近日，百度智能云发布了一份深度报告，聚焦2024年大模型时代的异构计算平台。该报告详尽地探讨了GPT-3等大模型所引领的技术变革，以及随之而来的训练挑战与应对策略。
报告指出，随着GPT-3等大模型的崛起，其巨大的参数规模和计算需求成为了业界关注的焦点。GPT-3拥有1750亿参数和3000亿词语，计算量高达314 ZFLOPs，即便是使用高性能的A100显卡，单卡也需要32年才能完成训练。千亿级别的参数所需的2TB存储空间，也远远超过了单卡80GB的显存容量。这些挑战凸显了分布式加速和额外存储空间的重要性。
为了应对这些挑战，报告详细阐述了一系列技术解决方案。在模型切分方面，数据并行通过梯度同步来确保多卡之间的参数一致性，流水线并行则让每张显卡只负责模型的部分层，同时同步激活与梯度。张量并行则将单层操作分割到多个显卡上执行，分组参数切片则进一步优化了数据并行中的显存使用，有效节省了显存资源。条件计算和混合专家模式也被用来减少计算量，通过条件性地激活部分参数，将模型拆分为多个子网络。
在硬件资源和网络设计层面，报告强调了高性能硬件和高效网络架构的重要性。单机硬件方面，选择具有高算力和强大机内多卡通信能力的配置，如8张NVIDIA A100显卡。集群网络则采用了优化的三层CLOS架构，支持万卡级别的规模，并重点优化了同号卡的AllReduce操作。
报告还深入探讨了软硬件结合的优化策略。基于静态图的多后端加速架构，涵盖了图接入、后端抽象、图优化和图转换等多个环节。图接入融合了动态图和静态图的优势，通过多种方式实现。后端加速则涉及计算执行时间分析、算子融合和算子实现优化。报告还提出了针对交换机哈希冲突、All2All加速和Infiniband使能等问题的通信优化方案，以及基于cost model的端到端自动化任务切分与放置策略。
报告还展示了百度在大模型训练和异构计算平台方面的最新进展。随着大模型参数规模的持续增长、多模态训练的兴起以及算力需求的激增，百度推出了百舸·AI异构计算平台2.0，为城市大脑、工业互联网等多样化的业务场景提供了强有力的支持。该平台不仅满足了大规模模型训练的需求，还推动了AI技术在各个领域的深入发展与应用。
