即时报道-"温泉物语2"-算力浪费超50%！百度AI计算部负责人拆解大模型时代的算力成本

算力浪费超50%！百度AI计算部负责人拆解大模型时代的算力成本_ZAK温泉物语2ER新闻

体育馆旁的教学综合楼正在施工。图源：华龙网

作者 | 徐豫编辑 | 漠影智东西 9 月 13 日消息，百度系统架构师、百度智能云 AI 计算部负责人王雁鹏向媒体解读了大模型时代的算力成本。为了有效降低 AI 万卡集群的算力开支，他提出搭载 RDMA 网络、自动并行策略、保证训练稳定性、动态分配算力、多芯异构混训，共五个方面的解决方案。过去互联网时代，服务器每台数万元，各大厂商光是采购成本就要花费几个亿。高昂的支出促使互联网大厂自研服务器，百度也是其中一员，该公司自 2011 年起涉足计算基础设施建设。然而，伴随深度学习的发展，GPU 集群来到万卡规模，大模型时代的算力成本已经远高于人力成本。王雁鹏称，当下浪费仅仅 1% 的算力，也是很大的一笔花销，算力之贵也体现出计算基础设施的重要性。近期，不少业内人士认为，" 兼容 CUDA 是 AI 芯片的决胜点 "，但王雁鹏并不认可这个观点。他解释道，不少模型兼容 CUDA 后，只留住了 1/3 的性能，失去了原有的竞争力。英伟达是基于 CUDA 构建了一个加速库生态，王雁鹏则认为，其中生态库的壁垒才是真正的难点。一、当前的模型训练普遍吃掉了超 5 成算力来到 AI 大模型时代，算力的复杂性已从硬件转移到了软件上，这也导致各大 AI 开发者利用算力的难度指数级上升。据百度系统架构师、百度智能云 AI 计算部负责人王雁鹏了解，现阶段的模型训练普遍浪费了超 5 成的算力。最初的 CPU 通用计算时代，硬件和软件之间高度协同，假设 CPU 的性能提升了一倍，那么使用该 CPU 的软件，其性能也会相应地翻一番。后续来到 GPU 数值加速计算时代，芯片架构更简单，以专注于提供最大的算力。开发者们通常利用 GPU 突出的算力优势，构建一系列复杂的加速库和框架，有针对性地适配不同应用场景。目前，我们已处于 AI 大集群超算时代。单一的芯片已经不足以独立解决问题，因此需要大规模的芯片协同解决一个问题，GPU 集群规模甚至达到 10 万卡。在王雁鹏看来，上述计算范式的变迁决定了计算体系机构的技术发展，而这种结构上的变化，又催生了云计算的技术和产品格局。" 云计算可以看作一种售卖 AI 基础设施的形式 "，他说道。打个比方，现在可能只有一块 GPU，但其算力分给了 100 个人用；或者说一个训练任务被切分到十万张卡里运算，这背后需要充足的存储资源来支撑。▲有效算力的 5 大参考指标如何在大模型时代发挥出 AI 大集群的有效算力，王彦鹏给出了一个计算模型训练过程中有效算力的公式，即有效算力相当于能耗有效率（PUE）、单卡算力有效率（MFU）、并行扩展有效率、有效训练时间、资源利用这 5 项数据的乘积。二、从五大维度释放万卡集群的 GPU 算力为了解决大模型时代算力利用率低的难点，王彦鹏从有效算力公式中的五大方面入手，提出了 5 个有助于释放算力潜能的 GPU 设计理念。1、为万卡 AI 场景设计的 RDMA 网络适配 AI 集群传统的 IB 网络是为 HPC 设计的，并不适用于 AI 集群。这主要是因为两者的设计理念优先级存在冲突，HPC 是延迟优先，AI 则是吞吐优先。据王彦鹏透露，百度长期基于 RDMA 网络构建万卡级别以上的 AI 集群，以减少内存带宽瓶颈。从数据结果来看，应用 RDMA 网络后 AI 集群的带宽有效率从 60% 提升至 95%，模型性能则增强了 5% 到 10%。