國內(nèi)大模型企業(yè)的十萬卡時代，真的要來了嗎？

9月25日，百度發(fā)布了全面升級的百舸AI異構(gòu)計算平臺4.0，百度智能云事業(yè)群總裁沈抖直言，百舸4.0就是部署十萬卡大規(guī)模集群而設(shè)計的。

百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖觀察者網(wǎng)

而就在幾天前，阿里云宣布其靈駿單網(wǎng)絡(luò)集群已拓展至10萬卡級別。此前，騰訊也發(fā)布了支持十萬卡集群的星脈網(wǎng)絡(luò)2.0。

一度還停留在設(shè)想層面的十萬卡集群，突然成為輿論焦點是在9月初。馬斯克突然宣布在短短122天內(nèi)建成10萬張英偉達H100顯卡的Colossus集群，意味著其算力可能已經(jīng)超過OpenAI。

由顯卡規(guī)模撐起的算力水平，是決定大模型性能的最重要指標(biāo)之一。一般認為，1萬枚英偉達A100芯片，是做好AI大模型的算力門檻。

建一個萬卡集群，單是GPU的采購成本就高達幾十億，因此國內(nèi)能夠部署萬卡規(guī)模集群的，原本就只有阿里、百度等寥寥幾家大廠。而想要部署十萬卡集群，其“燒錢”程度可想而知。

除了資金成本，十萬卡集群同樣面臨巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。沈抖指出，GPU是一種很敏感的硬件，連一天之內(nèi)氣溫的波動，都會影響到GPU的故障率，而且規(guī)模越大，出故障的概率就越高?！癕eta訓(xùn)練llama3的時候，用了1.6萬張GPU卡的集群，平均每3小時就會出一次故障?！?

此外，區(qū)別于傳統(tǒng)CPU集群的串行特點，大模型訓(xùn)練過程需要全部顯卡同時參與并行計算，對網(wǎng)絡(luò)傳輸能力也提出了更大的挑戰(zhàn)。

相比于美國同行，中國大模型企業(yè)還面臨一重特殊的困難，無法像馬斯克那樣全部采用英偉達方案，而是需要使用包括國產(chǎn)GPU在內(nèi)的異構(gòu)芯片。這也意味著，即使同樣十萬張顯卡，國內(nèi)企業(yè)在算力規(guī)模上也很難同美國企業(yè)匹敵。

在上述三重挑戰(zhàn)之下，國內(nèi)大模型企業(yè)的進步速度也有目共睹。

據(jù)沈抖介紹，百舸4.0在萬卡集群上實現(xiàn)了有效訓(xùn)練時長占比99.5%以上，業(yè)界領(lǐng)先，并通過在集群設(shè)計、任務(wù)調(diào)度、并行策略、顯存優(yōu)化等一系列創(chuàng)新，大幅提升了集群的模型訓(xùn)練效率，整體性能相比業(yè)界平均水平提升高達30%。

而阿里云CTO周靖人此前也透露，目前阿里云的萬卡算力集群可以實現(xiàn)大于99%以上連續(xù)訓(xùn)練有效時長，模型算力利用率可提升20%以上。

但隨著性能提升，大模型成本問題只會越來越引人注目。單從能耗來看，沈抖透露，十萬卡集群每天就要消耗大約300萬千瓦時的電力，相當(dāng)于北京市東城區(qū)一天的居民用電量。

一位開發(fā)者向觀察者網(wǎng)直言，盡管在過去一年中大模型廠商的降價幅度確實可觀，但這更多是平臺補貼開發(fā)者的結(jié)果，并非根本解決之道。

對此，阿里云方面強調(diào)，AI發(fā)展仍然處在一個非常早期的階段，必須要靠降價帶動應(yīng)用爆發(fā)，而阿里云搞AI大基建，并不會只算眼前賬。

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