本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。

算力的需求，遠比以往來得更為猛烈。甚至有人直呼：得算力者得未來。

元宇宙、AIGC、AI for Science的涌現，又給高性能計算（HPC）平添了好幾把火。

在諸多挑戰與機遇共存交織的當下，這一領域泰斗中國工程院院士、清華大學計算機科學與技術系鄭緯民，在MEET2023智能未來大會上，分享了自己的見解和思考。

估計未來兩年到四年，HPC（高性能計算）+AI+BigData融合的服務器就會出現。

AI for Science的出現，讓HPC+AI的融合成為剛性需求；而數據處理又是AI的基礎，數據和AI的融合也很自然。

甚至他還開玩笑說，現在要獲HPC領域的戈登貝爾獎，必須要有AI的算法。你沒有AI的算法，否則獎都得不了。

雖然這是玩笑說法，但實際上也是一種趨勢。

除此之外，他還談到人工智能計算機設計的三大平衡性原則、AI基準設計四大目標以及如何通過并行方法加速大規模預訓練模型。

為了完整體現鄭緯民院士的分享及思考，在不改變原意的基礎上，量子位對他的演講內容進行了編輯整理。

關于MEET 智能未來大會：MEET大會是由量子位主辦的智能科技領域頂級商業峰會，致力于探討前沿科技技術的落地與行業應用。今年共有數十家主流媒體及直播平臺報道直播了MEET2023大會，吸引了超過300萬行業用戶線上參會，全網總曝光量累積超過2000萬。

演講要點

• 估計未來兩年到四年，HPC（高性能計算）+AI+BigData融合的服務器就會出現。過去HPC是一臺機器、AI是一臺機器，大數據處理是第三臺機器，這三個機器自己管自己，但現在這三臺機器正在融合之中；
• AI基準設計要達到四個目標：統一的一個分數、可變的問題規模、具有實際的人工智能意義、評測程序包含必要的多機通信；
• 現在要獲HPC領域的戈登貝爾獎，必須要有AI的算法，你沒有AI的算法，否則獎都得不了。這是開玩笑的說法，但實際上也是一個趨勢；
• AI for Science的出現，讓HPC+AI的融合成為剛性需求；
• 探索更大參數量模型的效果，是具有重要科學意義的；
• 我們希望人工智能計算機跟HPC有TOP 500一樣，也有一個AIPerf 500。

（以下是鄭緯民院士演講全文）

人工智能計算機設計的三大平衡性原則

今天給大家講講我們團隊為人工智能做的三件事，就是AI與算力基礎設施的設計、評測和優化。

第一件事，HPC（高性能計算）和AI的應用是不一樣的。

HPC的應用領域主要有科學和工程計算、天氣預報、核聚變模擬、飛行器設計。它的運算精度是雙精度浮點運算，64位甚至128位的，所以加減乘除做得很快，主要是這點不同。

人工智能計算機就是半精度的，甚至是定點的，8位的、16位的、32位的。

因此這兩臺機器應該是不一樣的，而人工智能計算機最近兩年才開始有。因此我們團隊設計了一臺能比較好地處理人工智能問題的計算機，究竟長什么樣子？

我們團隊第一個貢獻，是人工智能計算機設計的平衡性原則。

第一個，計算平衡設計。人工智能是處理單精度的或者定點的，你這臺機器是不是只要把定點的、單精度的做好就行了？但實際上也不是。雖然我們主要考慮半精度運算，但是也要考慮到雙精度運算的能力。

這兩年下來有一個經驗：

1）雙精度與半精度的運算性能之比1：100比較好。

2）人工智能計算機不能只做CNN的，還要做大模型訓練。

因此，提出來叫變精度平衡設計思想，總體來說還要增加通用計算。

第二，網絡平衡設計，既然這臺機器很大，由上千個、上萬個小機器連在一起，那么這個網絡也要做得好。如果只做CNN那就好辦，但還要考慮訓練。這樣一來，網絡怎么做平衡設計也非常重要。

