AI智算云，助力大模型訓(xùn)練

　　隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI大模型成為最受關(guān)注的研究方向之一，且面臨著生成式 AI 等更高層次的挑戰(zhàn)，這促使其復(fù)雜度呈爆炸式增長。以ChatGPT為代表的對話式AI應(yīng)用掀起了人類“第四次科技革命”，也觸發(fā)了關(guān)于“AI是否要代替人腦”的全球范圍內(nèi)的討論，多國機構(gòu)紛紛展開調(diào)研，加強對ChatGPT在數(shù)據(jù)安全方面的監(jiān)管。擁抱or挑戰(zhàn)，是再次擺在全人類面前的一個待解題。

　　回溯到2022年，也就是公認(rèn)的“AIGC元年”。當(dāng)年9月, AI繪畫作品《太空歌劇院》橫空出世，并摘得美國科羅拉多州博覽會一項美術(shù)競賽一等獎，該幅畫作是游戲設(shè)計師Jason Allen使用AI繪圖工具M(jìn)idjourney生成。而在AIGC的“宇宙探索”中，中國人同樣不落人后。2022年底，文心大模型推出了一支AIGC視頻——《AI描繪天宮盛宴》，展示了生成式AI應(yīng)用的中國力量。

　　目前，AIGC(人工智能生成內(nèi)容)技術(shù)已能夠靈活運用于寫作、繪圖、語音、視頻等不同維度的創(chuàng)作領(lǐng)域。ChatGPT則是AIGC技術(shù)在聊天機器人領(lǐng)域的一種應(yīng)用。通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，ChatGPT可以生成高質(zhì)量、高效率的自然語言對話，從而提供更加智能化、個性化的服務(wù)。相關(guān)應(yīng)用需要通過大模型訓(xùn)練提升模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以便更好地解決復(fù)雜的任務(wù)。而一個大模型通常包含數(shù)百萬或數(shù)十億個參數(shù)，需要大量的計算資源和時間來訓(xùn)練。

　　然而，大模型訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間，這對于許多研究人員和企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。具體表現(xiàn)在：模型訓(xùn)練不是簡單GPU算力的堆砌，需要具備成百上千的GPU資源整合與調(diào)度能力，以及高速數(shù)據(jù)傳輸與低網(wǎng)絡(luò)延遲。若計算性能不足，大模型的訓(xùn)練效率會受到巨大影響。同時，訓(xùn)練大模型門檻非常高，花費不菲，1,750億參數(shù)的GPT模型單次訓(xùn)練成本高達(dá)1,200萬美元。相關(guān)服務(wù)應(yīng)用公開發(fā)行后，也需要大量推理算力對用戶訪問進(jìn)行支撐。

　　為了解決此類需求，北京超級云計算中心（以下簡稱“北京超算”）提供共享算力服務(wù)，推出AI智算云平臺，有效地解決了大模型訓(xùn)練過程中對算力資源的需求，降低了科研單位與企業(yè)的建設(shè)成本、訓(xùn)練成本，同時有效地保障了各類線上推理業(yè)務(wù)的開展，為大模型的訓(xùn)練提供強有力的支撐。

　　AI智算云助力頭部初創(chuàng)企業(yè)高速發(fā)展

　　AI智算云為用戶搭建簡單易用的使用環(huán)境，AI工程師可以輕松獲取高性價比的智能算力資源。AI智算云能夠：面向大規(guī)模訓(xùn)練提供具備百卡、千卡并行計算的GPU集群資源;面向在線推理業(yè)務(wù)，提供靈活多變的GPU云主機資源，包含A100、A800、V100、T4等多元化的算力，并集成了常用深度學(xué)習(xí)框架，預(yù)置常用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，減少算力環(huán)境建設(shè)、維護等工作，讓用戶能夠?qū)⒏�多精力用于科研項目�?/p>

　　某國內(nèi)第一批入局AI生成領(lǐng)域的技術(shù)團隊，致力于通過自研的算法、底層引擎和平臺為個人用戶和企業(yè)客戶提供創(chuàng)意生產(chǎn)、廣告、數(shù)字藏品等場景形式下的服務(wù)，是一個具有顯著模型特點的AI圖像生成平臺。北京超算基于AI智算云，在較短的時間內(nèi)提供了數(shù)百張可按需擴容的A100算力資源與技術(shù)保障，實現(xiàn)平臺內(nèi)測期間活躍用戶數(shù)千人、月度新增數(shù)萬人，單個用戶1個月內(nèi)可在線生成高達(dá)一萬張圖像，新模型每天支持生成10萬張圖片，單位生成速度控制在幾秒到兩分鐘之內(nèi)，極大地推動了平臺用戶活躍度與新用戶入駐量。

　　AI智算云

　　AI智算云作為北京超算的核心產(chǎn)品，具備多項強大的功能，在AI大模型的訓(xùn)練方面，AI智算云更是展現(xiàn)出了無可比擬的優(yōu)勢。企業(yè)和機構(gòu)無須承擔(dān)大量運維人員工作的壓力，也能夠輕松應(yīng)對訓(xùn)練大型深度學(xué)習(xí)模型的需求，不僅能大幅縮短訓(xùn)練時間，還能夠獲得更加準(zhǔn)確和精細(xì)的結(jié)果，助力企業(yè)在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的市場競爭力得以大幅提升。