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大模型引發(fā)技術(shù)變革, AI芯片公司面臨新挑戰(zhàn)

ChatGPT 在全球范圍內(nèi)掀起了一場技術(shù)革命與商業(yè)浪潮,大模AI市場也迎來了前所未有的型引I芯機遇與增量。

大模型引發(fā)技術(shù)變革, AI芯片公司面臨新挑戰(zhàn)

當前,發(fā)技AI 基礎設施的術(shù)變司面算力、算法呈現(xiàn)新 “摩爾定律”:相同算力下能訓練生產(chǎn)更優(yōu)質(zhì)的臨新模型,同時最先進的挑戰(zhàn) AI 模型約每幾個月算力需求就會擴大一倍。

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根據(jù)斯坦福大學和麥肯錫聯(lián)合發(fā)布的大模《2019 人工智能指數(shù)報告》,2012 年之前最先進 AI 模型計算量每兩年翻一倍;2012 年之后計算量每 3.4 個月翻一番,型引I芯從 2012 年到 2020 年 3 月已增長 30 萬倍。發(fā)技

伴隨著大模型的術(shù)變司面快速迭代,其對算力的臨新要求也不斷提高,而算力的挑戰(zhàn)核心就是人工智能芯片。因此,大模如何在新趨勢、型引I芯新挑戰(zhàn)下快速響應客戶需求,發(fā)技推出切實可用的硬件解決方案,成為了擺在國內(nèi) AI 芯片企業(yè)面前的首要課題。

擁抱變化,聚焦提升產(chǎn)品

ChatGPT 及大模型技術(shù)大會上,昆侖芯科技研發(fā)總監(jiān)王志鵬表示:“作為一家芯片公司,需要對市場的需求和變化非常敏感,才能使硬件產(chǎn)品始終精準匹配主流需求。”

大模型對計算的要求主要體現(xiàn)在三個方面,一是算力,二是互聯(lián),三是成本。就大模型而言,昆侖芯科技在產(chǎn)品定義上已經(jīng)做出布局 —— 相較第一代產(chǎn)品,昆侖芯 2 代 AI 芯片可大幅優(yōu)化算力、互聯(lián)和高性能,而在研的下一代產(chǎn)品則將提供更佳的性能體驗。

昆侖芯科技成立于 2021 年,前身為百度智能芯片及架構(gòu)部。在實際業(yè)務場景中深耕 AI 加速領域已逾 10 年,專注打造擁有強大通用性、易用性和高性能的通用人工智能芯片。

在持續(xù)推進核心技術(shù)攻關的同時,昆侖芯科技緊密關注科技前沿,精準匹配市場需求。目前,公司已實現(xiàn)兩代通用 AI 芯片的量產(chǎn)及落地應用,在互聯(lián)網(wǎng)、智慧金融、智慧交通等領域已規(guī)模部署數(shù)萬片。

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昆侖芯在大模型場景的規(guī)模落地實踐

“來自真實場景” 一直是昆侖芯科技最獨特的身份標簽,也是其規(guī)模部署數(shù)萬片、在行業(yè)內(nèi) “領跑落地” 的核心優(yōu)勢所在。

王志鵬認為,只有基于真實業(yè)務場景中的數(shù)據(jù)進行端到端優(yōu)化,才能順利推進大模型落地。

目前市場上主流的大模型以 Transformer 架構(gòu)為主,包含 Encoder 和 Decoder。Encoder 主要被應用于各類 NLP 的判別類任務;而 Decoder 更多被應用于翻譯、圖文生成等場景,最近出圈的 ChatGPT 就是典型代表。

針對大模型,昆侖芯持續(xù)打磨部署優(yōu)化方案,領跑產(chǎn)業(yè)落地。昆侖芯已將大模型的 Transformer 相關優(yōu)化技術(shù)沉淀為重要基建,優(yōu)化后的性能比原有方案提升 5 倍以上,壓縮顯存 30% 以上。

以文生圖大模型為例,昆侖芯已跑通一條端到端優(yōu)化、規(guī)模落地之路。

AI 繪畫模型的推理算力及顯存需求隨圖像分辨率增大而指數(shù)級增加,同時,圖像生成需要循環(huán)采樣數(shù)十次,產(chǎn)業(yè)落地動輒需要高昂成本的部署集群,嚴重阻礙了 AIGC 模型大規(guī)模商業(yè)化落地。

