AI大模型与算力

最近AI概念很火爆，ChatGPT也横空出世，横扫各大科技热门话题，其中关键的一个绕不过去的概念，就是「模型」，模型对应的还有参数（和规模）。那么什么是模型？

模型的概念

举个简单的例子，假设我们有训练样本

(x, y)序列：(1,2), (2,4), (3,6), (4,8)…

通过机器学习训练，我们发现x和y之间的关系是

y = 2x

这是一个简单的模型，是一个一次线性模型（y = ax + b）的具体例子。
我们把x称为输入，y称为输出，而a和b就是这个模型的参数。在上述例子中，a=2，b=0，参数规模为2，有了这些参数，我们可以输入x，从而推导出y。模型就是为了拟合各种数据的规律，用统一的方式来表达数据的规律。大模型则是用更复杂的表达式，拟合大规模数据，以此来表达大数据集的规律。

例如，在上述例子中，a=2，b=0，如果输入 x=10，我们可以推导出 y = ax + b = 2 * 10 + 0 = 20，从而这个模型可以根据输入推导出输出。

那么为什么参数规模可以达到几十亿、上百亿、上千亿甚至上万亿呢？

在上面的例子中，我们仅使用了一维模型，但如果将维度增加，参数也会增多。例如，一个二维模型是y=ax^2+bx+c，它有3个参数（a，b，c）。如果我们使用深度学习来训练一个二维模型，它的具体a、b和c的值将被固定，例如a=0.2，b=-3，c=1021932，那么我们就有y=0.2x^2-3x+1021932。对于特定的输入，可以推导出相应的输出y。当然，实际数据不是这么简单，这只是一个简单的例子。

在规模达到10亿的模型中，公式可能会是这样的：y=ax^(10亿)+bx^(10亿-1)+c*x^(10亿-2)+…+var_n。它的参数为(a,b,c,…,var_n)，大约有10亿个。请注意，x的指数不一定是整数，可能是小数或其他奇怪的数字，我们暂且不考虑。这个公式可以表示为一个具有10亿维多项式的形式，带有10亿个参数。了解过 NP=P？问题的人应该知道，任何P问题（能用多项式表达的问题）都是简单问题，只要算力足够，就可以得到解。那么，模型和算力之间有什么关系呢？

参数规模

在计算机上，用编程语言写一个简单的公式是没问题的，可以在短时间内编译运行。但是，如果你有一个包含10亿个参数的公式时，你无法通过写一条公式来告诉程序如何编译运行，因为内存很可能会爆掉。AI领域通常要求参数在4个字节（fp32）以内表示，因此，对于一个包含10亿个参数的公式，仅仅将这些参数加载到内存中，就需要花费1000000000*4/1024/1024/1024=3.72GB左右的内存。这只是加载的过程，计算过程还需要协调和进行。当然，如果对参数精度的要求不高，可以优化，将它们调整为fp16或fp8（也称为int8，只用整数表示，但对参数质量会有一定的影响）。

模型维度

在计算过程中，假设你已经将参数加载到内存中（这里的内存不一定是常规服务器内存，在使用GPU计算时，可能使用显存，因为GPU可以直接读取显存，速度非常快），然后将输入分段并行计算。现代的AI训练通常使用GPU进行计算，这主要是因为GPU天生适合这类高并行图计算（将模型分成多个图进行并行求解，然后再合并），而CPU是为通用性而设计的（能够兼容更多指令，开发更多应用），因此在图计算方面不如GPU擅长，GPU往往拥有更多的并行核心（单卡具有成千上万个）。例如，一个10亿维度的模型y=ax^(10亿)+bx^(10亿-1)+c*x^(10亿-2)+…+var_n，可以将公式分解成100万个小公式f1，f2，f3，…，f100万，然后通过并行计算f1，f2等，得到结果后将f1，f2等子结果合并，即可得到最终输出。（请注意，实际的AI模型不是这样的，AI模型是由各种神经网络组合而成，参数是神经元的对应参数–前置、后置和权重，前面的多项式示例仅为便于理解。正是因为AI使用神经网络，更适合使用GPU或专门的芯片进行图计算）。

大模型与算力

大型模型是指参数规模达到10亿甚至百亿以上的模型。例如，GPT-3具有1750亿个参数，按照上述简单的换算公式，需要约650GB的内存才能够加载。通常的GPU显存远远不足以支持这么大的模型，而NVIDIA的A100显卡具有40GB或80GB的显存，更适合训练和运行这种大型模型。单卡内存不够，多卡来凑。为了解决这个问题，研究人员采用了模型并行和数据并行技术。模型并行是将模型的参数分散到多个GPU上，每个GPU负责计算模型的一部分，最后将各个部分的计算结果汇总得到最终输出。数据并行是将输入数据切分成多个小块，分配到不同的GPU上进行计算，然后将计算结果汇总。这两种并行技术可以相互结合，进一步提高计算效率。

总结

AI模型的规模决定了其表达能力和泛化能力，随着模型规模的增大，处理复杂任务的能力也相应增强。然而，大规模模型也带来了计算资源和内存的挑战，需要采用多种优化策略和并行技术来解决。GPU显卡如NVIDIA的A100提供了较大的显存和强大的计算能力，为大规模AI模型的训练和推理提供了有力的支持。在未来，随着技术的发展，我们将能看到更大规模、更强大的AI模型出现，为各行各业带来前所未有的价值。(本小节是ChatGPT写的)