第三，存儲，即IO子系統設計。我們知道現在每臺機器都有SSD，怎么把每臺SSD聯合起來開成一個大的分布式文件系統？這也是很要緊的。

因此，我們提出來這三個平衡設計原則，已被很多公司采用?，F在國內20多個城市陸續啟動人工智能超算中心，讓算力無處不在、觸手可及，這其中大多數都用上了平衡設計這個想法。

目前行業有個趨勢是HPC+AI+BigData融合在一塊。過去HPC是一臺機器、AI是一臺機器，大數據處理是第三臺機器，這三個機器自己管自己，但現在這三臺機器正在融合之中。

為何這么說呢？

一方面，AI for Science的出現，讓HPC程序中包含了AI算法。因此HPC+AI的融合，成為剛性需求。

我曾經開玩笑說，你現在要獲HPC的領域戈登貝爾獎，必須要有AI的算法，你沒有AI的算法，否則獎都得不了。這是開玩笑的說法，但實際上也是一個趨勢。

另一方面，數據處理是AI的基礎，數據和AI的融合也很自然。因此，我估計兩年到四年，HPC、AI和BigData融合的服務器就會出現。

這是我們小組第一個貢獻，即人工智能計算機應該長成什么樣子。

AI基準設計要達四個目標

第二個貢獻，大規模人工智能算力基準評測程序AIPerf。

什么意思呢？傳統HPC有個評測程序Linpack，TOP500就是它評出來的，但它不能用于AI計算機評測。Linpack是用來測64位，甚至128位加減乘除做的快慢?，F在人工智能計算機是16位、32位，甚至8位，這是完全不一樣。

因此，我們需要做一個能回答這個問題的人工智能算力基準測試程序。我們希望有個簡單的評價指標，來判斷哪家系統的人工智能算力更強。

那現在有沒有相應的評測程序呢？其實也有，但沒有太合適的。

比如，DeepBench針對單個芯片，不適用于整機評測。Mobile AI Bench針對的是移動端硬件上的模型訓練評測，不是整個系統的。MLPerf可擴展性不好。因此，我們決定要自己做一個。

做個AI基準設計一定要達到這四個目標：

1、統一的分數。我們希望運行Benchmark出來一個值，就一個值就行了。而不是結果出來一個報告，這樣看起來很費勁。

2、可變的問題規模。Benchmark可以測4個節點組成的機器，也可以測1000個、20000個，要規?？勺?，大規模的做起來也挺費勁。

3、具有實際的人工智能意義。不能隨便說加減乘除，那就不能反映人工智能的問題。特別是要反映人工智能問題中的神經網絡運算、自然語言處理能力。

4、評測程序包含必要的多機通信，因為是一個大的系統，由多機連起來的，需要有通信。

最后，以清華大學為主的團隊做了一個AIPerf來測試，于2020年11月15日首次發布。我們希望人工智能計算機跟HPC有TOP 500一樣，也有一個AIPerf 500。

現在它已經連續三年每年都發布排行榜，得到了很多單位、企業的認可。

大規模預訓練模型的三種并行加速方法

第三個貢獻，百萬億參數超大規模訓練模型的加速方法。

簡單舉個例子，學界至今已形成一個共識：模型規模和模型效果呈正相關關系。GPT有1.1億參數，GPT-3有1750億參數，悟道2.0有1.75萬億參數，我們做的BaGuaLu卻有174萬億參數，應該說參數越多，效果越好，越接近人的智慧，但有個問題就是，訓練數據越多，要求的算力也就越大。

