各位看官，小生三体智人，这厢有礼了，是一名新生代IT民工。

然而，海量算力背后有一个很现实的问题：贵！

• 半精度与双精度的运算性能平衡问题。
  在设计过程中，不仅要考虑半精度运算性能，还要考虑双精度运算能力，双精度与半精度运算性能之比为1∶50—1∶100为宜
• 网络平衡设计问题。
  网络设计不能只针对CNN算法，还需考虑极大规模预训练模型对系统的需求。大规模预训练模型需要高带宽低延迟网络，支持数据并行，模型并行等模式。
• 体系结构感知的内存平衡设计。
  访问内存的请求使网络拥塞，降低吞吐量，反映到应用程序上表现为访存性能显著下降；多个访问内存的请求可能访问同一存控对应的内存空间，负载不均，存控需要顺序处理访存请求
• IO子系统平衡设计。
  万卡系统中负载的芯片数量太大，即便是英伟达也基本会在三小时左右出现一次错误。为保证训练不被中断，大模型训练厂商通常采用间隔一段时间，如2.5小时对数据进行一次保存或转移。

目前支持大模型训练有三类系统，分别为基于英伟达GPU的系统、基于国产AI芯片的系统和基于超级计算机的系统。其中，基于英伟达公司GPU的系统硬件性能和编程生态好，但受到禁售影响，加之价格暴涨，一卡难求。而基于国产AI芯片的系统，尽管近年来国内二十余家芯片公司取得了很大的进步，但仍面临国产卡应用不足、生态系统有待改善的问题。

要改善基于国产AI芯片的系统生态，可以从十大方向努力：

第一是编程框架。应进一步降低编写人工智能模型的复杂度；利用基本算子快速构建人工智能模型，如PyTorch、TensorFlow。

第二是并行加速，为多机多卡环境提供人工智能模型并行训练的能力；支持数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行等，如微软的DeepSpeed、英伟达Megatron-LM。

第三是通信库，要提供跨机跨卡的通信能力；可支持人工智能模型训练所需各种通信模式；可根据底层网络特点充分利用网络通信带宽，如英伟达的NCCL库、超算普遍支持的MPI通信库。

第四是算子库，需提供人工智能模型所需基本操作的高性能实现；能够尽可能覆盖典型人工智能模型所需的操作；算子库能充分发挥底层硬件的性能，如英伟达cuDNN，cnBLAS。

第五是AI编译器，要可在异构处理器上对人工智能程序生成高效的目标代码；对算子库不能提供的操作通过AI编译器自动生成高效目标代码，如XLA、TVM。不过，郑纬民也谈到，目前国内掌握AI编译器的人才较少，实现难度较大。

第六是编程语言，要提供异构处理器上编写并行程序的支持；覆盖底层硬件功能，发挥硬件性能；能够编写人工智能模型的基本算子（Operator），如英伟达的CUDA，Intel的oneAPI。

第七是调度器，需具备在大规模系统上高效调度人工智能任务的能力；同时设计高效调度算法，提高集群资源利用率，如Kubernetes（K8S）、华为ModelArts。

第八是内存分配系统，可针对人工智能应用特点提供高效的内存分配策略。

第九是容错系统，用来提供在硬件发生故障后快速恢复模型训练的能力。

第十是存储系统，需支持训练过程中高效的数据读写（检查点训练数据等）。

当前国内已经有了上述软件，但做得不够全，不够好。当务之急是先将上述软件做好，打造好生态，从而提高用户的使用意愿。

在某国产超算上进行大模型训练与推理时，使用超算调度系统申请512个节点来进行7B模型预训练，半精度和全精度训练效果可与英伟达平台完全对齐；与租用英伟达GPU相比，使用国产超算可节省6倍左右的成本。

构建国产万卡系统很难，但很有必要，未来还是要繁荣国产卡的生态系统，做好软硬件的协同设计，同时解决大模型基础设施的几大问题。

路虽远，行则将至！事虽难，做则必成！