2023年，大模型的突破和生成式AI的興起，正在引領(lǐng)AI產(chǎn)業(yè)邁入智能創(chuàng)新的新階段，同時(shí)也將引發(fā)算力架構(gòu)的新變局。

根據(jù)最新發(fā)布的《2023-2024年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》，全球人工智能硬件市場(chǎng)（服務(wù)器）規(guī)模將從2022年的195億美元增長(zhǎng)到2026年的347億美元，五年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)17.3%；在中國(guó)，預(yù)計(jì)2023年中國(guó)人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億美元，同比增長(zhǎng)82.5%，2027年將達(dá)到134 億美元，五年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)21.8%。中國(guó)算力市場(chǎng)、特別是智算領(lǐng)域，正在蓬勃發(fā)展。

01.?CPU+GPU成為AI異構(gòu)計(jì)算主要方式

大模型時(shí)代，構(gòu)建和調(diào)優(yōu)生成式AI基礎(chǔ)模型以滿(mǎn)足應(yīng)用需求，將為整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)帶來(lái)改變和發(fā)展機(jī)遇?！耙詰?yīng)用為導(dǎo)向、系統(tǒng)為核心”，將是未來(lái)算力升級(jí)的主要路徑。

從技術(shù)發(fā)展視角來(lái)看，異構(gòu)計(jì)算仍然是芯片發(fā)展趨勢(shì)之一。在單一系統(tǒng)中，異構(gòu)計(jì)算通過(guò)利用不同類(lèi)型的處理器（如CPU、GPU、ASIC、FPGA、NPU等）協(xié)同工作，執(zhí)行特定任務(wù)，以?xún)?yōu)化性能和效率，更高效地利用不同類(lèi)型的計(jì)算資源，滿(mǎn)足不同的計(jì)算需求。比如，通過(guò)發(fā)揮GPU并行處理能力，可以提高模型，尤其是大模型的訓(xùn)練速度和效率；在數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型調(diào)優(yōu)等階段，可以使用CPU進(jìn)行計(jì)算和決策，或在控制和協(xié)調(diào)計(jì)算資源(如GPU、FPGA等) 的工作過(guò)程中使用CPU，以確保計(jì)算過(guò)程的順利進(jìn)行；此外，可通過(guò)使用FPGA進(jìn)行推理加速，從而將模型實(shí)現(xiàn)在邊緣設(shè)備的部署，以開(kāi)展更快速的實(shí)時(shí)推理工作。

IDC調(diào)查研究顯示，截至2023年10月，中國(guó)市場(chǎng)普遍認(rèn)為“CPU+GPU”的異構(gòu)方式是AI異構(gòu)計(jì)算的主要組合形式。

圖：人工智能訓(xùn)練和推理工作負(fù)載選用的計(jì)算架構(gòu)

（來(lái)源：《2023-2024年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》）

02.?大模型時(shí)代，AI芯片三大挑戰(zhàn)

AI算力需求的提升給中國(guó)本土芯片廠(chǎng)商的發(fā)展提供了較大的空間，帶來(lái)新的機(jī)遇。IDC預(yù)計(jì)，2023年中國(guó)人工智能芯片出貨量將達(dá)到133.5萬(wàn)片，同比增長(zhǎng) 22.5%。

在面臨廣闊機(jī)會(huì)的同時(shí)，大模型時(shí)代，我國(guó)AI芯片也面臨著新的發(fā)展挑戰(zhàn)。

首先，與國(guó)際領(lǐng)先AI芯片差距較大，以英偉達(dá)最新發(fā)布的H200 GPU為例，性能已經(jīng)達(dá)到其A100 GPU近5倍。而我國(guó)AI芯片的大模型集群訓(xùn)練性能，只有個(gè)別接近A100/A800，大多數(shù)不到其性能的50%，這也意味著，我國(guó)AI芯片在大模型訓(xùn)練性能方面，與國(guó)際領(lǐng)先水平約是3年的代際差距。

其次，生態(tài)方面，英偉達(dá)的CUDA經(jīng)過(guò)17年、累計(jì)超過(guò)100億美元的資金投入，全球開(kāi)發(fā)者已經(jīng)超過(guò)300萬(wàn)，成為全球AI開(kāi)發(fā)處于壟斷地位的基礎(chǔ)庫(kù)。反觀(guān)國(guó)內(nèi)AI芯片企業(yè)，整體市場(chǎng)占有率加起來(lái)不超過(guò)10%，且各家AI芯片軟件各異、生態(tài)零碎割裂。

