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号称孵化 30 多个国产大模型的华为昇腾,究竟是何方神圣? ...

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发表于 2023-5-23 03:04:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
如果说,大模型是智能化时代的新型工件,那么昇腾 AI 则相当于制造了这些工件的 " 母机 " 或 " 车床 "。9 ~8 x# T6 ^9 N1 q
5 月初,在鲲鹏昇腾开发者峰 2023 上,华为全面宣布升级鲲鹏开发者套件 DevKit 23.0,首批基于鲲鹏的一体化解决方案联合发布,而其中最瞩目的,莫过于孵化了众多国内大模型的昇腾 AI。, k5 |( n5 ^7 B
目前,基于昇腾 AI 已孵化和适配 30 多个主流大模型,超过一半的中国原生大模型基于昇腾 AI 孵化。
/ Q  j) G2 c6 p其中就包括了悟道大模型、鲲鹏大模型,鹏程系列、紫东系列等。
8 d, m& H- u$ J+ x$ P; b7 w& F6 x2 z& [: T1 J$ w+ k8 j1 ]& m
! m  B1 m3 v$ d. Z
+ I' @  _7 e  q3 P
如果说,大模型是智能化时代的新型工件,那么昇腾 AI 则相当于制造了这些工件的 " 母机 " 或 " 车床 "。" W, c! w3 o7 w" L- r
它不仅可以生产和加工各种大模型,满足不同的需求和场景,还提供了大模型的训练、推理、优化、部署等全流程的能力。! Y" i' c9 o1 s% l" K4 n# d! _
那么,在大模型竞争日益激烈的今天,它的出现,对中国大模型的整体生态,又意味着什么?+ \" P4 z5 g' P
今天,我们就试着从技术与商业应用两方面,详细谈谈昇腾 AI 对中国大模型的意义。4 x* C5 K, O5 w) a/ V/ ~" y
01 AI 时代心 " 底座 "
3 t8 q. Y) M: \众所周知,大模型的训练、开发人工智能需要算法、算力和数据的积累,对于大多数实力并不雄厚的普通企业而言,这是一道难以逾越的技术门槛较。
2 w; D& R" {3 W" E2 G% ?+ L如何让更多企业简单、便捷地开发自身的大模型,就成了人工智能得以落地化、产业化的关键。* {4 r. j0 m0 Z+ v/ Z5 O9 u+ K9 x
而昇腾 AI 就是这种让 AI 实现 " 量产化 " 的 AI。
3 g0 F! z# |% H具体来说,它主要从以下几个方面,为大模型的研发和应用提供了支持。
' c- K, {/ h  K. I5 @! C  C硬件与算力
! H, @1 e$ m& V, h8 ?8 n异腾 Al 基于华为自主研发的鲲鹏处理器和异腾加速卡,承载了海量数据的处理、超大模型的训练和推理。单卡最大提供 100 TOPS INT8 算力,为数据中心推理提供更强大支持。( C& B8 j& y# }% w( p" |
在 AI 芯片方面,昇腾系列 AI 处理器,是基于华为自主研发的 Da Vinci 架构设计的 AI 芯片。
& m8 ^+ Q/ j6 ?2 h目前主要包括了昇腾 910(用于训练)和昇腾 310(用于推理)两款处理器,采用自家的达芬奇架构。5 i* C; k5 A- H# ]2 G; E
基于昇腾系列 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决方案,包括 Atlas 系列模块、板卡、小站、服务器、集群等丰富的产品形态,打造面向 " 端、边、云 " 的全场景 AI 基础设施方案,可以满足不同场景的大模型计算需求,例如:/ a. Q' g5 d9 C7 Y% r# I; ?
