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AI大模型進化方向:百萬級訓推一體機降至千元級后,推理芯片性能將成重點

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:莫婷婷 ? 2024-04-15 07:29 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)AI大模型應用在2024年進入新的階段。Transformer等技術正在推動著行業(yè)從單一模態(tài)的大語言模型,向多模態(tài)大模型進化。
業(yè)內(nèi)普遍認為,未來3到5年我們會快速邁入AI3.0時代,屆時進入以機器人為代表的具身智能時代,當人形機器人搭載了多模態(tài)大模型,和物理世界進行交互后,就會發(fā)展成行為大模型,成為自進化智能體,進一步實現(xiàn)AGI通用人工智能,由此打開第四次工業(yè)革命的大門。
云天勵飛董事長兼CEO陳寧認為,未來3年全球80%的企業(yè)將使用大模型,未來5年機器人和數(shù)字人的數(shù)量將超越人類的數(shù)量,未來7年,也就是到2030年行業(yè)將實現(xiàn)通用人工智能,AI的智慧程度超越全人類大腦的組合。
他進一步提到,我們還有3年的時間可以轉(zhuǎn)型到大模型時代,借助大模型生產(chǎn)力的變革去賦能企業(yè)。那么,企業(yè)如何擁有屬于自己的大模型,訓推一體機成為焦點之一。
千元級AI模盒,大模型進入平民化階段
目前,行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有多家企業(yè)推出訓推一體機,但是在訓練專屬大模型過程中,訓推一體機的痛點也隨之暴露出來。成本是其中一個關鍵問題,主流的訓推一體機價格普遍在百萬級。另外還有大參數(shù)、大算力、大數(shù)據(jù)、專業(yè)人才等,要知道GPT-4模型訓練數(shù)據(jù)ToKen量已經(jīng)達到130000億。為了加速AI普惠化,訓推一體機亟需迭代。
就在今年3月,云天勵飛推出“深目”AI模盒,面向邊緣訓推場景。官方介紹,“深目”AI模盒搭載了自研的14nm Chiplet大模型邊緣訓推芯片DeepEdge10 Max、自研多模態(tài)大模型“云天天書”,基于云天勵飛的核心能力算法芯片化,實現(xiàn)了算法場景覆蓋超過90%、算法精度超過90%,使用成本降低90%。其中,DeepEdge10 Max適配并可承載10億級SAM、百億級Llama2等大模型運算。
值得一提的是,“深目”AI模盒售價在千元級。可以說,在一定程度上,云天勵飛將訓推一體機“打下”千元級,促進了大模型平民化,解決大模型在場景落地最后一公里的問題,幫助更多中小企業(yè)客戶輕松使用大模型。
智慧城市場景里還存在非常多的問題沒有完全解決,例如長尾場景,只有一個模型能夠解決跨場景的問題,才有可能低成本解決智慧城市的碎片化問題。
在現(xiàn)實問題中,天災人禍等極端場景識別訓練的數(shù)據(jù)幾乎空白,云天勵飛副總裁羅憶以加油站場景的吸煙識別為例進行介紹,平臺能夠利用大模型能力,以加油站為背景,生成在該環(huán)境抽煙行為的人物,并將數(shù)據(jù)用于算法訓練中,填補訓練數(shù)據(jù)的空白。
“我們通過可控的生成,對于指定的場景、部位可以做到細節(jié)可控、真實合理、高保真,而且可以批量生成數(shù)據(jù)?!蹦壳?,云天勵飛已經(jīng)生成了千萬級的數(shù)據(jù)用于各類算法的訓練,而且生成的數(shù)據(jù)不僅能夠用于算法的訓練,還能用于算法能力的測試。
“從生成訓練到檢測,這個閉環(huán)打通,也為將來它的自學習奠定基礎?!绷_憶再次表示。使用AI合成數(shù)據(jù)來訓練算法,逐漸成為大模型時代下訓練新算法和提升算法精度的方式之一。
推理芯片將是AI大模型的發(fā)展關鍵之一
未來,AI大模型的發(fā)展一定是降低推理成本,陳寧在接受電子發(fā)燒友網(wǎng)等媒體采訪時表示,關于大模型的訓練,業(yè)內(nèi)的重視度已經(jīng)比較高了,GPU一卡難求,中國也掀起了智算,上下游的企業(yè)都參與到智能算力的建設過程中,云天勵飛也抓住了機遇?!拔覀冋J為2024年如果是大模型落地應用之年,推理就會越來越重要。”
云天勵飛自成立之初就將AI芯片定位在推理的應用,此次將其在推理領域的深厚技術積累賦能給了“深目”。
“深目”內(nèi)置了自研的SPACE訓練推理引擎,羅憶表示,“我們要讓大模型在邊緣側跑起來,不僅要推理,還要具備一定的訓練能力,要提高它的精度,首先要解決速度的問題,確保訓練有效的前提下,只要進行少樣本的訓練,即可進行場景自適應?!?/div>
根據(jù)介紹,基于SPACE訓練推理引擎的高效訓練架構,對比全量訓練,“深目”AI模盒訓練速度提升100倍,內(nèi)存消耗降低20倍。通過混合精度訓練,模型99%的計算采用int8+fP16精度訓練,只有不到1%的計算才用得fp32精度訓練。而且做到了存儲及功耗均大幅下降,推理速度同比提升50%,推理成本更是降低10倍。
通過SPACE訓練推理引擎和神經(jīng)網(wǎng)絡處理器芯片架構的深度耦合,“深目”在邊緣端48T至64T的有限算力情況下,一樣可以實現(xiàn)高精度的推理大模型,并且可以微調(diào)和訓練。陳寧表示,面向邊緣場景,云天勵飛強化了多模態(tài)大模型場景泛化和在線學習、訓練的能力,通過一系列的性能提升,解決場景價值閉環(huán)的問題。
一般來說,AI芯片可以分為兩種:推理芯片、訓練芯片?!暗撬惴ǖ挠柧毑皇悄康模邪贅I(yè)的推理應用才是最終目的,人形機器人、無人機、無人車、可穿戴設備、AIPC、AI手機等,萬物智聯(lián)的智能硬件都需要一顆或者幾顆神經(jīng)網(wǎng)絡處理器的推理芯片”,陳寧表示。
2024年,AI行業(yè)在推理芯片領域迎來了新的進展。例如,AI芯片創(chuàng)企Groq自研的新型AI芯片——LPU(Language Processing Units)在AI行業(yè)內(nèi)“出圈”,該芯片專為AI推理而生。公開資料顯示,由Groq LPU驅(qū)動Meta Llama 2模型,推理性能可以做到頂級云計算供應商的18倍。英偉達在GTC 2024上也發(fā)布了全新的 GPU——Blackwell芯片,推理能力是Hopper的30倍。
如今,推理芯片領域還沒有壟斷性的巨頭,推理芯片是一個萬億顆芯片的大藍海市場,而中國市場擁有豐富的場景,未來推理芯片會應用到各個行業(yè)中,解決各個場景的問題,國內(nèi)的AI芯片企業(yè)也會在推理芯片領域迎來新的進展。
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