很難想象,一個(gè)只有兩三百人的會(huì)議,來(lái)了國(guó)內(nèi)“百模大戰(zhàn)”中的幾十家企業(yè)。他們?yōu)楹味鴣?lái)?
文|趙艷秋
編|;
8與24日,在北京東三環(huán)一家酒店中舉辦的一場(chǎng)發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),來(lái)了國(guó)內(nèi)“百模大戰(zhàn)”中過(guò)半的企業(yè)。
全場(chǎng)的氣氛有些焦慮,一些與會(huì)者見面時(shí)的問(wèn)候語(yǔ)變成了“你家的GPU服務(wù)器到貨了沒(méi)有?”
今年上半年,全球新發(fā)布的大模型約有400個(gè);截至7月,中國(guó)發(fā)布的10億參數(shù)以上的大模型有79個(gè)。Gartner在其最新2023年新興技術(shù)成熟度曲線,將生成式AI置于過(guò)高期望的頂峰,大模型賽道的熱潮,也導(dǎo)致AI算力現(xiàn)在變得異常稀缺,而GPU芯片大廠英偉達(dá)的營(yíng)收和市值都創(chuàng)造了新高。
“我們判斷現(xiàn)在英偉達(dá)H800的缺口在45萬(wàn)片。”一位與會(huì)互聯(lián)網(wǎng)算力平臺(tái)負(fù)責(zé)人說(shuō),業(yè)界整體面臨算力從哪來(lái)的問(wèn)題。
更進(jìn)一步說(shuō),Gartner預(yù)計(jì)生成式AI將在未來(lái)兩到五年帶來(lái)變革性好處,不少大模型企業(yè)出于自身業(yè)務(wù)長(zhǎng)期的發(fā)展,正在體系化考慮大模型業(yè)務(wù),比如,思考自建算力集群,產(chǎn)業(yè)鏈也開始要解決更多大模型系統(tǒng)化發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)。
01
中美大模型或?qū)⒆呦虿煌?ldquo;分野”
很難想象,一個(gè)只有兩三百人的會(huì)議,來(lái)了幾十家大模型企業(yè)。
此前有業(yè)界人士稱,中國(guó)將與美國(guó)一樣,未來(lái)只有幾個(gè)大廠有能力做大模型,其他企業(yè)都將在大模型上做應(yīng)用開發(fā),但顯然每家來(lái)參會(huì)的企業(yè)都懷抱希望,想要一搏。
“我們的模型開源后,大約有150家企業(yè)客戶將它用到了實(shí)際生產(chǎn)中,但其實(shí)可能這只是登記在冊(cè)的,實(shí)際數(shù)量已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了這個(gè)數(shù)。”百川智能技術(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人陳煒鵬說(shuō)。百川是由王小川等創(chuàng)立的大模型企業(yè),今年4月進(jìn)入該賽道,時(shí)機(jī)并不算早,但獲得了市場(chǎng)的良性反饋。他們準(zhǔn)備在Q4發(fā)布更大的500億參數(shù)的模型。
快手在8月剛剛宣布自研大模型“快意”,一位與會(huì)人士稱,正在加緊探索應(yīng)用場(chǎng)景。
“其實(shí),今天我們只是在生成式AI的起點(diǎn)。”浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍告訴數(shù)智前線,“我認(rèn)為還沒(méi)有到定義中國(guó)大模型格局的階段。”
浪潮信息高級(jí)副總裁劉軍
他的理由是,生成式AI未來(lái)的前景實(shí)在是太廣闊了。而從技術(shù)角度看,以十年的維度,今天GPT4的能力還是一個(gè)小娃娃,未來(lái)有多遠(yuǎn),人們能到多高的山,現(xiàn)在都還是未知。包括一些組織正在研究新算法要去顛覆大模型“鼻祖”Transformer,美國(guó)至今也在對(duì)大模型進(jìn)行瘋狂投資,這些都是行業(yè)內(nèi)值得關(guān)注的動(dòng)向。
不得不承認(rèn),從應(yīng)用角度看,當(dāng)下大模型在中美的普及程度不太一樣。ChatGPT在美國(guó)已成為很多人工作不可或缺的助手,寫代碼、寫文檔、做翻譯、寫郵件,不少人每天都在用,也有很多人在持續(xù)使用文生圖的Stable Diffusion、Midjourney。
在國(guó)內(nèi),一些先行企業(yè)在做大模型的落地嘗試。上海儀電旗下數(shù)科公司南洋萬(wàn)邦智能物聯(lián)部經(jīng)理曾佑軒告訴數(shù)智前線,從他們做的項(xiàng)目來(lái)看,主要是內(nèi)部員工的AI助手、知識(shí)管理兩大方向。目前AI助手的費(fèi)用已做到每月每人10元。
