|
|
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 "。6 N% T5 h z8 U& l8 H- F2 L5 x4 p2 j
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。" Y% g% t3 s; t* k% q
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。
8 E, o8 z% m ?! ^* e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。" N# L$ p- k, X* }0 O. [
" p* t8 U) R* Q1 C7 p% V' r
( S1 N* Q1 o# L. t+ S, O, u# [
q% }: T" }4 h" K
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 "。) ~1 h; {: E3 G$ z
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。1 x7 ]2 N+ m3 W2 b% }2 G- G
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? C: l# t/ x) |; y6 u2 @4 [, r+ \- }
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。
: P( \% ?! L" x9 d4 y+ G01 AI 时代心 " 底座 "" Q3 o- F, v& S
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。7 i, r; @; c" J; b* x
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 f8 e0 e+ {# u2 W/ }
而昇腾 AI 就是这种让 AI 实现 " 量产化 " 的 AI。* r+ E5 q0 g; Y/ a, i8 [, q9 ~
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。% |# ]/ v' J% Q h3 N
硬件与算力
, z/ P/ x+ B% w# P9 X, @. O* C0 q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。
( _, r; B" l6 F. y* z& \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。6 h$ K$ B( V7 \4 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。
: C1 }- V3 C% H& _* u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:$ n U, ^7 Q. {: h- g' n" ?% d
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。. a) k, T' F) h9 h
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。% {+ T7 d/ R% B" ~* k
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。2 [8 ~% h1 R' _) m$ [
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。: P- Y" [/ P' b
具体来说,它具有如下的特点:
+ m. V5 W& R; [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。
' n; |+ n6 D+ i" S5 O! P) F) \; h! `" H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。6 i9 V2 u+ Y; b2 ?9 p
1 G: G) e$ i* S V0 }. M& G0 o7 Y q
& S; P3 P7 q) }! K6 m% |) x: P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。$ I+ n* D$ A4 d% M
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。" s1 n) W$ b1 ^
软件架构
' @! ~$ D" @4 U: vCANN 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。
$ @; R+ x; b2 F+ \2 }! x, k5 t8 c" W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。+ `, R4 U5 @$ n8 t
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。) s1 W. u' ]% B' D- h" ?$ n( I; l
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。
, H: y: b8 @/ F4 r* h OCANN 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。
; ]# } f' A- H' R% l9 fMindSpore 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。+ Y% A, S$ T! X& F; r/ P, e$ ]
" P8 O% X! o( y' m0 E( _1 u; m; E
, @4 q( q, B+ [* z7 ^ I! y; d8 V. e" I
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。! ]9 N2 D X9 k* ~/ z
02 以应用赋能生态0 g0 N0 W) o- c2 ^8 L0 s
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。
' J# r2 b& z$ [0 v8 C) y* y2 KMindX 应用使能平台
- C4 j2 U$ t6 F/ Z- B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。
1 E% v) ^/ C1 d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。
1 M! \$ q3 A- R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。
2 f+ g( O0 t! @. N; W: v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。
/ ~5 F$ F, \8 {8 X- D8 N
# M5 I% D/ u# c
1 \- H: ?. }( E- m7 d$ c+ ]
4 M$ ~% p" A0 B' U" R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。" {- x; M% F' F6 O- k$ 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。
4 D' z. |2 _: C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。 Y' C2 I2 b2 M. Z1 A
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 U8 Y, E8 d& K( R
开放的生态合作
^3 ^+ i. r. E" ^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。5 Z) A7 R% U5 T) |
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。: j9 m* H! o6 B& N# ]
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。, r" K5 z! }( p! g4 B2 Y
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。
) q3 n P- v7 d, J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。4 F; B# L( O5 E0 t( Y
, `8 P. O+ z3 E! i0 B( T
8 s( n5 F$ d, \
]6 C3 O( i6 `. X' U- m; x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。+ y! ~+ ~9 M# q) J& y9 W9 j
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。3 u9 y* A7 L) p$ A- `( R3 E6 u
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。
+ _5 Z# g N9 m3 v% B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。9 ?- i; o k& |0 W3 [, E
: h6 |( k( ], E6 ?# G9 o
, \4 s( }2 s4 R% D# m! T2 u$ O1 }5 G/ ~- Y
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。
3 W, e: n# Y# u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。
& p6 |# F* E0 f* E8 [, ]03 总结5 `/ y) g+ @& b" N0 t9 h/ M
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。
6 ?9 P; ^( u, } W H3 F: l6 [这方面的反面教材,莫过于当年的 VR 技术。+ N6 X" j: F( w4 H$ Q4 ]
VR 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。
/ ]# Z+ N% t s2 ^# P( Q: | G! J' a
' W: s& H$ c1 N [5 E
2 O2 z' G' _, Q X4 P. X& h$ |( ?( Y/ z" b6 x. E8 v( N/ J
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。 J: H, n4 F4 `' B4 Y! v
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。
1 a( m1 b" h/ v" I, l# K, L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。 |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
×
|