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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 "。
5 J% ]2 _9 \+ w3 }: W3 q' h& N5 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。3 A* o$ l$ x% ~$ o( ~$ [* b
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。" A4 M7 Q- L4 G
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。
- S% R8 _9 L$ m/ w5 H, K7 Y) @6 K+ r1 [9 e

2 F  b9 F, I9 w% S6 z
6 F. J$ d1 K* u. K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 "。& v4 [  v; ^! q  J  D
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。& w- n. Q2 c+ q7 C! ^
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?
' G9 ~) N! |7 c+ s, K$ f0 h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。  O6 B" }& d% n( R( D
01 AI 时代心 " 底座 "
- W: G( z5 y  S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 g# D) a9 E( X+ U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。
2 s7 |! I) j4 A8 {5 v而昇腾 AI 就是这种让 AI 实现 " 量产化 " 的 AI。- j4 A! E: u8 O9 B7 X( b. t* c1 G
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。4 T. P# Y) b( X- f; i! j
硬件与算力% K: ~5 y# \* I7 h& ]
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。# V/ z& V. D) u. P3 \
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。- b4 E( {1 Q6 P
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。
  g/ _; N( A7 f4 n+ g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:% C* |2 N& I% {0 A  X$ i  k6 t; Z
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。
9 L4 g4 I1 h3 p' y* s0 |) v* _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。
, ~! m7 B3 F7 g$ A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。9 g% Y6 r3 i4 e
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。
6 n7 X; Z4 v7 p3 B; x0 v/ X具体来说,它具有如下的特点:! r1 ]0 Q0 G% n6 r
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。
/ [) K5 {/ n3 ^2 L6 g" y) M! L8 g" P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。
. |( p0 @. a8 y1 }+ y( i* t3 T: `/ d( ?* u/ a  x
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) O- `# i4 @$ K# O9 b: a1 g$ S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 S8 h5 a$ X2 D" Z
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。% ?, z( O+ J0 V/ \
软件架构2 g. N4 x+ v/ I2 Z5 ^( t
CANN 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。
. d8 f0 }1 j5 h( [: @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。
; m( D. H5 y& T# O7 k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。
2 W8 \4 e  [2 g, p# O3 Y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。1 W# I6 ]0 Q$ Y
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。; `) K1 i5 k1 p) Z
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。
5 `$ V" T' \2 y4 o0 s/ L% V
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* n( C( @9 @* Q6 I3 w: l. E& N" X' H9 A( r( K  F, _6 ?
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。4 M8 _5 f1 X  E0 t' W
02 以应用赋能生态
) Y* |; C' t1 a0 [8 t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。
0 U6 n  b( ~& C  oMindX 应用使能平台
' s% U4 L4 ?, ~8 ~1 M" E+ a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。
" @1 E/ R# W0 Q, c& S; U' z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。
1 o1 T# ]$ \6 I3 S8 P- o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。9 q  N. \/ T; ~5 w
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。$ u( {% h7 u+ W4 m
% l8 ^  g( u' R9 F* f3 W6 h
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: |6 w4 Y: D& S+ u* }1 x$ }9 \4 p8 O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。- ~, w( V$ c; L& T' a! _! O( s
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。
7 @. M9 |* V3 k, [& r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。" `1 [1 \" }; Q6 ^4 s2 e+ k
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。3 v' s9 X( W* N& X! B+ E
开放的生态合作: A9 r( s, x/ x% Q0 I1 b4 a
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。0 B' u) u# w5 r
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。0 F( h9 P0 @/ M, `9 s% `7 t6 W9 j, K
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。" p, v8 X6 H: Z7 k  l
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。
- j: a  v- N5 b9 x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。# Z6 v( T0 x; G: d7 m& g( i

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8 H) b; v* r. P+ ?4 [1 [- l8 O1 |/ q  X: D
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。8 q( F( Y; I$ v1 `9 R
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。
% m7 W3 ~( A+ B/ Q% h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。
5 A6 k. ]8 d; z( q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。
2 W+ U% z: d- X! v" a5 V* b2 I& Q3 i$ [5 @" V8 L: x( T5 @0 S
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6 i! N' h/ q" b" S, s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。
, ~( l. H; ~7 s! o5 ^5 X+ G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。
) _; E/ l0 d9 ~- c2 Q03 总结1 @! D. w: K. n  b9 E2 y. C! A
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。! i- f6 c6 T2 w0 N
这方面的反面教材,莫过于当年的 VR 技术。
0 P9 m" A! f8 j  Z; z* [VR 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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& P( C( Y! d* h/ r  g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。+ M/ U# a4 ?- ?+ g1 J0 Q7 k
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。
+ X' M+ D; [; m- r2 }% f5 _" N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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