2、自动并行策略是 AI 集群最重要的演进范式百度的自动并行策略搜索有两个核心策略。一方面，百度采取了 " 边计算边通信 " 的方式，节省数据搬运所花费的时间，减少算力和能源损耗。另一方面，显存优化的切分策略将运算中断所浪费的时间，控制在几分钟内。▲百度通过 RDMA 网络支撑 AI 万卡集群的训练得益于此，百度旗下的模型性能不仅能达到开源模型的 130%，也比人工调优的模型效果好。3、保证稳定不间断的任务运行是一个系统工程王彦鹏多次强调了稳定性在 AI 训练中起到的重要作用。AI 训练的计算任务是同步进行的，如果中途出现故障，万卡的故障定位是一个非常困难且不可控的事情。同时，考虑到万卡规模的 AI 集群中断频率较高，通常是牵一发而动全身。王彦鹏提出，" 无效训练时间 = 故障次数 * 故障恢复时间 + 写检查点的时间 "。因此，一旦某个点位出现故障，其影响可能被扩大了十万倍。▲可以通过 3 个公式综合判断 AI 集群的训练效率据王彦鹏介绍，百度通过 Hang 检测、慢节点检测、秒级捕捉检查点、分钟级任务恢复等方式，来定位和修复出现故障的单张芯片。目前，百度文心一言大模型的有效训练时长比例超 99%。4、训练一体提升资源利用率目前，主流模型训练存在以下 4 个劣势。首先在线推理或计算任务当中，系统在峰值负载时的性能是平均负载时的 3 倍。这意味着系统在设计时预留了较多的算力以应对峰值。但 AI 集群的波峰和波谷其实较为明显，这也造成非峰值时资源的大量浪费，后续在设计上还可以进一步优化。其次，大量微调模型存在冷热分布不均的情况。此外，其实有很多计算任务可以通过离线推理实现，但仍占用了一定的算力资源。最后，从单卡计算转向万卡计算时代，训练任务分布广、数量大。对于上述问题，王雁鹏认为，总的来说是要实现算力流量和资源的动态分配，以便跑通不同规模的层级。百度的百舸异构计算平台（AIHC）运用单机多推理实力混合布局、弹性层级队列、训练任务弹性伸缩机制三种模式后，公司内部和客户的资源利用率都从 50% 提升到了 90%。5、多芯混训是解决算力卡脖子的关键技术据王雁鹏介绍，目前市面上的芯片规格、版本、存量和算力水平都参差不齐。他提出，可以用一套兼容的框架将各式各样的芯片组合起来，形成一个强大的算力集群。有共同的 " 大脑 " 后，AI 开发者可以通过该集群统一调动所有芯片的算力，从而提高效率、节省开支。百度在异构并行切分策略下，搭建了跨芯沟通库，并采用了 Accelerator 抽象设计方法，从而实现千卡性能损失仅 3%，以及万卡性能损失仅 5%。不过，王雁鹏也谈道，多芯的异构混训虽然理论上可行，但实际推广起来，还有诸多技术难点亟待解决。结语：突破 3 个核心技术，为十万卡集群做准备目前，美国 AI 大模型独角兽 OpenAI 和 xAI 的模型训练规模已卷到 10 万卡级别，百度也将加入这场围绕 AI 集群算力的竞争，算力应用场景则聚焦于大语言模型和自动驾驶技术。王雁鹏向媒体透露，后续百度将持续在 3 个核心技术上寻求芯片设计架构的突破。首先是实现更高效的拓扑和拥塞控制，该公司希望将无阻塞 RDMA 域扩大 10 倍。除此之外，百度计划将跨地域的 RDMA 网络范围扩大至方圆 30km 内。王雁鹏称，现阶段百度的万卡集群平均 4 个小时会中断 1 次，如果扩展到 10 万卡集群，可能 20 分钟左右就会出现一次中断。现阶段，其模型比较稳定的恢复时间介于 10 到 20 分钟之间，未来致力于达到分钟级别。