昇腾 910,是一款面向云端和数据中心的高性能 AI 处理器,具有 256Tops@FP16 的算力,可以支持超大规模的 AI 训练任务,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。
9 o  A* a% \2 ~" j/ n/ W而昇腾 310,则主打面向边缘场景的低功耗 AI 处理器,具有 16Tops@INT8 的算力,针对的应用场景也变为了视频分析、智能监控、智能驾驶等。* m2 D" u6 j' u2 v; U9 V
同时,昇腾系列 AI 处理器,还支持多种数据类型和精度,如 FP16、INT8、BF16 等,让用户可以根据不同的模型需求,进行灵活选择。
, `; M" M8 b9 B: s集群硬件上,昇腾 AI 全栈能力支撑全国 20 多个人工智能计算中心建设。其所属的 Atlas 800 AI 训练集群,是一款面向大模型训练场景的高性能 AI 集群,支持 8K 液冷集群,每台服务器内置 8 颗昇腾 910 AI 处理器,可以提供 2.24 PFLOPS 的超强算力,支持深度学习模型的快速开发和训练。$ E8 M+ R8 q1 A* Z4 c
具体来说,它具有如下的特点:/ D' h9 u4 |5 @  l; L
高速网络带宽:每台服务器配备 8 个 100G RoCE v2 高速接口,实现芯片间跨服务器互联,降低时延和功耗。( J  p/ P& d1 f; F' b6 j' [
超高能效:每台服务器最大功耗仅为 5.6 kW,单机支持风冷和液冷两种散热方式,提供 2.24 PFLOPS/5.6 kW 的超高能效比。! c7 {) v+ W0 Y  E- U

. K  J  I3 @& ?; a3 F" w
& p) }7 T6 _+ t% x6 ~$ G
* u# k/ G# [; D2 a2 a& C全场景 AI 计算框架:支持华为自研的全场景 AI 计算框架 MindSpore,兼容主流 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch 等,提供丰富的算法库和工具包。
( a& y) E) G  ]  E* l在集群训练的稳定性上,昇腾已经做到了 2 千亿参数大模型 25 天稳定训练至收敛。( h$ l; h1 v6 N3 R
软件架构
+ ^" G4 \% f) h1 x& @, YCANN 异构计算架构是昇腾 AI 的基础软件架构,提供了多维度混合并行、多层级存储优化、断点续训等能力,加速大模型的高效训练。
, B/ `8 f$ x+ w+ ]& o& a多维度混合并行是指在训练大模型时,利用多个昇腾 AI 处理器之间的协作,将模型和数据分割成多个部分,分别在不同的处理器上并行执行,从而提高训练效率和性能。
0 b4 z$ X( O- i/ G这就像是要烘焙一个很大的蛋糕,可以把蛋糕切成几块,分别放在不同的烤箱里烘焙,然后再把烤好的蛋糕拼接起来,这样就可以节省时间和空间。. y! c) d# I+ ~  R; |/ G0 ~
多层级存储优化是指在训练大模型时,利用昇腾 AI 处理器上的不同层级的存储空间,根据数据的访问频率和重要性,将数据分配到合适的存储位置,从而提高数据的读写速度和效率。: F' Q# g4 M$ e0 |2 B) x
CANN 异构计算架构还提供了统一的编程模型和运行时环境,支持多种 AI 框架和语言,兼容多种厂商硬件,实现软硬件协同优化。
( r+ a. l7 n5 R$ `0 g, W/ @MindSpore AI 框架是昇腾 AI 的全场景 AI 计算框架,提供了灵活的编程方式和丰富的算子库,支持业界主流社区模型套件,兼容第三方 AI 框架生态,为 AI 模型开发提供高效的编程体验。MindSpore AI 框架还提供了自动微分、自动并行、自动混合精度等能力,为大模型的训练提供更高的性能和效率。
! e( p- K3 z; c# B
3 E  ?2 D$ P! h/ T0 i
