一分钟快速了解!微扑克辅助工具(确实是真的有挂的)-知乎
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4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)
用通用服务器运行千亿参数大模型，可谓是前无古人，这一领域的积累完全是空白，没有任何经验可借鉴。
LC信息，究竟是怎么做到的?
用4颗CPU，撬动千亿参数大模型
若要在单台服务器中，实现千亿参数大模型的推理，包含了2个主要阶段，均对计算能力提出了硬性需求。
首先，是预填充阶段，也叫做前向传播阶段。
这一阶段涉及到输入数据的处理、模型参数第一次读取。
比如，当你输入「给我写一篇有关AI的文章」提示，预填充阶段便会将问题中所有token、模型参数，一次性输入计算。
有时，这一输入可能是几个字，也可能是几千个字，或者是一本著作。
第一阶段的计算需求有多大，主要取决于我们输入的长度。
而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。
这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。
对于千亿参数模型来说，大量的参数和数据输入，需要在强大计算单元中处理。对此，它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集，来实现大量的矩阵乘法和张量运算。
其次，是解码阶段，即在问题全部输入之后，模型开始输出结果的阶段。
在这个阶段，对大模型唯一要求便是，输出尽可能快。同时，挑战不再是算力挑战，转而为「数据搬运」的挑战。
它包含了两部分「数据搬运」:
这些搬运对大模型的计算和推理速度，起到了一个决定性的作用。数据搬运很快，LLM吐字的速度也会快。
LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。
因此，千亿大模型的实时推理，服务器需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。
总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。
成本传统上，GPU因其具备优越的并行处理能力，一举成为了AI训练和推理的首选。
然而，高端GPU服务器在市场中经常出现供不应求，极难获取的现象。
仅有资金雄厚的科技巨头们，诸如微软、谷歌，才能够承担起这笔费用。
另一方面，不仅买不起，更是用不起。
基于GPU的云服务租用，在推理任务中的代价却是高昂的。对于科研人员和应用厂商来说，需要实现更高的成本效益，就得另谋他路。
第二个是 Meta 在持续推进的，或者说大家关注的 schedule 的概念，指的是训练里面对 learning rate 的调度。Meta 一直在推一个叫「scheduleless」的方法，他们发现不管是 SGD 还是 Adam，对于优化器来说，可能并不需要很复杂的 cosine annealing，可以不用 schedule，这可能也是一个新方向，包括很多新的优化器的探索，像 Sophia。,然后我就问 Timothée，因为现在 Stable Diffusion2之后，很显然 diffusion model 在往 Transformer 迁，比如 DiT 或者 SiT。我说，那是不是以后所有生成图片或生成视频的模型，也可以做 MoE，然后这些 MoE 可以是不同角色或功能的，比如说有做动画的专家，有做不同风格的专家……他回答我说，首先 diffusion 的 MoE 肯定是可以做的，但不是像我想的这样。,Sam Altman 自己在访谈里面说过，他觉得如果通过开源的项目能够不让 Google、苹果把这一块占住，那他的目的就达到了，因为他最不希望看到的是出来一个集群式的对 GPT 而言有很强竞争力的模型。所以微软的开源对于他来说是策略上的互补，那对于微软来说，反正多留些手牌也高兴了。,所以，Nous Research 这帮人有做数据集的，有免费算力协同的，有很多在算法上愿意跟他们合作的，还有的完全就是因为开源而加入其中。最后形成了一个，他们给自己起名字叫 Nous Research，一开始都不是一个实体，后来变成了一家初创公司，然后拿到了投资。我觉得他们这个个案是一个特别好的例子，就是你可以在这样一种产业环境中，从零自己长起来，因为有很多人都在帮你。但不是说刻意在帮你，是因为大家知道，我在这个产业里面，我能做这些，我是予取予求的，我能贡献这些，我自己也是有收益的。你免费用我的算力，你一旦用多了，很多人都会知道这里的算力基础设施很不错，是 Nous Research 一直在用的，这就是一个长效的价值，人家看得很清楚。包括帮着做算法创新的，短期的热情一定是有长期回报的，那么长期的回报是什么?就是我这个产业逐渐成熟之后，所有在这个产业里的人都有长期的回报。,那时候哪有大厂干这件事?于是他们首先自己整理了数据集，整理了很多二次元的角色，后来加入了更多对话的结果，现在这个数据集迭代了很多轮，成为开源圈里非常重要的一个数据集，叫 Nous-Hermes。
虽然目前还搞不定模型的大规模训练，但通用服务器在推理任务上，却意外有着不小的优势。
在具体实践的过程中，LC信息的工程师们分别从硬件资源和算法层面入手，攻克了一个个「拦路虎」。
允许任意两个CPU之间直接进行数据传输，减少了通信延迟
提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）
此外，LC信息的研发工程师还优化了CPU之间、CPU和内存之间的走线路径和阻抗连续性。
依据三维仿真结果，他们调整了过孔排列方式，将信号串扰降低到-60dB以下，较上一代降低了50%。
并且，通过DOE矩阵式有源仿真，找到了通道所有corner的组合最优解，让算力性能可以得到充分发挥。
对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。
搭配DDR5的内存，则可以实现4800MHz ×8bit ×8通道 ×4颗 ÷1024=1200GB/s的理论上带宽。
实测结果显示，读带宽为995GB/s、写带宽为423GB/s，以及读写带宽为437GB/s。
这个数据，对于一些搭载GDDR显存的GPU或加速卡，可以说是毫不逊色。
但仅靠硬件远远不够
仅仅依靠硬件创新，是远远不够的，CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。
正如开篇所述，大模型对通信带宽的要求是非常高的，无论是数据计算、计算单元之间，还是计算单元与内存之间。
如果按照BF16精度计算，想要让千亿大模型的运行时延小于100ms，内存和计算单元之间的通信带宽，就至少要达到2TB/s以上。
不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。
原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心，但并没有并行工作的环境。
通常来说，通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU，然后再由它去串联其他CPU，实现权重数据的传输。
然而，由于大模型在运行时需要频繁地在内存和CPU之间搬运算法权重，这样造成的后果就是，CPU与内存之间的带宽利用率不高，通信开销极大。
根据性能分析结果，可以清晰地看到模型中不同部分的计算时间分布——针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。
跟使用多个PCIe的AI加速卡相比，这就形成了鲜明的对比——后者的通信开销可能高达50%，从而导致严重的算力浪费。注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!