独家｜对话蚂蚁 Ling 团队：聊聊用国产卡降本这回事儿

作者 | 王一鹏

3 月 7 日，蚂蚁团队开源了两个 MoE 模型 Ling-Lite 和 Ling-Plus（中文名称为“百灵”），并发布了技术论文《Every Flop Counts》。其中 Ling-Lite 共有 168 亿参数，激活了 27.5 亿参数； Ling-Plus 共有 2900 亿参数，激活了 288 亿个参数。蚂蚁团队的研究方向是通过优化模型架构和训练过程、改进异常处理的训练方法、提高模型评估效率进一步降低模型的预训练成本。其尤为突出的一点是，使用规格相对较低的国产硬件，即可完成预训练工作，成本比使用更高规格的 NV 硬件，还要低 20%，是个非常因地制宜的技术方案。

不过，当该技术论文经由外媒报道，传回国内，围绕一些关键数据，却出现了误读——有报道称 Ling-Plus 模型使用低规格硬件的预训练成本为 508 万人民币，远低于 DeepSeek。但实际上，论文中提到的成本是在训练 1T token 的前提下实现的，与消耗了 14.8T Token （技术报告口径）的 DeepSeek V3 并不匹配 。

蚂蚁团队的工程师后续也在朋友圈进行了辟谣：“我们还没有做到比 DeepSeek 低”，并在知乎发布了补充性的技术解读内容：《关于我们抠 FLOPS 的一些点滴》。另有蚂蚁团队专家对 InfoQ 表示：DeepSeek V3/R1 的成本优化，是在 NV Hopper 卡上的极致优化；DeepSeek V3 的报告里展示了用 FP8 精度软硬件协同优化，和算法配合，得到了让人印象非常深刻的单次训练成本。

而 Ling-Plus 的成本优化工作，主要反映了 AI 基础设施的工程能力，要能持续运作、减少中断。这里的成本比较是从基础设施的角度进行的，经过优化组织、加入容错机制，相比于国外硬件，能更好的配合国产卡，实现更低的工程成本。

InfoQ 也与蚂蚁 Ling 团队做了一场简单的对话，希望能在上述技术材料外，给大家更多信息参考。以下为对话原文，在保持原意的清况下，略有删改。

InfoQ：能否帮我们简单回顾下《Every Flop Counts》论文里，我们实现的技术成绩？

Ling 团队：目前大模型研发领域比较公认的实践是，MoE 架构模型的训练与稠密模型相比，会困难很多，训练过程中的稳定性比较差，尤其是一些新架构，均衡难度较大。

在 Ling 这个 300B 的 MoE 模型的训练过程中，我们对此也深有体会，特别是当使用可以借鉴的材料更少的非 NVIDIA 加速卡的时候，我们“被迫”解决了很多问题。

很难说这些问题和解决方法算是成绩，但是我们分享出来的这些问题和解决方法、思路，对其他着手尝试这些加速卡的团队应该也有一定借鉴作用，大概能帮他们节省点时间。

InfoQ：具体是怎样的新思路？

Ling 团队：其实在国产卡上训练 300B 甚至更大量级的 MoE 模型，据我了解，并不只有蚂蚁一家在做，大家应该都不同程度地遇到了很多困难。

当我们看到，在不同算力平台上能跑出一模一样的 loss 曲线，我们非常兴奋。所以在我们完成一个大阶段的训练后，就第一时间把 Ling 开源了出来，同时分享了我们的一些思考、方法和经历。

我觉得这里面像 MoE 的 scaling law 分析、跨平台训练的一整套解决方案、还有一些 bitter lesson，对行业都有一定的借鉴意义。当然，无论从模型尺寸还是 benchmark 效果来看，Ling 都不是最顶尖的，业界还有很多优秀团队的模型效果值得我们去努力追赶。

当前 AI 领域的创新是以“天”记的，春节都不放假，我们对其他天才团队都很尊重。在实现 AGI 的路上，大家有竞争，但更重要的是在彼此印证、互相鼓励、共同进步。

InfoQ：如果对应着 R1 参数规模所消耗的 Token 量，Ling-Plus 的训练成本大概处于什么水平？怎么衡量？

Ling 团队：如果是在 Hopper 架构 GPU（比如 H800）上，DeepSeek V3（R1 的预训练模型）针对该架构优化得非常极致（比如 FP8 混合精度训练），再加上硬件成本也低，整体的训练成本要比 Ling 低不少。

但我觉得关于成本大家可能有一个误解，Ling 在训练上主要考虑的问题是如何实现非 Hopper 架构 GPU 上的训练，确保正确性，同时尽量降低成本，所以像 FP8 这种 Hopper 架构独有的特性，我们并没有考虑在内。在这个大的思路下，通过我们的一些技术努力，可以在国产加速卡上实现相当甚至更低的训练成本。但我个人觉得能不能训比成本高低要更重要。