( ?& T9 C7 }9 g' B! A; q. z6 |1 F% N
MindStudio 开发工具链是昇腾 AI 的全流程开发工具链,提供了算子、模型、应用一站式高效开发和极简部署的能力,为 AI 模型开发提供便捷的开发工具。MindStudio 开发工具链还提供了性能分析、调试、故障诊断等能力,为大模型的训练提供更好的开发体验。
* }0 v0 @) U; z2 [5 x5 @7 E0 `02 以应用赋能生态4 R( W; J; V0 C' p' a
除了强大的软、硬件基础外,昇腾 AI 之所以得以孵化超一半中国原生大模型,另一个重要原因,就是其丰富的应用使能、和开放的生态合作。
/ d( W4 D, k2 q0 N$ c' n1 SMindX 应用使能平台
+ X; @2 t5 X& o* h, [8 ]具体来说,其所提供的 MindX 应用使能平台,提供了多个领域和场景的 SDK,并封装了华为在行业 AI 领域的基础算法和经验积累,目前包括制造质检、视觉分析、检索聚类、大模型微调等四个 SDK。
0 q' [3 j7 I. v7 U凭借着 SDK 提供的多种功能,用户不需要从零开始编写 AI 代码,而是直接调用 SDK 提供的简单易用的 API,就可以实现各种 AI 功能,从而实现了快速开发和部署 AI 应用。
4 Y3 H6 I1 [2 W& d9 h) A此外,微调套件 SDK 还提供了多种微调算法和策略,如知识蒸馏、量化、剪枝等,为大模型提供了更高效和灵活的微调方式。
/ M- a  A; j# R同时,MindX 应用使能平台还提供了 ModelZoo,一个基于昇腾 AI 处理器的预训练模型库,为用户提供了多个领域和场景的高质量预训练模型,让用户可以快速使用和微调大模型。目前已提供 20 多个模型,下半年将增加到 50 以上。+ ^) e6 a& ]3 |! {$ Y; T

  ^% ~/ s# ^+ f. C
# l0 ~6 U2 v8 u  k0 X3 n, C3 [  `- U' H
具体来说,它是通过提供大模型低参微调套件(MindSpore PET)来帮助用户快速使用和微调大模型的。4 f0 z+ f' q' {6 U
MindSpore PET 是一个基于昇思 MindSpore 的大模型低参微调套件,可以在不改变模型结构的情况下,通过少量参数的微调,实现模型在不同任务上的迁移学习。MindSpore PET 支持多种预训练模型,如 BERT、GPT-2、GPT-3 等,以及多种下游任务,如文本分类、文本生成、阅读理解等。MindSpore PET 还提供了一键式微调、评估、推理等功能,支持昇思高性能大模型。; I- f; [7 [) L3 n8 e% V$ Z
这就像是用户想要一辆汽车(大模型),但是没有时间和精力去自己设计和制造。那么,用户就可以从 ModelZoo 中选择一辆已经优化过的汽车,它可以在昇腾 AI 的道路上高速行驶。
; e" K% _* E, [4 d7 C) u同时,用户还可以通过 MindSpore PET 对 " 汽车 " 的少量参数进行微调,比如换个颜色、加个音响、改个轮胎等。让它更适合自身的需要,而不需要花费太多的时间和精力。3 ~: x, J. e& H. x2 k& K  o% J
开放的生态合作
( X! t  w3 U$ s0 I4 U, @- u除了通过 MindX 应用使能平台,提供各种应用场景外,昇腾 AI 在构建产业生态方面,也通过技术开放与合作,促成了产业的落地与应用。
8 T/ @" U( Y; ?1 g目前,昇腾 AI 不仅开放了大模型技术平台,还与 UCloud、厦门文广、众数信科、南沙公控、CSDN 等伙伴共同推进大模型在各个行业的应用和落地。
$ \+ z4 {, f( H; ]% f$ k例如,在电力行业,南方电网与华为签署了合作备忘录,携手推进人工智能在电力调度的创新应用。
