整个2023年,全球科技界都在为大模型沸腾。云计算产业作为AI大模型与产业场景间的最短路径,自然也在大模型浪潮中备受关注。目前阶段,云厂商已经纷纷入局大模型,从多个角度探索大模型带给云计算产业的可能性。
但我们往往会忽略这样一个关键节点:“百模千态”的大模型,第一项挑战是AI算力。而做好大模型服务,首当其冲也要做好算力服务。
在AI算力这个最为基础的能力中,隐藏着AI云服务如何能走向更远的真正答案。
9月21日,在华为全联接大会2023期间,华为常务董事、华为云CEO张平安围绕“共建智能世界云底座,让AI重塑千行万业”发表主题演讲,发布盘古大模型在矿山、政务、汽车、气象、医学、数字人、研发等领域的创新服务,并宣布华为云昇腾AI云服务正式上线,加快让千行万业实现大模型普惠。围绕盘古大模型落地,本次华为云分享的主题是“解难题,做难事”。让AI算力能用、够用、好用、有大用,就是华为云解开的第一道难题。
算力入山河,AI始落地。
为了做好这件重要的“难事”,昇腾AI云服务出发了。
大山大河,需要AI大算力
信息革命以来,人类逐步发现科技创新的幅度与算力消耗成正比,这一点在大模型身上又一次得到了印证。
大模型的出现和成熟,给千行万业智能化带来了全新的机遇。可以说,每个行业的每个场景都值得融入大模型,甚至其中大部分可以被大模型所重塑。而无论是大模型本身模型规模大、数据参数多的特点,还是各个行业涌现的大模型需求,都指向同一个结果:社会生产体系所消耗的AI算力,将得到指数级提升。
大模型需要大算力,已经成为了行业共识。但如果我们具体打开这个问题,会发现围绕AI算力产生的产业挑战非常多样。我们可以将其概括为供需矛盾、能效挑战、运维需求、安全顾虑四种。
先来看AI算力最为核心的挑战,即供需之间客观上的不平衡。
截至2023年7月,中国累计已经有130个大模型问世。“百模大战”带来了AI算力的巨量增长。根据相关数据报告,过去10年全球AI算力需求增长了30万倍,而未来10年我们还面临着需求500倍的增长。根据《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示,在2022年中国进行的AI计算总量已经超过了通用计算。在可见的未来,AI算力将会变成社会各界需求量最大、供需缺口最大、资源最为紧张的计算形态。
其次是大模型与大算力,带来了尖锐的能效问题。
由于大模型训练需要集群式AI计算,因此其训练任务大量依靠数据中心,而AI服务器的功率密度远超普通服务器,单机柜的功耗是过去的6到8倍。在双碳大背景下,数据中心的能效比必须持续下降,因此大模型带来的计算能效问题已刻不容缓。如何在AI算力提升与能效比下降之间达成平衡,成为了产业界必须面对的问题。
除此之外,我们还要看到AI算力在应用过程中发生了一系列运维难题。由于大模型的训练、部署目标各不相同,各自的训练与部署环境也差异巨大,期间也自然会产生网络时延、模型可靠性、运维管理门槛等运维问题。举个例子,一些大模型需要极大量级的算力集群来支撑,而大量服务器与计算单元之间的协同往往会出现问题,一旦计算单元出现问题,研发人员就需要重启训练。大模型训练中巨大的时间、人才、算力成本消耗,就发生在频繁的故障与重启训练任务当中。因此,大模型不仅需要AI算力充足,还需要算力服务精细,帮助用户降低整体运维难题。
最后,我们还要看到大模型带来新的安全顾虑。
由于大模型的部署场景大多事关国计民生,因此其安全隐患必须全部扫清。在数据访问、存储加密、传输安全等领域,大模型目前还存在着诸多的安全隐患。
整体而言,大模型并不是高度一致化的产品。其本身技术分类复杂、工程化路径多变,并且各个用户还需要根据自身需求进行大模型的精调与订制化工作。这些问题让大模型对AI算力服务有了多方面、多角度的差异化需求。
满足大模型的AI算力需求,已经成为了大模型时代的头一道考题。
把昇腾AI云服务做实,做精,做成竞争力
对于华为云来说,要把算力这道题答好,需要兼顾两方面的建设:一个是如何让AI算力充足可用,另一个是如何跨越算力服务在运维、安全、能效等方面的挑战。AI算力既要做实,还要做精。
今年7月,华为云发布了最新的昇腾AI云服务,可以为千行万业的用户提供澎湃AI算力。在其背后,是华为云坚实的算力基础设施建设。
截至目前,华为云在贵安、乌兰察布、芜湖建设了3大AI算力中心。基于此,昇腾AI云服务在全国范围内实现了20ms的时延圈。用户可以实现就近接入,一根光纤即可联接澎湃的AI算力,服务即开即用。为确保大模型训练数据的全生命周期安全,昇腾AI云服务还采用了数据传输与存储加密、数据安全清除、数据访问控制、数据水印防泄露等多重技术。值得注意的是,无论对于企业还是社会整体,云服务都是能效比最优的双碳时代AI算力获取方式。
为了实现AI算力的极致性能,华为云还在基础设施之上进行了针对AI云服务的技术优化。比如ModelArts提供了数据、训练、推理三层加速,通过DataTurbo数据加速技术能够利用计算节点存储资源构建分布式缓存,将数据读取时延降低至亚毫秒级。TrainTurbo训练加速技术可以实现在训练数据超过100T时数据读取时间缩短50%,并使能整体训练效率提升20%以上。在模型的推理环节,InferTurbo推理加速技术通过图编译技术加速模型推理,通过全链路垂直协同优化,将大模型的推理性能提升30%。
