郑纬民院士谏言国产GPU发展两大关键问题

时间:2023-12-14
  在第二届数据安全治理年会上,中国工程院院士郑纬民表示,我国人工智能企业正面临“国外一卡(GPU)难求,国产卡使用意愿低”的现状,应从软硬件两方面突破瓶颈,完善国产GPU硬件生态,优化大模型基础设施。
  我国人工智能产业面临软硬件两方面瓶颈
  郑纬民提出了算力“三大定律”:人类已经进入以算力为核心生产力的数字经济时代,算力就是生产力,这是“时代定律”;当下,算力每12个月就增长一倍,算力资源增速显著,已经打破摩尔定律,这是“增长定律”;算力每投入1元,就带动3-4元GDP经济增长,这是“经济定律”。
  近年来,我国人工智能产业呈指数级增长。郑纬民表示,预计到2025年,中国人工智能产业规模将超过4500亿元,带动产业规模超1.6万亿元。 
  郑纬民直言,我国人工智能产业正面临着软件、硬件两方面的瓶颈。
  从硬件角度看,一方面,我国国产芯片产量不足。郑纬民表示,2021年,我国人工智能服务器芯片总用量100万片,其中,美国英伟达占95%左右,国产芯片出货量不到5万片;另一方面,国产GPU硬件竞争力不足,并未真正受到市场认可。
  从软件角度看,我国在算法等技术方面仍然有所欠缺,当前,谷歌和Meta的人工智能算法开发框架占中国人工智能市场份额的90%以上。
  郑纬民坦言,目前我国人工智能企业正处于“国外一卡难求,国产卡使用意愿低”的现状。要解决当下面临的问题,一是营造完善的国产GPU硬件生态,二是优化大模型基础设施架构。
  完善硬件生态要做好10个关键软件
  郑纬民认为,要完善国产GPU硬件生态系统,需要做好10个关键软件:能够降低编写人工智能模型复杂度的编程框架;为多机多卡提供人工智能模型并行训练能力的并行加速;能够提供跨机跨卡的通信能力、支持人工智能模型训练所需各种通信模式的通信库;提供人工智能模型所需基本操作高性能实现的算子库;能够在异构处理器上对人工智能程序自动生成高效目标代码的AI编译器;提供异构处理器上编写并行程序支持的编程语言;提供在大规模系统上高效调度人工智能任务能力的调度器;针对人工智能应用特点提供高效内存分配策略的内存分配系统;提供在硬件发生故障后快速恢复模型训练能力的容错系统;以及支持训练过程所需数据读写的存储系统。
  郑纬民表示,相比芯片的“硬实力”,其生态才是更加影响使用体验的因素。“只要生态做得好,国产芯片只需要达到国外芯片性能的60%,客户就会满意。”郑纬民说。
  “4个平衡”优化大模型基础设施
  郑纬民强调,在设计大模型基础设施时,要思考“4个平衡”的优化问题。
  一是半精度运算性能与双精度运算性能的平衡设计。在计算机系统的内存中,半精度、单精度和双精度是决定数据计算精确度的度量标准,双精度比半精度更精密,但同时要占据更多存储空间。郑纬民提出,大模型设计中不仅要考虑16位的半精度运算性能,还要考虑支持64位的双精度运算。他表示,最优的双精度与半精度运算性能比为1:100。
  二是网络平衡设计。郑纬民指出,在网络设计方面,高带宽、低延迟的网络是极大规模预训练模型运行的必要条件。“在训练过程中,我们采用数据并行、模型并行和专家并行三种不同的并行方式,但这三种方式对互联有不同的要求。”郑纬民表示,“只有把通信做好,大模型才能顺畅跑通。”
  三是体系结构感知的内存平衡设计。通俗而言,大模型在训练过程中使用的大量数据会产生大量的内存访问请求;对内存平衡的优化,目的是提升模型访存性能,从而提高模型训练效率。
  四是输入输出子系统平衡设计。郑纬民指出,机器在执行大规模训练任务时,发生硬件、软件错误在所难免。针对这样的情况,容错检查点成为了大模型训练中的一道“保险闸”。容错检查点设置不足,会导致模型训练效率降低;检查设置过于频繁,则会浪费大量时间和存储空间。因此,优化检查点存储在大模型训练中的重要性不言而喻。
  “只要以上四点平衡的问题得到解决,一块GPU就能发挥两块的作用。”郑纬民总结道。
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