中国工程院院士郑纬民：做好十个软件，改善基于国产AI芯片的系统生态

4月28日，中国移动2024算力网络大会在苏州开幕。《每日经济新闻》记者在现场注意到，会上，中国工程院院士郑纬民提到，目前有三类系统可支持大模型训练。

其中，基于英伟达GPU的系统一卡难求；基于国产AI芯片的系统仍面临国产卡应用不足、生态系统有待改善的问题，可通过十个软件来进行改善；基于超级计算机的系统，可在做好软硬件协同设计的情况下实现大模型训练，但需在超算机器尚未饱和的前提下操作。整体来看，尽管打造国产A1卡的万卡大模型训练平台难度不小，但十分必要。

图片来源：每经记者 杨卉 摄

国产卡应用不足，生态系统有待改善

郑纬民提出，近两年来人工智能的发展导致算力需求呈爆发性增长，其中模型研发需要配套算力；模型训练需要海量算力，如训练GPT-4需要一万块英伟达A100芯片跑上11个月；模型精调需要可控算力；模型推理需要可靠算力，算力存在于大模型生命周期的每一环。

然而，海量算力背后有一个很现实的问题：贵。根据郑纬民计算，在大模型训练的过程中，70%的开销要花在算力上；推理过程中95%的花费也是在算力上，人工智能产业算力成本居高不下。

郑纬民进一步指出，要构建基于国产AI卡的万卡大模型训练平台，需要考虑到几个问题。首先是半精度运算性能与双精度运算性能的平衡问题。郑纬民强调，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。“不论是自己做还是买，第一件事情就是问比例是多少。”

第二点是网络平衡设计。

郑纬民解释称，万卡系统中的万块卡不能分散在各地，将其连接起来就是所谓的网络。但连接也很有“讲究”，每块卡之间能实现直连是最好的状态。但如此一来，每块AI卡都需插上9999块连接卡，一万块AI芯片均要实现直连，所需的连接卡数量太过庞大，成本甚至还要高过万块卡本身。此外，即便资金充足，卡槽数量也无法满足需求。因此，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，模型并行和专家平行模式。

第三点是体系结构感知的内存平衡设计。郑纬民强调，一方面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；另一方面，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。

第四点是IO子系统平衡设计。郑纬民进一步解释称，万卡系统中负载的芯片数量太大，即便是英伟达芯片，也基本会在三小时左右出现一次错误。过去，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，一旦出现错误可以不必从0开始，可在保存位置继续执行。

然而，大模型训练数量过大，很难沿用上述操作模式。因此，万卡系统除了支持检查点操作，还需增加SSD（固态硬盘）。另外，系统的本地NVMe SSD仅通过本地文件系统访问，限制了其应用范围，需将每台服务器上的快速本地NVMe整合为应用可见的全局分布式文件系统。

郑纬民分析指出，目前来看，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。

十大软件改善基于国产AI芯片的系统生态

郑纬民直言，要改善基于国产AI芯片的系统生态，这一问题其实并不“抽象”，需要做好十个软件。

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）。

郑纬民直言，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，从而提高用户的使用意愿。郑纬民强调，国产AI芯片与业界领先水平存在一定差距，但若将生态做好，只要性能可以达到业界领先水平的一半或60%，客户也会愿意使用，大多数任务不会因芯片性能的微小差异而有明显感知。

至于第三种渠道，基于超级计算机的系统，根据郑纬民透露，当前国内约有14个国家级超算中心，性能很快且机器使用情况尚未达到饱和。若软硬件协同的设计做好，在超算机器上做大模型训练也是可能实现的。

郑纬民提供的视频演示显示，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。加载开源的百川2—7B模型进行推理，推理精度也与英伟达一致。更为关键的是，从成本角度考虑，在上述超算平台上训练大模型，只需花费英伟达系统六分之一的成本。

谈及当前智能算力行业面临的痛点，郑纬民直言，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。“虽然很难，但只要我们努力，与芯片公司合作，一定能将万卡系统做好。”郑纬民称。