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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 来自 江苏常州
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 "。
& {, I+ @8 @( ?% K5 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。
2 ]2 e7 a' v) e# d- M8 m7 `- y: s( x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。
/ W) o  C& X- r- |6 l. m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。
/ H1 X3 j- n3 ?/ E( t6 y0 K" M$ |* l* H/ \! K* o3 t$ q

: ^8 i6 \7 E& g: A1 ~' {; [/ S: n& e, ^: c7 A, ^
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 "。
( r3 b6 d& \, \; X9 Y9 ?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。
$ R( U( Z5 O* a% @+ H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?2 @( n# j& F8 }, ?* b* j
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。
! Z  f- s, Y6 j+ {( D) F3 K01 AI 时代心 " 底座 "9 W# T' X) G' ]8 @
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 W% u4 D# c) k+ F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。
# A" {7 b5 {6 p* q4 G而昇腾 AI 就是这种让 AI 实现 " 量产化 " 的 AI。. S$ f# K7 ?7 `' l; ^- d8 E
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。
. G1 I& R' I, d; o+ I. k1 M硬件与算力
6 E5 A1 S: s/ {& o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。
% s$ L  h; U/ Z1 b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。
: a" \1 h9 b; S7 p1 L& \8 S& L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。
7 Y+ F5 X8 \! q/ F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:0 S5 A: \4 I# `/ C, r9 R$ W4 A
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。
. ]+ X& T8 W$ E/ O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。
7 X4 o6 Y4 [9 a# J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。
: ^3 }6 c5 V' t$ q- m0 ^5 b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。
+ j* C) U& `, I具体来说,它具有如下的特点:
% t9 L1 |7 L& E/ W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。& n1 t* R: H" y% c8 t7 ^- \
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。
4 f/ M! d, E* j2 D5 O7 p
! l& e1 ~; Z4 G; ?' n8 L6 v$ n" Z

7 M8 [" T: X: m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。
3 Q0 b& K# F, J3 @& `9 d- x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。
9 o. v' g5 [% {' z软件架构
, }/ h* G4 V1 {, v; ACANN 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。. Z: i1 }6 ^! ?
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。
, w' K2 }) J7 D4 i* T+ x8 q0 P8 L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。
; w# g2 y( o+ [- L+ F' g0 _7 C5 h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。/ T9 n" v2 _( i' \/ I* e$ H
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。/ @2 s; P; I; h7 a' Z  g
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。9 I) b7 Y! ^2 ^9 l( o  Y. D

! `0 |- N% L) t' s7 T$ Q* p. u
* W. Y& V3 l+ j. m) C% m- f/ C- h$ O3 g& ^
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。6 k  G4 T( x* J3 U/ G) e6 n
02 以应用赋能生态
  d; W+ M3 W4 i1 O8 B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。" I. T  @! S- \! c7 R
MindX 应用使能平台, b0 M# L, R/ m
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。
. F9 N6 D0 V0 F. r7 {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。; `- }# d- r: d! i( x, [* _3 x
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。! t3 [! `" y' b
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。9 U, m/ h% y- L% h8 B
  ^, J. C1 J4 n9 R

* p8 W0 s0 @6 j4 w) B7 Z2 A( {7 E# O* R' e+ W: t: d
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。$ D5 u! ^) [3 Q$ r* l2 n
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。
% O$ O2 a8 O- b; o& 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。
/ x, r" K9 ]" F! E1 a% Y- s1 S1 D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。
7 f$ ^, r% K% K* M9 O开放的生态合作
" l4 j' f% n' m5 ?6 ]+ }8 i4 s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。
% a  }4 v9 P" W! V8 u% \" U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。9 O" l# b% P; f1 e/ u
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。3 O! y/ d  Q: f' i, T" n; C
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。
3 Q% s' I* i: R7 N4 a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。# F. g% Q( Z. V& }
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6 l0 j! g) y0 z& ~9 J+ H+ D6 N2 ?$ d/ a
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。
- P  i0 \( J  O7 T4 w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。
7 R1 v7 @$ Y. _! y9 P) J* 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。
4 ?  k) T# M2 I7 \: J. ]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。; s! @: v: W! z3 `# }

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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+ |" B: d5 e/ `6 s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。
4 u# z1 B6 w, w/ C: t/ w& y03 总结
! S. K/ Z+ |0 |+ {. o  V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。# }2 c) y; `9 q7 H
这方面的反面教材,莫过于当年的 VR 技术。
4 o4 i& X: s# t" O# }. v6 wVR 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。
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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。
  q) M0 _" B5 P4 I0 J8 i# }. `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。
! \; U' z( G* b4 J0 W& `# z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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