但一位與會(huì)互聯(lián)網(wǎng)人士對(duì)此不以為然,他認(rèn)為上述用戶體量還是太小。他們的App有數(shù)億用戶,對(duì)大模型的落地“胃口”顯然更大。“你看ChatGPT有幾億用戶。”他說(shuō)。
大家認(rèn)為,普及上的差距,核心原因是大模型的性能差距。從各大模型企業(yè)釋放的信息來(lái)看,今年底,國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)大模型有望趕上GPT3.5的水平。“我們?cè)O(shè)想中國(guó)有10個(gè)達(dá)到GPT4、GPT5這樣能力的大模型,運(yùn)用前景跟今天就會(huì)完全不一樣。”業(yè)內(nèi)資深人士說(shuō)。
劉軍認(rèn)為,客觀來(lái)看,一方面國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)大模型上和Open AI之間存在較大差距,確實(shí)需要做提升;另一方面,中國(guó)公司在應(yīng)用上毫無(wú)疑問(wèn)具備特別強(qiáng)的創(chuàng)新能力。這兩者結(jié)合起來(lái),中國(guó)在生成式AI上會(huì)有一個(gè)非常好也不一樣的前景。“美國(guó)現(xiàn)在的格局,并不意味著就是中國(guó)未來(lái)的格局。”
大模型的追趕,需要數(shù)據(jù)、算法和算力上的保障,算力目前是一個(gè)突出問(wèn)題。
大模型能力的提升和其訓(xùn)練投入的算力當(dāng)量正相關(guān)。簡(jiǎn)單說(shuō),算力當(dāng)量就是模型參數(shù)量乘以訓(xùn)練的token數(shù)。根據(jù)公開資料分析,GPT-4、PaLM-2等模型的算力當(dāng)量已達(dá)到GPT-3的數(shù)十倍,相當(dāng)于上萬(wàn)顆領(lǐng)先的英偉達(dá)Hopper架構(gòu)GPU組成的AI集群,訓(xùn)練超過(guò)1 個(gè)月的時(shí)間。實(shí)際情況是大家可能找不到這樣的算力,這是國(guó)內(nèi)大模型企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。
一位與會(huì)創(chuàng)業(yè)者對(duì)數(shù)智前線說(shuō),他看到業(yè)界正在研發(fā)各類XPU芯片,早有“百芯大戰(zhàn)”之說(shuō)。未來(lái)AI算力將走向百花齊放,尤其是誰(shuí)將在ChatGPT之后,面向大模型訓(xùn)練開發(fā)出專門的芯片。到那時(shí),GPU將不再通吃天下。
不過(guò),快手異構(gòu)計(jì)算負(fù)責(zé)人劉凌志稱,他們看到新的AI芯片 落地用起來(lái),基本上在兩三年之后。
為了加快多元化芯片的落地,8月,浪潮信息發(fā)布了《開放加速規(guī)范AI服務(wù)器設(shè)計(jì)指南》,“百芯”公司可參考規(guī)范,將服務(wù)器適配周期從原來(lái)將近一年時(shí)間縮短到三分之一。這里的核心問(wèn)題是,英偉達(dá)最搶手的GPU采用了NVLink高速互聯(lián)協(xié)議,但這是一種私有協(xié)議。為解決其他芯片高速協(xié)同工作,國(guó)際開放組織OCP制定了開放加速計(jì)算規(guī)范,目前浪潮信息是最核心的牽頭者和推動(dòng)者。
在8月北京舉辦的OCP大會(huì)上,數(shù)智前線看到了采用燧原AI加速芯片的服務(wù)器。有業(yè)者告訴數(shù)智前線,多元算力局面將在2024年底到來(lái)。
不過(guò),為了解決大模型的快速推進(jìn)和算力稀缺之間的矛盾,業(yè)界需要做的還要更多。
02
硬件企業(yè)向上,軟件企業(yè)向下
當(dāng)下算力的矛盾,不僅是芯片問(wèn)題,也有如何從系統(tǒng)角度把芯片用起來(lái)的問(wèn)題。
“很多人認(rèn)為,只要買了很多GPU,就可以搭建超大規(guī)模的訓(xùn)練集群,這是很大的誤區(qū)。”商湯聯(lián)合創(chuàng)始人陳宇恒曾告訴數(shù)智前線,他深刻體會(huì)到構(gòu)筑AI計(jì)算集群去訓(xùn)練大模型的不易,稱之為“工程的奇跡”。試想,把幾千、幾萬(wàn)塊GPU連接起來(lái),實(shí)現(xiàn)非常高的并行效率,還要保障長(zhǎng)時(shí)間無(wú)故障運(yùn)行,確實(shí)不容易。