在这样强大基建与核心技术加持下,用户可以获得极致的AI计算性能,而为了让算力不仅“够用”,还要“好用”,华为云进行了一系列把AI算力“做精”的探索。
比如说,AI开发有赖于工具与平台的全面。昇腾AI云服务背后,有着异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、AI开发生产线ModelArts等一系列华为持续打造的AI底层开发工具与技术平台,从而为大模型提供分布式并行加速,算子和编译优化、集群级通信优化等关键能力,奠定AI算力服务的根技术加持。
如上文所说,在大模型训练、部署过程中还面临着一系列运维、能效等问题。在算力服务的优化方面,昇腾AI云服务可以提供更长稳的AI算力服务,千卡训练30天长稳率达到90%,还可以实现分钟级信息获取、2小时定界、24小时提供解决方案,断点恢复时长不超过10分钟,任务恢复时长小于半小时。
在模型迁移方面,华为云为用户提供了迁移工具链,并集成全栈的开发工具,能够实现典型模型迁移效率低至2周,主流场景自助迁移。此外,昇腾AI云服务还适配了业界主流的开源大模型,如LLAMA、Stable Diffusion等,从而真正让昇腾AI云服务满足“百模千态”的大模型需求。
对于运动员来说,基本功就是竞争力。在云+大模型的赛道上,华为云通过基建、技术、服务的集成,也把AI算力练成了竞争力。
澎湃易用的AI算力,是大模型产业化落地的基石,也是一切故事的开端。
算力,技术,场景:构筑大模型正循环
在大模型这个突然到来的巨大智能化机遇面前,千行万业的用户有着差异化巨大的需求。有人缺少算力,有人需要模型,有人寻觅场景,也有人需要特定技术工具的帮助。任何一个条件的缺失,都会让大模型的飞轮无法旋转。
换个角度看,算力资源、技术工具、模型的场景化应用都能变成支点。这些要素可以通过全栈配合、彼此推动的方式,帮助企业用户和开发者走上大模型之路。
华为云提供的昇腾AI云服务,不仅AI算力能用、够用,好用,还能通过与华为云一系列布局进行联动,让大模型从此“有大用”,从而共同实现盘古大模型解难题,做难事。
比如说,我们能够看到众多技术创新与昇腾AI云服务相辅相成,共同解决着AI算力需求大、供给难的挑战。华为云最新发布的分布式QingTian架构就有着这样的效果。
以AIGC为代表的大模型应用,算力需求特点是高度依赖分布式计算能力,这也对算力架构产生了新的挑战。分布式QingTian架构作为新一代对等架构,能够将传统的数据中心算力集群,演变为基于高速总线的对等池化系统集群,从而打破单一部件的性能限制,实现软硬协同、管控面全卸载、资源与性能零损耗,最终为用户带来性能、可靠性、安全可信等方面的极致体验。
除此之外,华为云还围绕不断发展的AI需求,在AI云存储、GaussDB向量数据库、数智融合、Serverless+大模型工程套件等一系列领域进行了技术创新,从系统架构层、数据处理层、模型训练层、应用开发层实现系统性创新,从而扫清了用户使用AI云服务过程中的障碍,让AI算力真正对齐到千行万业的场景化需求。
在基础AI算力与系列技术创新之上,就是华为云提供的盘古系列大模型。在华为全联接大会2023上,我们也可以看到盘古大模型在行业中有了更为深入的场景化落地。
在汽车行业,盘古汽车大模型能够覆盖车企的设计、生产、营销、研发等环节,并在自动驾驶训练、专用场景落地等领域发挥独特价值。在自动驾驶领域,盘古汽车大模型可基于实际场景采集的照片和视频,构建该场景的数字孪生空间,加入可移动的物体、可编辑的天气、光照等,生成供自动驾驶学习的场景样本。在港口、矿区等作业场景,盘古汽车大模型的多场景、多车型控制算法,可让60吨的重卡横向误差小于0.2米、精准停靠误差小于0.1米。目前在新疆疆纳矿业和内蒙古伊敏露天煤矿,已有23辆无人重卡在矿山中24小时不间断作业。
在直播+数字人领域,盘古数字人大模型基于十万级高质量直播话术进行预训练,能够自动生成专业话术,从而准确、流利地介绍产品,并且还能自动捕捉弹幕和观众实时互动。在贵州丹寨,盘古数字人大模型已经让非遗产业蜡染走向全球。
总结一下不难发现,华为云已经形成AI算力作为底座,技术创新作为驱动,盘古大模型融入行业场景为导向的“大模型正循环”。澎湃AI算力可以带动大模型的使用;技术创新将不断降低大模型的门槛;行业场景将带动大模型规模化落地。算力推动场景和技术发展;技术进步实现算力得到充分释放,场景价值被深入挖掘;场景的进步将带动算力建设,引领技术进步。三者滚动向前,吸引千行万业在云上寻找大模型的答案。
以算力为基础,以算力为钥匙,让AI融入山河大地——这便是华为云的AI长歌。
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