普及知识!wpk德州辅助(原来是真的有挂的)-知乎
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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。
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。,所以现在开源开发者圈子里面也在争论这个问题，还没有定论。已经有一部分人认为，可能微调的意义也不大了，因为空间越来越小，费了半天劲，还不如直接用那些有几百万上下文窗口的模型，自己喂数据进去，连 RAG 都不用，这样不是更香吗?当然了，支持微调或者持续做一些量化的人，还是希望能够自己去调一些东西，要不然一个模型开放权重出来干嘛呢?所以这是现在新的一个状况。如果今年下半年和明年新出来的预训练大模型，确实是对知识的压缩越来越好的话，可能微调真的又要被杀死了，然后就会有新的技术出来，去调这些越来越好的预训练大模型。,但是真正从业者，大家都会吐槽，AI 是有 Scaling Law 的，法案今天写的这个门槛，过三个月可能就成为一个家家户户都能实现的技术，因为通过法案是需要时间的，一般要辩论好长时间，等真正落地了，最后变成大家谁都不能做了。然后看中国这边，热火朝天地出来一堆东西。所以我觉得这确实是我们的优势，或者说是他们的一个短板。,机器之心:这种对智能的定义很有趣。
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%!