浪潮信息人工智能與高性能應(yīng)用軟件部AI架構(gòu)師Owen ZHU在拜訪一家海外大型科技企業(yè)時(shí),企業(yè)的IT總監(jiān)告訴他:“Al集群就像一臺(tái)動(dòng)力強(qiáng)勁的法拉利,但目前為止我們還沒(méi)有很好的掌握如何駕馭它。”這家企業(yè)有很長(zhǎng)一段時(shí)間都在用公有云,當(dāng)他們要?jiǎng)?chuàng)建自己的AI集群時(shí),發(fā)現(xiàn)自己已喪失了面對(duì)最新硬件設(shè)備構(gòu)建集群、優(yōu)化運(yùn)維的能力。
“我們每個(gè)創(chuàng)業(yè)公司都會(huì)考慮自建集群,但基本決策都還沒(méi)有下。”一家與會(huì)的大模型創(chuàng)業(yè)人士告訴數(shù)智前線,他稱想自建的原因是目前整個(gè)行業(yè)的算力都很緊張,使用云服務(wù)有很大的不確定性,長(zhǎng)期來(lái)看成本也較貴,因?yàn)樵瓉?lái)云可以超賣,但現(xiàn)在訓(xùn)練大模型,為了追求集群的性能,不允許云廠商超賣,這導(dǎo)致用云的成本比自建要高。而目前沒(méi)做決策的原因,是自建的復(fù)雜性。
金山辦公技術(shù)總監(jiān)熊龍飛觀察,他們的一些用戶出于數(shù)據(jù)安全和隱私,對(duì)私有化部署已提出強(qiáng)烈需求。“當(dāng)前,我們做的主要還是公有云方案,后面要進(jìn)行私有化部署的遷移,不僅需要尺寸更小的模型,也要更強(qiáng)的本地算力集群。”
Owen ZHU觀察,企業(yè)在智算場(chǎng)景下,建設(shè)本地集群的需求越來(lái)越明顯,但從目前的情況看,絕大多數(shù)用戶在如何用好這些算力上,或多或少都遇到一些問(wèn)題。
基于這些用戶的需求,8月24日,浪潮信息正式發(fā)布大模型智算軟件棧OGAI (Open GenAI Infra) “元腦生智”,這是一套全棧軟件,面向生成式AI開發(fā)與應(yīng)用場(chǎng)景,涉及從集群系統(tǒng)環(huán)境部署到算力調(diào)度保障再到大模型開發(fā)管理。
“現(xiàn)在市面上沒(méi)有公開、標(biāo)準(zhǔn)化的東西,我們就把自己從2021年起做大模型的工程經(jīng)驗(yàn)、服務(wù)客戶的經(jīng)驗(yàn),轉(zhuǎn)化成工具和流程。”Owen ZHU說(shuō)。
這看上去有些跨界,畢竟浪潮信息以算力和基礎(chǔ)設(shè)施為主。但實(shí)際上,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上,跨界動(dòng)作愈發(fā)頻繁,業(yè)界有著“軟件企業(yè)向下,硬件企業(yè)向上”的現(xiàn)象。
各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不僅開發(fā)各類大模型,做模型商店,還向下做芯片,做人工智能算力大底座。
GPU大廠英偉達(dá)CEO黃仁勛在今年一個(gè)大學(xué)演講中稱,“調(diào)動(dòng)公司各方力量來(lái)推進(jìn)人工智能”。英偉達(dá)估計(jì),這項(xiàng)工作在過(guò)去十年間已花費(fèi)了超過(guò) 300 億美元,使英偉達(dá)不僅是一家芯片供應(yīng)商,還建立起一支訓(xùn)練大模型的人工智能團(tuán)隊(duì),開發(fā)了CUDA 之外的多層關(guān)鍵軟件,目的是為程序員節(jié)省勞動(dòng)力。
“人工智能是對(duì)計(jì)算方式的重新發(fā)明。”黃仁勛進(jìn)一步解釋,“我們從頭開始構(gòu)建一切,從處理器一直到最終。”
此前,浪潮信息也已開始人工智能的相關(guān)布局,在2021年9月,發(fā)布了參數(shù)量為2457億的大語(yǔ)言模型“源1.0”,成為國(guó)內(nèi)首個(gè)推出大語(yǔ)言模型的“硬件”企業(yè),時(shí)間與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如阿里等不相上下。
在被問(wèn)及浪潮信息的定位時(shí),劉軍回應(yīng),開發(fā)大模型的核心出發(fā)點(diǎn),還是研究大模型對(duì)于算力系統(tǒng)的需求特點(diǎn),但他也隨即補(bǔ)充,“我們?cè)絹?lái)越不認(rèn)為自己是個(gè)硬件廠商,如何能把硬件這個(gè)生意轉(zhuǎn)化成更大的生產(chǎn)力,我們必須去理解客戶的應(yīng)用需求和痛點(diǎn),這也要求浪潮信息不僅僅是硬件,我們?cè)谙到y(tǒng)、軟件、算法上都有非常強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)和能力。”
