)據(jù)中心，通過提升組網(wǎng)能力、協(xié)同能力、軟硬件適配能力等實現(xiàn)部署。當前，“萬卡”級別的智算中心正在主要節(jié)點城市發(fā)展起來。

　　與會專家認為，推動現(xiàn)有算力融合創(chuàng)新將進一步提升當前算力使用效率。“1萬塊卡(AI芯片)應該怎么連？是不是每塊卡和其他9999塊直連？如果這樣，中間的連接將需要1萬乘以9999個連接卡，成本將非常高。”鄭緯民說，通過最有效的連接支持模型并行、數(shù)據(jù)并行等不同的要求，是融合創(chuàng)新的關(guān)鍵。

　　大模型背后運行的是更加復雜的網(wǎng)絡架構(gòu)和智能算法。如何在降本增效的同時，促進大模型算力使用門檻的降低？“‘云’模式是打通供需不對稱、達成算力普惠的有效路徑。”周韡韡表示，通過共享、共融集結(jié)現(xiàn)有算力，萬卡平臺及配備高效網(wǎng)絡交互機制的大模型訓練與推理平臺，可以開放給大企業(yè)、小微企業(yè)共用。通過搭載數(shù)據(jù)遷徙、訓練數(shù)據(jù)庫等工具，云平臺等基礎生態(tài)的搭建有望讓算力像水和電一樣隨取隨用。(科技日報)