欧美色图 亚洲色图 对话郑纬民院士：用超行为念AI大模子肃肃，资本只需英伟达1/6
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文 丨 新浪科技 周文猛
在肃肃东说念主工智能大模子的经由中，采购超等蓄意就业或存储器，也正在成为有用缓解算力战栗的新路子。
近日，中国工程院院士、清华大学蓄意机系素质郑纬民在与新浪科技调换中指出，“以前肃肃一个大模子要参预几十亿，但如果把大模子肃肃拿到超算上去作念，价钱只需要用到英伟达的六分之一。”
此外，郑纬民还指出了一种全新的AI推剃头展新趋势——“以存换算”。他以清华大学与AI独角兽企业月之暗面共同开拓的Mooncake时刻框架为例，先容了该时刻基于“以存换算”念念路，匡助月之暗面kimi智能助手缓解算力弥留需求的旨趣，从而幸免就业器宕机。
“把大模子肃肃搬到超算上，价钱只需英伟达1/6”
郑纬民看到，在经过ChatGPT发布后全球各科技企业快速追逐后，本年大模子有两个特质：第一，基础大模子进入多模形容态，不单好文本，还有图像、视频等；第二，简直用起来了，大模子正与各行业本色的投合，比如大模子+金融，大模子+医疗、大模子+汽车、大模子+智能制造等。
“大模子简直在与国民经济GDP、跟东说念主们的生流水平密切投合，我一直合计基础大模子咱们的水平跟好意思国比一经差少量，但‘大模子+’这件事，咱们一经有但愿跨越好意思国的。”郑纬民暗示。
干系词，大模子实在的应用经由中，在波及数据赢得、数据预处理、模子肃肃、模子微调、模子推理等五个智商在内的全人命周期中，却需要大批的算力资源。若缘何更低的资本赢得愈加高效、更高可靠的AI大模子算力资源，成为每家企业王人在念念考的问题。
迫于外洋高端芯片赢得的困难，现在国内为闲静AI大模子肃肃带来的海量算力需求，主要发展出的一种惩办念念路是：通过搭建千卡、万卡集群，通过海量芯片半导体堆叠，采购多家厂商的芯片进行异构卡不竭肃肃，来闲静我方大模子居品肃肃的海量算力需求。但在郑纬民看来，这种面容虽能惩办算力紧缺问题，但也存在一些流弊。
领先，关于构开国产万卡系统，建成天然难堪，但用好却很难。郑纬民以我方作念高性能蓄意的亲自阅历身材力行说念：“建一个2000卡的系统，其中1000块用英伟达芯片，另外1000块用其他厂家的，系统建成也初始起来了，但最终发现这些芯片性能不一，有的技艺小少量，有的技艺大少量，一个任务下来分红2000份，还要给其中1000个芯片分小少量的任务，另外1000个分大少量的任务，这一经静态的，如果是动态的，则径直分红了2000份最小的进行处理，性能很低。”
郑纬民指出，大鸿沟算力集群建造经由中存在木桶效应，有的蓄意卡智力强，有的则弱，就像悉数桶装几许水最终是由短板决定的，板子再长也莫得用。“是以1000个老GPU和1000个新GPU合起来，性能比2000个老GPU性能还低少量，作念大鸿沟算力集群的资本也挺大。”
巨乳 乳首在郑纬民看来，进行大鸿沟异构卡不竭肃肃，在静态环境下想要赶走最高的性能很难，并不合算，如果再波及他乡卡，就会更难，数据从北京传到贵州，贵州作念出来胁制再送到上海，这中间波及的时分资本极高。“钱少的东说念主不需要作念，钱多的东说念主不错试试。”
郑纬民淡薄企业尝试采纳超算来进行AI大模子肃肃。“我国有14亿超算系统，钱王人是国度付的，有的机器还有少量富饶，因为国内超算机器收费低廉，不像英伟达要把机器资本收纪念还要赢利，是以大师作念大模子肃肃到青岛神威超算上作念，六分之一的价钱就够了。”郑纬民暗示。
“以存换算，概况有用裁汰AI推理资本”
事实上，大模子实在的应用经由中，在波及数据赢得、数据预处理、模子肃肃、模子微调、模子推理等五个智商在内的全人命周期中，需要大批算力资源的同期，也需要有着大批的存储资源，用于存储海量蓄意胁制。尤其在模子推理经由中，怎样存得多、传得快、性价比高，成为悉数行业王人在共同念念考的问题。
此前，郑纬民曾公开说起，“AI存储是东说念主工智能大模子的要津基座，存储系统存在于大模子人命周期的每一环，是大模子的要津基座，通过以存强算、以存换算，先进的AI存储概况培育肃肃集群可费用，裁汰推理资本，培育用户体验。”
在与新浪科技调换中，郑纬民共享了“以存换算”的基首肯趣。他指出，“大模子无论是肃肃一经推理，王人需要很大的算力，同期也需要好多存储，用来存储大模子肃肃出来的海量参数，以及推理经由中产生的一些经由数据。”干系词，如果悉数肃肃或推理经由中需要存储的数据越来越多，这会导致存储器资源紧缺，最终反而又会成为大模子性能培育的“职守”。
据郑纬民先容，为惩办上述问题，清华大学想了两个观点：第一，在推理经由当中，现在主若是推理卡责任，主机CPU跟主机存储器是无谓的，因此，不错想观点把主机上的存储用具到推理经由中，培育了存储器应用率，性能培育的同期，也纯粹了不停购买推理卡的资金资本；第二，将推理经由中产生的共性的、用户共用的内容存储起来，通过存储必要推理经由中产生的数据，当后续碰到相同问题的时候径直调用，径直省去了每次碰到相同问题时推理经由，培育了恶果，同期纯粹了资源。
郑纬民以清华大学与月之暗面共同研发的Mooncake时刻框架为例先容指出，“通过将不同用户与Kimi对话的世界内容索取出来，存储下来，这不仅减少了每次用户发问王人要从头生成的经由欧美色图 亚洲色图，纯粹了许多算力卡，也减少了kimi因考察过大导致的‘考察蔓延’或‘宕机’等问题。”