) ^7 C  x  e( ]7 Z) G$ }# s$ v双方将基于昇腾 AI 技术,针对电网当前动态出力和负载状况,实时做出更加经济和安全的调度决策和编排计划,同时助力机组出力分配最优化,促进电力现货交易的供需平衡,有效降低平均发电成本,进而提升整体运营效率和效益。# ?( x: f" X! G3 E$ Q9 C( D
在智慧城市和数字政府领域,昇腾助力智慧龙岗 2.0 的打造。深圳市龙岗区政务服务数据管理局基于昇腾软硬件。
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) G, T  N& E# {$ t9 i0 m2 K
双方将利用昇腾 AI 提供的大模型技术和语音识别技术,在龙岗区政务服务中心打造 " 智慧窗口 ",实现语音自助查询、语音自助办理等功能,提高政务服务效率和便捷性。
  [  b. O' @1 U* [而昇腾 AI 提供的大模型技术和图像识别技术,也将在龙岗区城市管理中心打造 " 智慧眼睛 ",实现城市环境监测、城市事件识别、城市事件处置等功能,提高城市管理水平和品质。+ u$ m! V( _  i/ P- \; M% M
同时,通过建立大模型创新联合体,昇腾 AI 也打通了科研创新、应用示范到产业推广的通道,目前,昇腾 AI 已经成立了遥感、多模态、流体力学三个大模型产业联合体,吸引了 110 多家科研机构和企业加入,孵化了 80 多个行业新应用。/ T+ W- f# g' q; K" S3 Y
具体来说,昇腾 AI 为联合体成员提供了多维度的扶持政策和资金支持,例如昇腾 AI 为联合体成员赠送了昇腾 AI 硬件设备,提供了免费的 AI 算力资源,发放大模型研发补贴、大模型应用补贴等,帮助联合体成员加速大模型的研发和应用进程,降低项目风险和压力。
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* {! Q0 X8 ?( ~5 \7 V/ _7 p& J) W: I0 _/ y+ |! u7 n

& g! m1 D* Q% S) y. K这些举措,都让联合体成员可以更容易地将大模型应用于各个行业领域,打造行业解决方案和典型案例,展示大模型的价值和效果。) h; i0 N% s8 |# N
同时使得联合体成员可以更广泛地将大模型推向市场,拓展商业渠道和客户群体,实现产业规模化和商业化。
' {# ?' y# v3 U2 Y+ |1 A! C5 r03 总结
; l3 n7 a* D# z: R在 AIGC 时代,如果大模型只停留在实验室的层面,无法与真实的行业需求和应用场景相结合,那么它就会失去其存在的意义和价值。
. u7 i, Y+ [" n3 d* r: Q+ `这方面的反面教材,莫过于当年的 VR 技术。
# ~6 M5 A+ x8 Z( w9 w* v: X; m: s, r" iVR 技术在应用落地过程中遭遇的困难,是技术瓶颈、内容缺乏、产业链不完善和应用环境的限制,这些困难导致了 VR 技术难以实现规模化应用和价值创造,最终成为了一阵风,而无法带动行业变革。# K/ U+ E( Q& A" }

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* Z) }& Q2 a! l( V: ]0 k5 h3 @/ K3 H2 L% G5 i7 C; h
昇腾 AI 作为一种全栈 AI 计算基础设施,为大模型提供了从芯片到框架、从平台到应用的一体化解决方案,有效降低了大模型的开发门槛和成本,提升了大模型的性能和效率,促进了大模型的产业化和商业化。
8 `/ b6 Z% D0 f% a昇腾 AI 这样的全栈 AI 计算基础设施,有效地解决了大模型所面临的技术瓶颈、市场障碍、生态缺失等问题,并让其实现了真正的落地和价值创造。
( O+ r2 w9 j3 o0 z8 |$ P而只有通过产业落地和应用扩展,大模型才能真正发挥其优势,解决实际问题,创造社会效益和经济效益,推动人工智能技术的进步和创新,引领行业变革和发展。

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