此外，在當(dāng)前時(shí)代背景下，我國(guó)AI芯片產(chǎn)能受阻、向高端芯片進(jìn)階關(guān)鍵技術(shù)受限等，也在一定程度上制約了AI芯片的發(fā)展。

03.?破解異構(gòu)算力三重難題

基于當(dāng)前現(xiàn)狀，北京智源人工智能研究院副院長(zhǎng)兼總工程師林詠華提出，大模型時(shí)代，我國(guó)異構(gòu)算力主要面臨三重束縛。

異構(gòu)算力束縛一：不一樣的算力，不能合池訓(xùn)練

具體而言，當(dāng)前異構(gòu)混合分布式訓(xùn)練存在如下挑戰(zhàn)：不同架構(gòu)設(shè)備的軟硬件棧不兼容，數(shù)值精度也可能存在差異；不同架構(gòu)設(shè)備之間很難高效通信；不同設(shè)備算力和內(nèi)存不同，很難進(jìn)行負(fù)載均衡切分。

這些挑戰(zhàn)很難一次性解決，目前智源已經(jīng)嘗試在相同架構(gòu)不同代際設(shè)備或者在兼容架構(gòu)的不同設(shè)備上進(jìn)行異構(gòu)訓(xùn)練，未來(lái)將探索不同架構(gòu)設(shè)備上的異構(gòu)訓(xùn)練。FlagScale是一個(gè)支持多廠(chǎng)商異構(gòu)算力合池訓(xùn)練的框架，當(dāng)前實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)流水線(xiàn)并行及異構(gòu)數(shù)據(jù)并行兩種模式。

異構(gòu)流水線(xiàn)并行：在該模式實(shí)際訓(xùn)練時(shí)，可以跟數(shù)據(jù)并行、張量并行以及序列并行進(jìn)行混合來(lái)實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練。根據(jù)反向傳播算法內(nèi)存使用特點(diǎn)，該模式適合將內(nèi)存比較大的設(shè)備放在流水線(xiàn)并行靠前的階段，內(nèi)存小的設(shè)備放在流水線(xiàn)并行靠后的階段，然后根據(jù)再設(shè)備的算力來(lái)分配不同的網(wǎng)絡(luò)層來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

異構(gòu)數(shù)據(jù)并行模式：在該模式實(shí)際訓(xùn)練時(shí)，可以跟張量并行、流水線(xiàn)并行以及序列并行進(jìn)行混合來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模高效訓(xùn)練。算力和內(nèi)存都比較大的設(shè)備將處理較大的微批次大小，而算力和內(nèi)存都比較小的設(shè)備將處理較小的微批次大小，從而實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備上的負(fù)載均衡。

根據(jù)智源所展示的在英偉達(dá)和天數(shù)智芯集群的三組異構(gòu)混合訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)結(jié)果，顯示異構(gòu)混合訓(xùn)練收益較好，在三種配置情況下接近甚至超過(guò)了性能上限，這說(shuō)明異構(gòu)混合訓(xùn)練的效率損耗較低，獲得了較好的訓(xùn)練收益。

林詠華介紹，異構(gòu)算力合池訓(xùn)練框架FlagScale正在實(shí)現(xiàn)英偉達(dá)算力集群與天數(shù)智芯算力集群的異構(gòu)合池訓(xùn)練，未來(lái)將實(shí)現(xiàn)更多不同中國(guó)廠(chǎng)商算力集群之間的異構(gòu)合池訓(xùn)練，推動(dòng)不同廠(chǎng)商異構(gòu)芯片的通信庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)高速互通互聯(lián)。

她表示，在芯片的迭代更新過(guò)程中，肯定存在新、舊代際芯片混用的過(guò)程，希望繼續(xù)攻關(guān)兼容異構(gòu)芯片的混合訓(xùn)練技術(shù)，也希望在同一個(gè)數(shù)據(jù)中心，各種商業(yè)資源可以靈活組合，將性能和效率最大化。