2022 年第四季度,昆侖芯聯(lián)合客戶,基于飛槳 PaddlePaddle 發(fā)起了端到端聯(lián)合優(yōu)化項目。在 2-3 周內(nèi),項目組快速完成端到端優(yōu)化,最終實現(xiàn)輸入文本后 2 秒出圖的優(yōu)化效果,性能提升近 8 倍。

目前,昆侖芯 AI 加速卡 R200 已在該客戶的大模型場景完成規(guī)模部署,性能數(shù)據(jù)全面超越同系列主流推理卡:

基于昆侖芯 AI 加速卡 R200 高效運算與推理能力,綜合優(yōu)化方案,在 dpm-25steps 算法下,利用昆侖芯 AI 加速卡 R200,生成 1024*1024 圖像時的推理速度為 10.89 iters/s,相比同能力的主流推理卡快 20%。

昆侖芯 AI 加速卡 R200 擁有 32G GDDR6 顯存,為大規(guī)模參數(shù)提供更大的存儲容量、更高帶寬的內(nèi)存訪問、更穩(wěn)定的性能,生成更高分辨率的圖片,為用戶提供高性價比服務。

與此同時,面向當前市場需求迫切的大模型場景,據(jù)悉昆侖芯科技即將推出一款加速器組解決方案。

該加速器組搭載第二代昆侖芯 AI 芯片,是 AI 基礎設施的重要組成部分,為 AI IAAS 平臺、 AI PAAS 平臺提供堅實算力支撐。該產(chǎn)品可提供更為集約的 AI 算力,具備分布式集群部署能力,支持彈性 RDMA網(wǎng)絡,對比傳統(tǒng)網(wǎng)絡通信時延降低 2~3 倍。該產(chǎn)品可明顯提高并行加速比,訓推一體化助力提高資源利用率,極大提升模型開發(fā)迭代效率。

攜手上層伙伴共拓 AI 芯生態(tài)

ChatGPT 及大模型技術(shù)大會上,與會者提問:在生態(tài)建設方面,國內(nèi) AI 芯片產(chǎn)業(yè)面臨的客觀情況是什么?

這也是昆侖芯科技經(jīng)常被客戶提及的現(xiàn)實問題。

昆侖芯科技在努力進一步擴大生態(tài)影響力:首先要深刻理解客戶的使用習慣,滿足客戶需求,踏踏實實把軟硬件從產(chǎn)品和技術(shù)上做到位。隨著產(chǎn)品的規(guī)模部署,客戶越來越多,生態(tài)也就自然而然建立起來了。與此同時,產(chǎn)品也會因此得到更好的打磨,進入良性循環(huán)。

在昆侖芯科技看來,AI 芯片看似是一個硬件,但其本質(zhì)則是一款軟件產(chǎn)品。這也證明了軟件棧、生態(tài)對于 AI 芯片發(fā)展的關鍵作用。

目前,昆侖芯已實現(xiàn)對飛槳的原生適配,并完成了 III 級兼容性測試,訓練與推理性能可以滿足用戶的應用需求。從底層 AI 算力組件、AI 服務器,到操作系統(tǒng),再到昆侖芯 SDK,昆侖芯和飛槳攜手完成了一套端到端的 AI 計算系統(tǒng)解決方案,并致力于打造一個全棧式軟硬一體的 AI 生態(tài)。

為進一步完善軟件生態(tài),昆侖芯已與多款通用處理器、操作系統(tǒng)、主流框架完成端到端適配,實現(xiàn)了軟硬件解決方案的技術(shù)棧,為客戶提供開箱即用的 AI 芯片產(chǎn)品。

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昆侖芯軟件棧

結(jié)語

談及大模型趨勢下 AI 芯片公司面對的變化,王志鵬說道: “必須快速調(diào)整心態(tài),并擁抱大模型帶來的變化。”

而這也剛好印證了昆侖芯科技 “突破創(chuàng)新” 的公司文化:面對瞬息萬變的外部環(huán)境,突破創(chuàng)新是適應行業(yè)的唯一方式。

面對復雜多變的市場環(huán)境以及新場景新應用對研發(fā)和落地的重重挑戰(zhàn),國內(nèi) AI 芯片公司如何出圈?

集十余年 AI 加速領域的技術(shù)積淀,曾任百度智能芯片及架構(gòu)部首席架構(gòu)師、現(xiàn)任昆侖芯科技 CEO 歐陽劍認為,“AI 芯片公司應抓住場景和技術(shù)創(chuàng)新‘雙驅(qū)動’模式,驅(qū)動架構(gòu)優(yōu)化升級與軟硬件產(chǎn)品迭代,這是持續(xù)保持競爭力的關鍵。”

審核編輯 :李倩

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