全本小说网 > 都市重生 > 首富从看见信息面板开始 > 第一百八十二章 别想了,没戏

第一百八十二章 别想了,没戏(2 / 2)

请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能,避免出现内容无法显示或者段落错乱。

每一秒,都有无数矩阵计算在显卡间传输。

每隔一段时间还要对中间结果做快照,防止偶发故障造成数据丢失。

快照不能太频繁,否则拖慢训练效率;间隔也不能太长,否则一旦集群故障,前面几个时甚至几天的训练都可能白跑。

其中涉及的资金需求、工程能力、集群调度、故障恢复,不是公司能轻易负担的。

这也是赵文渊一直大模型不是谁都玩得起的原因。

没有足够的算力,连牌桌都上不了。

没有足够强的工程团队,即便上了牌桌也没用,只会被自己的训练任务拖死。

这次源智科技和鼎盛签了合作协议,赵文渊拿到一个特殊设置的账号。

账号有鼎盛云内部权限,可调用专门用于大模型训练的GPU集群。这种集群在鼎盛云乃至各家云服务商那里,根本不是普通客户打开网页、充值余额就能买到的服务。

有钱你也买不到。

所以韩路一能拿到鼎盛算力,的确走了一条大大的捷径。

赵文渊承认这一点,但也很不爽:他们还得防着鼎盛偷标注数据。

这一轮训练出来的汤圆,只能是“残血版”。

最核心、最值钱、最能体现源智科技优势的数据,赵文渊根本不敢往鼎盛集群里放。

就像一个特级厨师终于借到顶级厨房,却只能把最精华的调料藏起来,用一半配方做菜。

这还怎么做出发光的料理呢?

不过,这些都不是赵文渊现在最烦的。

真正让他烦躁的,是韩路一从京城回来前给他下的新任务——研究国产显卡适配。

离开京城时,赵文渊兴奋地上了飞机。

甚至可以热血上头。

国产算力、自主可控、摆脱海外GPU生态,让大规模大模型训练和推理在国产显卡上成为可能。

这几个关键词一拎出来,就能让技术人心跳加速、热血沸腾。

赵文渊甚至在飞机上就建了文档,列了好几页计划。

《汤圆模型国产算力适配路线图》

然后,赵文渊一下飞机,连家都没回,拖着行李箱直奔办公室。

他接了杯咖啡放在桌上,打开电脑,挽起袖子,准备扯断套在国产显卡上的生态枷锁。

结果,赵文渊一头撞上了墙。

不,甚至不能是一堵墙。

那简直是一座山。

CUDA生态困境,这个当年在谷歌折磨他的噩梦,这次又以更可怕的姿态出现。

在普通人眼里,显卡就是显卡,国外显卡能算,国产显卡也能算,无非性能高些低些。

但对做AI大模型的人来,显卡可不是单独一块硬件,背后是一整套生态。

最底层是驱动,驱动之上是运行时,再往上是编程模型,编程模型之上是算子库、通信库、编译器、调试器、性能分析工具。

再往上,才是PyTorch、TensorFlow、JAX这些训练框架。

大模型训练又站在这些框架之上,调用各种高度优化的算子和分布式训练能力。

英伟达的CUDA生态就像一座修了十几年的超级城市,水电、消防、医院等基础设施都运转多年。

训练大模型就像在这座城市里办一场大型体育赛事。

数十万游客涌进来,对整个城市的承载能力都是巨大考验;但因为是超级城市,精心调度之下还做得到。

换成别的生态呢?你在大城市旁边的镇,我能不能也开个世界杯啊?

当然可以试试,但这不是叫两支足球队过来踢球那么简单:镇从地下管网到商业生态都得重建一遍,等它也成了超级城市,才行。

更要命的是,全世界的人都已习惯这座老城市的规矩:写代码时默认CUDA可以调用,默认用英伟达显卡,论文里的也都是在英伟达上才能跑通的用例。

不用英伟达?那你自己试试吧。

本来能跑的代码,把CUDA依赖删掉,一下冒出一千个错误;修完第一个,又冒出一千个。

模型能跑,不代表跑得快;模型能跑,不代表大模型能跑;单卡能跑,不代表多卡能跑;多卡能跑,不代表千卡集群能稳定训练几十天。

大模型训练最可怕的地方就在这里:不是做到“能跑”就算成功,还必须稳定、高效、鲁棒。

必须在极端昂贵的算力成本下,把每一张卡的利用率挤压到极致。

否则你花了同样的钱,别人训练只要一个月,你训练却要三个月。

或者同样的训练量,别人只需要一千万,你却要烧掉三千万。

最后模型效果还不一定赶得上。

赵文渊潜心研究了两天,越研究越觉得难做。

他发现最大的问题不是技术上完全不可行;恰恰相反,很多东西理论上都有办法做。

但工程量太大了。

这可不是一个天才程序员闭关三个月就能解决的问题。

他面对的,是一个行业十多年、无数公司、无数开发者、无数论文、无数开源项目共同堆起来的生态。

这就像愚公移山:别赵文渊一个人,别源码科技模型组这点人,就算韩路一给他一个上百人的开发团队、花几年时间,可能也只够把最核心的部分做出一个可用版本。

这现实吗?

不现实。

赵文渊狠狠抓了抓头发,看看抓掉的头发,又心疼地摸了摸。

他打开微信,找到一位在谷歌工作时的华人同事。

那位同事当年给TPU做过适配。谷歌自研芯片加自研框架的路线面临同样困境,只是他们当年砸钱砸出来了。

赵文渊写了一条长长的信息,把自己的困境简短了。

如何从训练框架层面对新硬件做适配?自研芯片生态早期最难补的短板是什么?如果一个创业团队想在国产AI芯片上跑大模型,有没有现实些的切入方式?

这里面可能涉及保密内容,赵文渊和这位前同事也两年没联系了,本不预期一定收到回复。

没想到半个时之后,对方回复了。

看到内容,赵文渊气笑了。

回复很简短:

“别想了,没戏。”

原来人真能气笑。

过了一会儿,对方又发来更长一段话。

“TPU这条路不是创业公司能复制的。你们如果只是想省钱,直接买N卡;如果想支持国产芯片,那也该让芯片厂来做生态,你们最多做应用层适配。总不能花几千万美元给硬件厂商补生态吧?”

几千万?美元?朋友,你保守了。

赵文渊锁了手机,打开电脑,看着自己在飞机上写的那个文档。

《汤圆模型国产算力适配路线图》

有点儿讽刺。

他删掉标题,重新打了一个。

《汤圆模型国产显卡适配评估:暂不具备可行性》

整层办公楼只剩赵文渊一个人。他透过玻璃看向外面的黑夜,玻璃上映出自己的脸,看起来有点陌生。

这时,手机震了一下,屏幕又亮起来。

他低头一看,是韩路一发来的消息。

“文渊,我刚地海城,周一早晨我们对一下模型训练的进度。”

赵文渊犹豫片刻,一时不知该怎么回韩路一。