另外，不管是 DeepSeek V3 还是 Ling，技术报告上提到的成本，都是参考价格和单次训练，其实并不是真实和完整开销，比如前期的技术预研，也都是巨大的投入。

InfoQ：为什么使用 NV 算力和国产算力，可以最终实现 loss 接近。通过软件优化，真的可以弥补硬件差距吗？

Ling 团队：实现 loss 非常接近，是软硬件一体的事情。国产算力在 TFLOPS 上虽然不如 NVIDIA 最高端的芯片，但至少在我们使用的这些平台上，硬件的计算精度本身都是没有问题的。而硬件稳定性来看，国产算力确实也还有差距。因此我们做了不少技术努力，比如训练监测框架 XPUTimer、loss 和 grad 尖刺监控机制等，来努力确保训练的稳定。

再看软件，国产算力的软件生态相比 NVIDIA 也有明显差距，在我们完成 loss 对齐的过程中，确实需要付出很多努力来进行算子、框架等的对齐，也非常庆幸最后努力没有白费。

InfoQ：各型号加速卡测试下来，综合体验如何？

Ling 团队：我们不方便点名所有用到的卡，但在训练过程中，我们确实尝试了不同厂家的不同型号的加速卡，具体限制很多，但这个限制也让我们体验到了国产加速卡的进步，作为模型研发团队，我们的首要目标肯定是训练出能力更强、效能更高的模型，既然异构问题客观存在，就要克服这些问题。

InfoQ：在 loss 对齐工作上，我们之前提到，团队曾定下了严苛标准：“基础算子（除符合预期的精度误差）完全对齐 + 分布式训练框架前后向计算完全对齐 + 大规模训练长跑 loss 差异低于 0.1%”，读者应该怎么形象地理解这个指标的严苛程度？

Ling 团队：把 MacOS 改成 Windows？我也不知道应该怎么比喻。实际就是把算子和训练框架几乎所有细节都摸了个遍。我在知乎文章也有提到，同时我们在做的 scaling law 研究发现：不训练直接预测 loss 的误差都能做到 0.5% 以内。这一定程度上说明 LLM 的 loss 是一个非常确定的东西，这么看的话，0.1% 也没有很苛刻吧。

InfoQ：AReaL 也开源了，能否简单聊聊 AReaL ？与《Every Flop Counts》的工作相比，该怎么衡量 AReaL 工作的重要性？

Ling 团队：AReaL 是蚂蚁和清华团队合作的一项工作，是使用强化学习方法进行推理模型训练的工作，之前开源了 0.1 版，0.2 版本正在研发中，应该很快也会发出。强化学习的方法也是最近很火的 DeepSeek-R1 的方法。非常理解大家想看一个简单的相互 PK，但在整个 AI 的历史进程中，使用优质数据（答案）的训练，和使用奖励机制的强化学习方式经常是交替被采纳的，没有预训练推进到一定程度，强化学习模型就很难取得成果，但一旦训练数据达到瓶颈的时候，强化学习方法就又回归视线，人的学习可能也是这样一个过程，从复读式学习，到从得到的正负反馈成长。

InfoQ：该如何描述大模型发展和高端算力的关系？目前 LLM Arena 里排名靠前的模型，还是靠着大规模 N 卡集群训练出来的。

Ling 团队：其实用国产算力做后训练和推理还是比做预训练要成熟不少的，Ling 的后训练也是在国产算力上完成的。

峰值算力、显存量、卡间互联带宽、还有一些新特性，比如低精度支持等，肯定都是多多益善，对提升训练效率或者训练成本都是非常有用的。

整体来看，NVIDIA GPU 的生态目前确实还是领先的，这个领先不仅体现在硬件性能更优秀，很大程度也体现在软件生态更成熟，以及相关的尝试经验更多。

这次我们开放出来的 Ling 就是国产万卡集群训练的结果，随着时间积累，相信很快就会有更多基于国产大规模集群的成果开放出来，这些经验的交流和累积，对于生态的成熟应该会有巨大帮助，这也是开源的意义之一。

InfoQ：团队接下来还有什么进一步规划？

Ling 团队：Ling 团队接下来在下一代基座模型、推理模型、多模态大模型上都会持续投入，我们近期就会开源一个基于 Ling-lite 蒸馏训练得到的长推理模型。

在基座模型方面，虽然目前 Ling 开源的模型最大尺寸是接近 300B，但实际上，更大尺寸的模型在国产卡上也是可以训练的。我们希望可以尽快可以跟大家分享新的基座模型成果，比如更高效的模型架构、更低成本的训练方法、更大尺寸的模型等等。

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