上線僅2個(gè)月，OpenAI的最新一代產(chǎn)品-AI聊天機(jī)器人ChatGPT月活用戶接近1億。

作為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的前沿研究成果之一，ChatGPT已成為AIGC里程碑式的產(chǎn)品。

這周我們也與ChatGPT聊了聊他/她對(duì)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練背后所需資源的看法。

讓我們一起來看看ChatGPT的回答是否能讓你滿意呢？

強(qiáng)大的語言生成能力現(xiàn)在引起更多討論的是規(guī)模預(yù)訓(xùn)練。在過去的很長(zhǎng)一段時(shí)間里，許多的AI廠商都是通過本地設(shè)備來進(jìn)行訓(xùn)練的。

GPT-3所訓(xùn)練的參數(shù)約為1750億個(gè)，這部分需要大量的算力，而目前我們已知ChatGPT導(dǎo)入了至少1萬顆英偉達(dá)高端GPU來訓(xùn)練模型。

業(yè)界部分專家認(rèn)為GPT-4訓(xùn)練參數(shù)可能會(huì)達(dá)到100萬億個(gè)參數(shù)，如此大規(guī)模、長(zhǎng)時(shí)間的GPU集群訓(xùn)練任務(wù)，也對(duì)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)底座的性能、可靠性、成本等各方面都提出了極致的要求。

面對(duì)千億、萬億參數(shù)規(guī)模的大模型訓(xùn)練，僅僅是單次計(jì)算迭代內(nèi)梯度同步需要的通信量就高達(dá)TB量級(jí)。此外還有各種并行模式、加速框架引入的通信需求，使得傳統(tǒng)低速網(wǎng)絡(luò)的帶寬遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法支撐GPU集群的高效計(jì)算，甚至成為了其中關(guān)鍵的瓶頸。

因此要充分發(fā)揮GPU計(jì)算資源的強(qiáng)大算力，必須構(gòu)建一個(gè)全新的高性能網(wǎng)絡(luò)底座，用高速網(wǎng)絡(luò)的大帶寬來助推整個(gè)集群計(jì)算的高效率。

以CPU+GPU的異構(gòu)計(jì)算模型已經(jīng)成為高性能計(jì)算領(lǐng)域中的主流計(jì)算架構(gòu)。而高吞吐、低延時(shí)是高性能計(jì)算場(chǎng)景中最為迫切的應(yīng)用需求。

我們可以知道，GPUDirect RDMA是RDMA在異構(gòu)計(jì)算場(chǎng)景中的應(yīng)用延伸，使得GPU之間的通信不在依賴CPU轉(zhuǎn)發(fā)，從而進(jìn)一步提升高性能計(jì)算場(chǎng)景中整體算力。

從DPU芯片的實(shí)現(xiàn)角度看，不同DPU廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘在于專用加速引擎的硬件實(shí)現(xiàn)上。由于DPU是數(shù)據(jù)中心中所有服務(wù)器的流量入口，并以處理報(bào)文的方式處理數(shù)據(jù)，在網(wǎng)絡(luò)芯片領(lǐng)域積累更多的廠商將更有優(yōu)勢(shì)。

傳統(tǒng)的GPU在訪問存儲(chǔ)時(shí)，需要將數(shù)據(jù)先搬移到系統(tǒng)內(nèi)存，再由系統(tǒng)內(nèi)存搬移到目標(biāo)設(shè)備。而采用DPU介入后可以繞過CPU，直接通過PCIe訪問遠(yuǎn)端的NVMe設(shè)備，加速AI訓(xùn)練，大大降低CPU的開銷。

在AI/ML領(lǐng)域的工作負(fù)載對(duì)于存儲(chǔ)系統(tǒng)的要求十分苛刻，目前此類應(yīng)用已主要采用全閃存存儲(chǔ)，其中NVMe全閃存逐漸成為主流趨勢(shì)。同時(shí)存儲(chǔ)與前端應(yīng)用主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)協(xié)議開始采用NVMe over Fabrics(NVMe-oF)。

NVMe-oF是一種存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，通過網(wǎng)絡(luò)將NVMe命令傳送到遠(yuǎn)程N(yùn)VMe子系統(tǒng)，以利用NVMe 全閃存的并行訪問和低延遲，該規(guī)范定義了一個(gè)協(xié)議接口，旨在與高性能fabric技術(shù)配合使用，包括通過實(shí)現(xiàn)RDMA技術(shù)的InfiniBand、RoCE v2、iWARP或TCP。

NVMe-oF是一種使用NVMe協(xié)議將訪問擴(kuò)展到遠(yuǎn)程存儲(chǔ)系統(tǒng)的非易失性存儲(chǔ)器（NVM）設(shè)備的方法。這使得前端接口能夠連接到存儲(chǔ)系統(tǒng)中，擴(kuò)展到大量NVMe設(shè)備，并延長(zhǎng)數(shù)據(jù)中心內(nèi)可以訪問NVMe子系統(tǒng)的距離。NVMe-oF的目標(biāo)是顯著改善數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)延遲，并為遠(yuǎn)程N(yùn)VMe設(shè)備提供近似于本地訪問的延遲，目標(biāo)為10us。

我們知道AI對(duì)計(jì)算的需求非常大，目前主流的AI加速還是以GPU、FPGA和一些專門的AI芯片等為主。在GPU、AI芯片用于AI計(jì)算之前都是CPU承擔(dān)計(jì)算的任務(wù)，CPU的效率難以滿足需求，從而產(chǎn)生CPU+GPU+ASIC的異構(gòu)計(jì)算。隨著DPU的出現(xiàn)，這種異構(gòu)計(jì)算的發(fā)展更加徹底，可以更大提供并行處理能力，適合大規(guī)模計(jì)算的發(fā)展。

支持Chiplet技術(shù)的超異構(gòu)算力芯片，伴隨著AI/ML的發(fā)展將會(huì)得到更好的應(yīng)用，而支持Die-To-Die互聯(lián)技術(shù)將能夠提供互聯(lián)其他AI芯片和算力單元的巨大能力，擺脫一直以來PCIe發(fā)展的限制。 ??拿芯啟源自身舉例，以支持高級(jí)AI為主要目標(biāo)之一的芯啟源最新的DPU芯片，其架構(gòu)中就應(yīng)用Chiplet技術(shù)。不僅提升了自有智能網(wǎng)卡的性能，通過支持與第三方芯片的Die-To-Die互聯(lián)，還可以集成更多的特定專業(yè)領(lǐng)域的芯片，比如AI訓(xùn)練中的GPU芯片。

雖然PCIe非常的標(biāo)準(zhǔn)，但是帶寬非常有限的，PCIe Gen3的理論帶寬是32GB/s，PCIe Gen4的理論帶寬是64GB/s，而實(shí)測(cè)帶寬大概分別是24GB/s和48GB/s。

在AI訓(xùn)練中，每完成一輪計(jì)算，都要同步更新一次參數(shù)，也就是權(quán)系數(shù)。模型規(guī)模越大，參數(shù)規(guī)模一般也會(huì)更大，這樣算力芯片的效率會(huì)收到PCIe架構(gòu)的限制，支持更高能力層次的互聯(lián)技術(shù)講徹底解決帶寬限制和瓶頸，極大提升單節(jié)點(diǎn)計(jì)算效率。

和ChatGPT聊了那么多，最后再讓我們來看看他/她對(duì)于DPU應(yīng)用了解多少呢？

審核編輯 ：李倩