大模型场景下智算平台的设计与优化实践
小模型与大模型的区别主要体现在训练时长、成本和工程问题上。 大模型时代的智算平台需要解决基础设施、调度、应用和运维等方面的问题。 新的要求包括适配多种异构芯片、优化存储读写性能、高性能网络搭建等。
基础设施层面的问题包括适配多种异构芯片、固件和驱动兼容性等。 调度层的挑战涉及大规模异构算力的高效调度和分配。 应用层的需求包括训练和推理加速、训练容错等。 运维方面的目标是提高故障处理能力和容量管理效率。
在基础设施层，讨论了国产卡与NV卡的兼容性、混合多芯的使用、高性能存储方案等。 调度层的技术实践包括提高单卡资源利用率、GPU虚拟化、资源管理和调度逻辑等。 应用层的技术实践涉及AIAK训推加速、训练容错、Flash Checkpoint等。 运维方面的实践包括故障处理、容量管理、任务性能调优等。
智算平台的发展应致力于简化下层复杂性，使GPU的使用更加便捷。 应定位于连接异构资源和承载AI平台的关键角色。 发展趋势显示预训练难度增加，领域微调多样化，模型推理可能迎来新的增长。
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来源: qq
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