5月22日消息(岳明)在昨天舉行的“GIIC——2024 GPU Infrastructure Innovation Conference暨第四屆中國IDC 行業(yè)DISCOVERY大會”上,中國工程院院士、紫金山實驗室榮譽主任兼首席科學家劉韻潔應邀出席,并發(fā)表《確定性網絡為AI大模型發(fā)展提供重要支撐》主旨演講。
劉韻潔指出,互聯(lián)網在消費領域取得了巨大成功,但隨著向生產領域和實體經濟的逐漸滲透,傳統(tǒng)互聯(lián)網“盡力而為”的網絡能力已經很難滿足需求,確定性是下一代網絡必須面對和解決的問題。這種確定性不僅僅是實體經濟和AI人工智能的需求,在消費互聯(lián)網中也需要。以蘋果推出的可穿戴電子設備產品——Apple Vision Pro為例,有12個攝像頭,5個傳感器,6個麥克風,可以在12毫秒內把一幅高清圖像展現(xiàn)在面前,而這就需要確定性網絡能力。
在大模型領域,大模型對算力的需求更為迫切,2012年到2023年,算力需求增加了數(shù)十萬倍,最近五年GPU的算力增加了90倍,但整個網絡的帶寬才增加了10倍,這個差距現(xiàn)在預示著將來對整個網絡帶寬的能力、通訊能力提出更高要求,缺口會越來越大。
數(shù)據(jù)要素確權也是個重要應用領域,怎么把數(shù)據(jù)要素利用好、管理好,把安全性保護好是非常具有挑戰(zhàn)性的問題。沒有數(shù)據(jù)要素,中國在AI方面也會遇到很大的障礙;如果不能對數(shù)據(jù)要素進行很好的隱私保護和防護,這些數(shù)據(jù)要素就沒法共享,沒法流通,AI的發(fā)展就會遇到障礙。
另外,在大算力時代,分布式算力是必然選擇,“不可能集中在一個地方來做算力,電力問題就解決不了?!睂Υ?,我國提出了“東數(shù)西算”的布局,但如何把這種算力布局服務到全國各個行業(yè)、各個大模型?網絡問題怎么解決?這就面臨一個很大的挑戰(zhàn)——怎樣實現(xiàn)遠距離無損的傳輸?
劉韻潔指出,遠距離無損傳輸是一項必須攻克的難題,其中RDMA是一種非常關鍵的技術,微軟的算力中心70%都是采用RDMA無損協(xié)議進行互聯(lián)。華為的試驗數(shù)據(jù)顯示,100GE環(huán)境下,8節(jié)點VGG16模型訓練RDMA性能是TCP- IP協(xié)議的8倍多?!耙驗锳I高端芯片對中國的封鎖,中國單點算力的差距跟美國會越來越大。在網絡能力方面,英偉達GB200相較于H100又有了成千上百被的提升,說明什么問題?每個芯片在互聯(lián)網能力方面大大提升,所以GPU算力跟網絡帶寬的需求量增長速度,對網絡帶寬的需求量會急劇增長?!?
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