在人工智能賽道,中美企業(yè)當(dāng)下處于狂跑構(gòu)筑大模型、創(chuàng)造新應(yīng)用的關(guān)鍵時(shí)期,很多角色在加速轉(zhuǎn)變,因?yàn)榭蛻粜枨髲?fù)雜,單一角色的價(jià)值越來(lái)越低,越做越難。這就好像混亂的“戰(zhàn)國(guó)時(shí)代”,沒(méi)有說(shuō)分工在哪一層,有跨界,有垂直整合,有些亂序,說(shuō)不上誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò),大家都在嘗試。
03
公有云之外的一套工具鏈
為什么浪潮信息會(huì)選擇此時(shí)推出大模型智算軟件棧OGAI?一位資深人士告訴數(shù)智前線,在公有云上跑通大模型后,不少企業(yè)開始考慮自建集群,而一些企業(yè)搶購(gòu)的GPU,將陸續(xù)在下半年和明年上半年到達(dá)客戶現(xiàn)場(chǎng)。
此前,互聯(lián)網(wǎng)大廠都提供了相應(yīng)的工具鏈,但都在自家云平臺(tái)上提供服務(wù)。浪潮信息的大模型智算軟件棧OGAI“元腦生智”,則針對(duì)本地化或私有化部署,并且可以在用戶的不同平臺(tái)上“嫁接”使用,不要求一定基于浪潮信息的“源”大模型或該公司的某一平臺(tái)。
大模型智算軟件棧OGAI分為五層,各層對(duì)應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,每層間是解耦的,用戶需要哪些工具,就可以調(diào)用哪些。Owen ZHU看到 ,在大型智算中心的建設(shè)場(chǎng)景中,基本會(huì)使用從L0到L4的全棧軟件服務(wù),企業(yè)也可選擇其中的某一些工具鏈。
在這五層中,與其他工具鏈形成差異化的主要是L1和L2層。
L1層PODsys提供了集群部署的系統(tǒng)化工具。有趣的是,這一層是開源軟件組成的。Owen ZHU稱,這符合不少有互聯(lián)網(wǎng)精神的企業(yè),使用開源組件的需求。在諸多開源工具中如何選用、如何配置、如何快速組合,浪潮信息將自己之前的實(shí)踐公開出來(lái)。這些軟件可從PODsys.ai網(wǎng)站下載,免費(fèi)使用。
L2層則是商業(yè)化調(diào)度平臺(tái)AIStation,它的一些功能將與L1層PODsys形成承接。劉軍介紹,商業(yè)化和開源之間的區(qū)別在于生產(chǎn)效率。
比如,在PODsys里也有兩個(gè)開源的調(diào)度器,是免費(fèi)使用的,而商業(yè)版本則能自動(dòng)識(shí)別各種節(jié)點(diǎn)、設(shè)備的故障,把它從計(jì)算資源池里剔除出去,加入新的可用計(jì)算資源。同時(shí),如果產(chǎn)生了斷點(diǎn),它能從最新斷點(diǎn)自動(dòng)化加載回來(lái)繼續(xù)往前計(jì)算。
這是斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)功能,大模型訓(xùn)練時(shí)間通常從幾周到幾個(gè)月,出現(xiàn)設(shè)備失效后,不能讓跑了幾十天的作業(yè)又重頭再來(lái),斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)的設(shè)置和保護(hù),對(duì)客戶是一個(gè)極大的保護(hù)。目前,市面上的開源版本不提供這些功能,用戶可以根據(jù)需求來(lái)選擇。
L3大模型訓(xùn)練層和L4層多模型納管層,提供的功能類似互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的工具鏈,但OGAI是為企業(yè)提供本地化和私有化部署的。值得關(guān)注的是L4層,未來(lái),浪潮信息將通過(guò)它的元腦生態(tài),參與到大模型企業(yè)的商業(yè)通道中。
經(jīng)歷了這些年人工智能的演進(jìn)后,劉軍稱,今天我們?nèi)蕴幱诖竽P偷钠瘘c(diǎn),除了人工智能的三要素——更好的數(shù)據(jù)、更有創(chuàng)意的算法和更好的算力之外,他希望再加兩個(gè),即更好的工程和更好的生態(tài),逐步將大模型的飛輪跑起來(lái)。
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