生成式人工智能（AI）作为一项划时代的技术，经历了巨大的变革和发展。百度杰出系统架构师王雁鹏在深圳的文心大模型技术交流会上表示，生成式AI最显著的特点是模型规模巨大，过去几年以每年10倍的速度增长。生成式AI的智能计算基础设施是一个庞大而复杂的系统，需要从网络架构、存储、加速层、框架和容错等多个方面进行设计和优化。通过这些努力，可以为大规模的生成式AI应用提供稳定、高效且易用的计算基础设施。以往的AI应用中，许多训练任务都可以在单卡或单机上完成，但在大模型时代，完成一个任务需要使用上千甚至上万张显卡。王雁鹏认为，在如此巨大的计算能力需求下，智能计算基础设施的设计范式发生了转变。
一、要构建万卡规模的大模型基础设施，有四个关键点需要关注：
1.需要构建智能计算集群，能够支持高速互联并具备各种异构算力，如中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）等。这需要保证高效的卡间通信。
2.仅有强大的硬件能力并不足以取得良好效果。优化软件堆栈非常重要，优化的结果将体现在训练和推理性能上的加速。
3.高性价比是一个重要考虑因素。构建这样的系统需要合理的技术选择，不一定选择最昂贵的解决方案。合理分层存储和计算，并追求更高的性价比。
4.易用性是前所未有的挑战。在万卡规模下，稳定运行、弹性容错以及一站式应用的易用平台都是重要问题。
百度智能云副总裁朱勇透露，自百度的文心一言技术在3月16日开始内测以来，通过算法和模型的持续优化，其在企业服务中高频场景下的推理性能已经提升了50倍。为了实现这一结果，王雁鹏从技术角度解释了过去一个月的工作和新的技术范式转变。王雁鹏指出，生成式AI是一项跨越式的技术，和以前的技术有了巨大的变革。其最显著的特点是模型规模庞大，每年以10倍的速度增长。之前的AI应用中，许多训练任务可以在单卡或单机上完成，但在大模型时代，需要上千张或上万张卡来完成一个任务。
增加模型规模并不能很好地提升模型的效果和性能，还需要相应地增加数据量级。大模型的数据量级是指数级增长的，这类似于摩尔定律。以前摩尔定律需要每年翻一番，现在大模型的"摩尔定律"更快，大约每8到10个月翻一番。与原来的摩尔定律不同的是，大模型不仅需要芯片的能力，还需要整个芯片、框架和系统的全栈优化。在这种巨大的算力需求下，智能计算基础设施的设计发生了变革。
二、构建万卡规模的网络架构
在如此大规模下，保证网络的扩展性和避免拥塞是非常困难的。大模型的通信特点是有很多集合通信的操作，这可以分解成同号卡之间的集合通信。为了解决这个问题，需要优化网络架构，在同号卡之间建立高速通信通道，以提高整体网络的吞吐量并消除拥塞和冲突的可能性。
除了计算方面，存储也是另一个关键问题。需要具备大容量和高速度，因此设计了多级存储系统。大量数据存储在对象存储系统中，高速训练时需要充当缓存系统的角色。
三、加速层对于AI训练来说，计算过程非常复杂，包括IO预处理、IO读取、各种算子的高性能实现和优化，以及通信的优化和显存利用率。需要在训练加速套件中整合整个软件栈。对于推理加速套件来说更加重要。推理过程对大模型来说是一个巨大的挑战。通过集中攻关和软件优化，百度在文心一言发布后的一个月时间内，使推理性能提高了50倍。
对于如此巨大的计算，如何将其拆分到各个GPU上，并采用不同的并行策略，以获得更好的计算性能。如何将并行策略映射到计算集群的硬件上也是关键。在这方面，投入了大量的工作，实现了自动并行，无论硬件拓扑和硬件组合如何，都能在分布式层面自动实现并行。
容错性也是关键问题。在万卡规模下，错误是不可避免的。集合通信的通信模式天生具有较低的容错性。因此，在通信库层、框架层和调度层做了大量的工作，实现了不同层次的容错，使得拥有千亿参数的大模型训练可以无中断地进行。
