【中国信通院】高质量大模型基础设施研究报告(2024年)

中国信息通信研究院人工智能研究所近日发布了《高质量大模型基础设施研究报告（2024年）》，这份报告深入探讨了大模型技术发展对基础设施的新需求，剖析了关键技术，并提出了体系化评价指标，旨在为建设高质量大模型基础设施提供参考。报告不仅系统梳理了大模型基础设施的五大核心能力领域，还通过分析业界典型实践案例，为企业提供了宝贵的指导和建议。这份报告是相关领域研究与实践的重要参考，涵盖了从技术挑战到解决方案的全方位内容，对于理解和推动大模型基础设施的发展具有重要价值。

在人工智能的世界里，大模型技术正以惊人的速度改变着游戏规则。这些模型，因其庞大的参数量和强大的数据处理能力，正在推动各行各业的智能化转型。但大模型的技术发展，离不开强大的基础设施支持。2024年的《高质量大模型基础设施研究报告》深入探讨了这一点，揭示了大模型基础设施的现状、挑战和未来。

大模型基础设施，简单来说，就是支持大模型训练、部署和应用的硬件和软件资源集合。这些资源包括高性能计算、海量数据存储、高速网络连接，以及相应的软件框架和工具链。它们共同构成了大模型开发的支撑环境，直接影响着大模型的效率和服务质量。

报告中提到，大模型基础设施面临着可用性低、稳定性差等问题。例如，当前集群的可用度普遍低于50%，这意味着有一半的时间，这些昂贵的基础设施并没有发挥其应有的作用。而像Meta和OpenAI这样的大公司，他们的大模型训练任务集群算力可用度仅在30%到40%之间，这无疑是一个巨大的资源浪费。

问题的根源在于计算资源分配的粗放和利用率低。大模型参数量的增长，对算力的需求急剧增加，但资源的分配和利用并没有跟上这个步伐。比如，GPT-4模型训练算力约2.15×10^25FLOPS，相当于在2.5万张A100加速卡上运行90至100天。这样的资源需求，如果没有高效的资源管理和调度，将导致资源的极大浪费。

数据存储也成为大模型基础设施的新瓶颈。大模型训练所需的多模态数据需事先汇集，涉及数据中心、边缘设备等不同层级设备和不同协议之间的数据交互。据统计，大模型训练所需的PB级原始数据归集通常需耗时3至5周，占据整个大模型研发时长的30%。这种低效的数据准备和流转效率，直接影响了大模型的端到端生产成本。

网络通信也是大模型基础设施面临的一大挑战。随着大模型参数的骤增，建设应用单体超大规模集群成为大模型基础设施的设计目标。领先的科技公司正积极部署万卡甚至十万卡规模的计算集群，大集群带来的网络互联挑战正成为大模型训练提速的新阻碍。

报告中还提到，大模型基础设施的运维管理也是一个新挑战。超万卡集群由数千台智算服务器、交换机、存储设备以及数万根光纤、数万颗光模块构成，大模型任务涉及千万颗元器件满负荷高速运转，基于固有的元器件硬件失效率和海量的器件规模带来硬件故障频发，涉及的软硬件故障模式繁杂，故障管理挑战巨大。

面对这些挑战，报告提出了一系列关键技术，包括高效算力管理调度技术、高性能大模型存储技术、高通量大规模网络技术、高效能大模型开发技术和高容错大模型运维技术。这些技术的发展和应用，将有助于提升大模型基础设施的可用性、稳定性和效率。

展望未来，大模型基础设施将与大模型一起迭代升级，并为大模型的规模化应用提供有力支撑。这份报告为我们提供了一个深入的视角，让我们看到了大模型基础设施的重要性和面临的挑战，以及可能的解决方案。这是一份宝贵的资源，对于任何关注人工智能和大模型发展的人来说，都是必读的资料。

这篇文章的灵感来自于《高质量大模型基础设施研究报告（2024年）》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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