近期，一份深度聚焦于2024年大模型時代異構計算平臺的報告引起了業界的廣泛關注。這份詳盡的報告共計42頁，深入剖析了隨著GPT-3引領的大模型時代到來，模型訓練需求的激增如何推動了對數據與算力的巨大依賴。例如，擁有1750億參數的GPT-3，其計算量驚人地達到了314 ZFLOPs。
報告指出，為了應對這一挑戰，業界在基礎設施方面構建了從AI框架、加速庫到硬件資源的全棧體系。面對算力墻和存儲墻等技術難題，AI框架成為了切入點。數據并行、流水線并行、張量并行以及分組參數切片等多種策略被提出，旨在優化算力使用并減少存儲冗余。其中，數據并行通過切分數據集，并采用同步更新梯度的方式，實現了高效的數據處理。為了減少計算量，有條件計算和混合專家模式等方法也被積極探索。
在硬件資源方面，報告強調了單機的高算力需求以及機內多卡通信的重要性。例如，XMAN4.0計算機配置了8個A100 GPU，以滿足大模型訓練的高性能要求。同時，集群網絡設計也采用了優化的三層CLOS架構，確保了在千卡規模作業下，P2P延遲和通信吞吐都能達到理想狀態。
軟硬件結合優化層面，報告詳細介紹了基于靜態圖的多后端加速架構。這一架構包括了圖接入、優化、轉換及多后端支持等多個環節。其中，圖接入環節融合了動態圖與靜態圖的優勢，但也面臨著一些局限性。計算加速則通過算子融合和優化等手段，實現了性能的提升。而通信優化則針對交換機哈希沖突、All2All操作及AllReduce性能等問題，提出了相應的解決方案。
報告還指出，隨著大模型朝著參數規模增長、多模態訓練和異構資源利用的方向發展，未來的集群與業務將面臨更加復雜的挑戰。多類用戶作業和多組異構集群的情況將越來越普遍，這就要求業界必須基于統一視圖實現端到端優化，自動選擇最優并行策略并彈性調度資源。
為了更直觀地展示大模型時代的異構計算平臺的發展趨勢，報告中還包含了一系列圖表和數據。這些圖表詳細描繪了算力需求、硬件資源配置、軟硬件結合優化等方面的變化，為業界提供了寶貴的參考。
這份報告的發布，不僅為業界提供了關于大模型時代異構計算平臺的全面洞察，也為未來的技術發展指明了方向。隨著技術的不斷進步和需求的持續增長，我們有理由相信，大模型時代的異構計算平臺將會迎來更加廣闊的發展前景。