異構(gòu)算力束縛二：受CUDA制約，算子庫(kù)在不同硬件上適配難度大

當(dāng)前，我國(guó)AI芯片軟件生態(tài)薄弱，主流AI框架以支持英偉達(dá)芯片為主。對(duì)于國(guó)產(chǎn)AI芯片來(lái)說(shuō)，需要適配多款框架，每次AI框架版本升級(jí)，需要重復(fù)適配；同時(shí)，各AI芯片廠(chǎng)商有自己的底層軟件棧，彼此不兼容。

在大模型需求下，上述問(wèn)題帶來(lái)三大影響：第一，針對(duì)大模型需要的算子及優(yōu)化方法缺失，導(dǎo)致模型無(wú)法運(yùn)行或者運(yùn)行效率低；第二，會(huì)出現(xiàn)因?yàn)樾酒軜?gòu)和配套的軟件實(shí)現(xiàn)差異而帶來(lái)的精度誤差問(wèn)題；第三，要在國(guó)產(chǎn)AI芯片上實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練，需要大量移植工作，適配遷移成本很高。

對(duì)此，林詠華認(rèn)為，構(gòu)建公共的AI芯片開(kāi)放軟件生態(tài)非常關(guān)鍵，結(jié)合大模型研究和發(fā)展需求，基礎(chǔ)架構(gòu)層面要構(gòu)建基于下一代開(kāi)放、中立的AI編譯器中間層，并且要適配PyTorch框架，支持開(kāi)源編程語(yǔ)言及編譯器擴(kuò)展。下一步，要繼續(xù)探索最大化硬件基礎(chǔ)架構(gòu)性能和利用率的共性核心技術(shù)，對(duì)典型和復(fù)雜算子的軟硬件協(xié)同極限優(yōu)化，使得成果開(kāi)源開(kāi)放，高效支撐大模型訓(xùn)練。

異構(gòu)算力束縛三：芯片架構(gòu)、軟件各異，評(píng)測(cè)難度大，影響落地進(jìn)展

當(dāng)前，AI芯片企業(yè)眾多，各自架構(gòu)和開(kāi)發(fā)工具鏈不同，且AI框架眾多，再加上層出不窮的場(chǎng)景和復(fù)雜多變的模型，導(dǎo)致適配工作量大、開(kāi)發(fā)復(fù)雜度高、評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一，影響了產(chǎn)品的落地和規(guī)?；瘧?yīng)用。

林詠華認(rèn)為，AI異構(gòu)芯片的評(píng)測(cè)，對(duì)行業(yè)生態(tài)有重要價(jià)值。當(dāng)前，業(yè)界缺少被廣泛認(rèn)可的、中立的、開(kāi)源開(kāi)放的、針對(duì)異構(gòu)芯片的評(píng)測(cè)體系。應(yīng)該建立開(kāi)源的AI芯片評(píng)測(cè)項(xiàng)目，具體包括基礎(chǔ)環(huán)境、異構(gòu)芯片基礎(chǔ)軟件、測(cè)試集等，對(duì)模型運(yùn)行的支持情況、芯片的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算吞吐量、芯片和服務(wù)器其他零部件的使用情況、芯片對(duì)不同框架和軟件生態(tài)的支持能力等方面，進(jìn)行全方位評(píng)測(cè)。

04.?寫(xiě)在最后

AI大模型的發(fā)展提升了智能算力的需求。IDC數(shù)據(jù)顯示，2022-2027年，我國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)33.9%，超越同期通用算力規(guī)模16.6%的年復(fù)合增長(zhǎng)率。

本土AI芯片廠(chǎng)商正面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。針對(duì)單芯片算力的瓶頸問(wèn)題、多芯片異構(gòu)合池訓(xùn)練難題，以全局思維打造算力基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)成為未來(lái)的關(guān)鍵。特別是在構(gòu)建與硬件匹配的軟件生態(tài)，包括操作系統(tǒng)、中間件和工具鏈等方面，隨著大模型從基礎(chǔ)研發(fā)走向應(yīng)用落地，軟件基礎(chǔ)設(shè)施的重要性和價(jià)值將會(huì)進(jìn)一步凸顯。這也是大模型在完成了“從0到1”的預(yù)訓(xùn)練之后，在通往“從1到100”的應(yīng)用和大規(guī)模落地過(guò)程中，AI芯片作為核心基礎(chǔ)環(huán)節(jié)必須完成的修煉，也將給中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響。

審核編輯：黃飛