再來看左邊這張圖SAT（美國高考）任務的情況，如果模型參數達到100B（相當于1000億個參數），那么模型完成SAT，就有70%的準確度。

因此，探索更大參數量模型的效果，是具有重要科學意義的。

但模型越做越大，問題隨之而來。現在國內很多單位模型都做得很好，但怎么把模型安裝到一臺機器上去，這有講究。

舉個例子，我們就將BaGuaLu模型安裝到了新一代神威體系結構芯片上。

圖上可以看到，核組共有64個核，再加上黑色主核，共有65個核。一個CPU共有6個這樣的組成：CG0、CG1、CG2、CG3、CG4、CG5，這6個通過環形網連在一起。我們稱之為一個節點，將它集成到一塊，一個節點大概有390個核。一共有256個節點組成超節點，超節點內部通信一步直聯，超節點跟超節點之間要經過上層的網絡。

因此，256個節點內部通信很快，一步就到。但超節點之間的通信就比較慢了。

而要將大模型在這臺機器上運行，問題就來了?，F在預訓練模型都是Transfomer，而Transfomer結構是嵌入層、注意力層、前反饋網絡層，中間注意力層跟前反饋層都會經過N次迭代，整個運算又基本上是矩陣乘法。

如果一個模型能在單個CPU上運算，那最省事了，但CPU的計算能力有限，內存也有限，模型也就大不到哪里去。因此大模型訓練一定是多機的、分布的，這就涉及到了多種并行方法。

第一種，數據并行。假如整個模型設兩個節點，一個模型節點0、另一個模型做的節點1，整個模型都做了數據并行，數據各一半要拿去訓練學習，但是要注意訓練完了以后不是最終的結果，因為只輸入了一半的數據。因此這中間要AII-Reduce，AII-Reduce就做好多通信，整件事情就會很復雜。

第二種，模型并行。將整個模型切成一半，一半模型節點0，一半模型節點1，數據是整個拿去訓練。訓練完了以后出來的結果也不是最終結果，因為只訓練了一半的模型，出來還有AII-Gather，也是做通信的。

第三種，專家并行，跟數據并行、模型并行一樣，同樣要求通信。

現在如果你只有一種方法，究竟用哪種并行方法呢？實際上這跟計算機結構有關。如果每臺計算機之間通信都非?？?，那么用數據并行就可以；如果你的通信比較慢，就要考慮模型并行或者專家并行。

因此，這些模型如何跟數據、機器實際情況匹配？這就涉及到軟硬件協同這件事。

我們在新一代神威機器上采用了“拓撲感知的混合并行模式”。

具體而言，剛才提到，該體系架構節點內部通信很快，但超節點之間通信比較慢。因此在混合并行模式下，一個通信超節點內部，采用數據并行；超節點之間則采用專家并行或模型并行。

除此之外，還有內存大小、訪問內存等問題：怎么樣讓內存訪問的比較快，負載比較均衡？

做大規模模型訓練時，平均每小時都會發生一次硬件軟件出錯，不要以為這個機器不可靠。目前這個水平已經很好了。因此，一般都要做檢查點，如果寫的不好，這件事情就有做三個小時，怎么能讓它加速呢？最后我們做到了10分鐘就完成了。

現在，我們把模型開源了，尤其是并行訓練模型，將他們放在了開源系統FastMOE里，現在得到了工業界很多認可，像阿里巴巴的淘寶、天貓，騰訊的端到端語言模型，都用上了我們的并行系統。百度飛槳的MOE模塊，也使用了我們的FastMOE。

最后總結一下，一是人工智能算力是當前人工智能領域發展的關鍵。

二是團隊對人工智能的三點小貢獻：

1）提出了一種AI算力基礎設施的架構和平衡設計原則，現在全國20多個城市的20多個人工智能超算中心基本上都采納了我們的設計思想。

2）做了評測，即人工智能基準測試程序AIPerf，現在每年都會發布500名榜單，在國內外產生了一定影響。

3）大模型怎么訓練得快？特別是關于數據并行、模型并行，還是專家并行。我們做了一個庫放在Open Source上?，F在工業界都來用我們的東西，使得大訓練模型訓練能夠加快。

因此，我們團隊對人工智能做了這三點小貢獻，希望能夠推動人工智能的發展。

講的不對的地方請大家批評指正。謝謝大家！