浅谈大模型与算力调度

最近ChatGPT爆火，很多人工智能领域的相关技术越来越多的出现在了普通大众的视野。下面我们将围绕人工智能的深度学习、算力以及调度系统展开聊聊。

作为人工智能的重要应用领域，深度学习已经成为了大量研究的热点，尤其是在图像、语音和自然语言处理等领域。而这些领域中所使用的模型往往是大模型，比如著名的ResNet、BERT和GPT等模型。

什么是大模型？

大模型指的是参数数量庞大、计算复杂度高的神经网络模型。这类模型通常需要在大量的数据上进行训练，才能够获得较好的性能表现。例如在医学领域，研究人员需要对X光片进行分类，以判断是否有异常情况。

为了提高分类的准确率，他们使用了一个名为DenseNet的大模型。该模型具有数百万个参数，需要大量的计算资源来进行训练。如果实验室只有一台服务器，必须采用分布式训练技术，将模型的训练任务分配到了多台计算机上，并通过高效的算力管理和调度技术来确保任务的完成。

在实际应用中，大模型的训练和推理往往需要使用高效的算力管理和调度技术。例如，Facebook开源的PyTorch分布式训练框架可以支持数据并行、模型并行和混合并行等多种分布式训练方式，而高性能计算作业调度、Kubernetes和Docker等容器编排和管理技术可以帮助用户管理算力资源和任务调度，以保证充分利用有效算力、缩短训练和推理时间。

大模型对算力和调度的需求

由于大模型的计算复杂度很高，需要使用大量的算力来进行训练和推理，通常会利用高性能计算集群和分布式调度系统，这就需要一个高效的调度算法来确保任务的顺利完成。调度算法需要考虑多个因素，例如机器之间的网络带宽、计算机硬件的性能和可用性等。

为了满足大模型的算力需求，我们可以使用高性能的计算机硬件。例如，以GPU为主的计算资源可以在训练大型深度神经网络时提供比CPU更快的计算速度。而TPU可以提供更高的并行计算能力，从而加速模型的训练。此外，Hadoop和Spark可以帮助我们有效地处理大型模型的训练任务所需要的海量数据。

ChatGPT的算力需求

ChatGPT的算力需求主要有以下三种应用场景：

模型预训练：ChatGPT采用预训练语言模型，核心思想是在利用标注数据之前，先利用无标注的数据训练模型。据测算，训练一次ChatGPT模型（1746亿参数的GPT-3模型）需要的算力约为3640 PFlop/s-day 。
日常运营：用户交互带来的数据处理需求同样也是一笔不小的算力开支，我们测算得ChatGPT单月运营需要算力约4874.4PFlop/s-day。
Finetune：ChatGPT模型需要不断进行Finetune模型调优，对模型进行大规模或小规模的迭代训练，预计每月模型调优带来的算力需求约82.5~137.5 PFlop/s-day。

这么庞大的算力需求必然会使用高性能计算，这是ChatGPT的高效输出的源动力，其主要体现在两个阶段——训练阶段和推理阶段。

在训练阶段使用高性能计算可以大大加速模型的训练速度。ChatGPT是一个大型的神经网络模型，训练需要处理大量的数据和参数，而高性能计算可以利用并行计算和分布式计算的优势，加速训练过程。如果不使用高性能计算，训练过程会非常缓慢，甚至无法完成训练。

推理阶段使用高性能计算同样可以提高模型的响应速度和并发处理能力。由于ChatGPT需要对输入的文本进行计算和处理，而高性能计算可以提供更快的计算速度和更高的并发处理能力，因此可以提高模型的响应速度和处理效率。但如果不使用高性能计算，模型的响应速度会变慢，并发处理能力会受到限制，可能从现在你问它一个问题几秒内回答，延迟到几小时才能回答你的问题，这应该是所有人不想要的体验。

ChatGPT的出现将人工智能推向了一个新的高度，国内的各大厂商也纷纷加入大模型的产品竞争中，随之而来的是一轮算力需求的爆发式增长，以及对现有算力资源的潜力挖掘。面对如此庞大且快速增长的算力需求，需要有成熟、稳定、安全的高性能计算解决方案来支持。