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算子級(jí)適配開(kāi)啟 大模型產(chǎn)業(yè)亟需夯實(shí)云網(wǎng)基礎(chǔ)

2024年8月1日 14:04  通信信息報(bào)  作 者:陳錦鋒

近日,中國(guó)信息通信研究院與人工智能關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用評(píng)測(cè)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室依托AISHPerf基準(zhǔn)體系,聯(lián)合業(yè)界伙伴共同開(kāi)展面向大模型的算子級(jí)適配生態(tài)構(gòu)建工作。這一舉措標(biāo)志著大模型產(chǎn)業(yè)正朝著更加精細(xì)化、標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展,而在此過(guò)程中,夯實(shí)云網(wǎng)基礎(chǔ)成為當(dāng)務(wù)之急。

大模型進(jìn)入快速發(fā)展期

當(dāng)前,人工智能技術(shù)正經(jīng)歷著由弱人工智能向強(qiáng)人工智能的深刻轉(zhuǎn)變。2023年的“百模大戰(zhàn)”不僅展示了AI技術(shù)的蓬勃生機(jī),更將AI大模型推向了產(chǎn)業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施的舞臺(tái)中央。這一年,大模型開(kāi)始為千行百業(yè)提供智能服務(wù),其強(qiáng)大的通用性和泛化能力使得各行各業(yè)都能享受到AI帶來(lái)的便利與效率提升。因此,2023年也被譽(yù)為大模型的部署和變現(xiàn)元年,標(biāo)志著大模型技術(shù)正式進(jìn)入快速發(fā)展期。

在這一階段,大模型的應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓寬,從文本生成、圖像識(shí)別到語(yǔ)音識(shí)別,再到跨模態(tài)的綜合應(yīng)用,大模型展現(xiàn)出了前所未有的靈活性和適應(yīng)性。

大模型關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)同步井噴式發(fā)展

伴隨著大模型的快速發(fā)展,與其相關(guān)的應(yīng)用、平臺(tái)、算力等衍生產(chǎn)業(yè)也迎來(lái)了井噴式的增長(zhǎng)。在應(yīng)用層面,越來(lái)越多的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者開(kāi)始基于大模型構(gòu)建自己的產(chǎn)品和服務(wù),以滿足市場(chǎng)的多樣化需求。在平臺(tái)層面,各大云服務(wù)商紛紛推出了大模型訓(xùn)練和推理平臺(tái),為開(kāi)發(fā)者提供了便捷的開(kāi)發(fā)和部署環(huán)境。而在算力層面,隨著大模型對(duì)計(jì)算資源的需求日益增加,算力產(chǎn)業(yè)也迎來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

然而,在這股井噴式的發(fā)展浪潮中,也暴露出了一些問(wèn)題。其中最為突出的便是大模型與底層軟硬件之間的兼容性問(wèn)題。不同尺寸、類型的大模型對(duì)算力的需求各不相同,而現(xiàn)有的芯片軟件棧、中間件以及開(kāi)發(fā)框架等并不能完全滿足這一需求。這就導(dǎo)致了在實(shí)際應(yīng)用中,大模型的性能往往無(wú)法充分發(fā)揮,甚至?xí)霈F(xiàn)一些不可預(yù)測(cè)的問(wèn)題。

進(jìn)一步夯實(shí)大模型技術(shù)底座

為了確保大模型行業(yè)能夠高速穩(wěn)健地發(fā)展,我們必須從多個(gè)角度出發(fā),進(jìn)一步夯實(shí)大模型的技術(shù)底座。其中,運(yùn)營(yíng)商作為連接大模型與底層軟硬件的關(guān)鍵橋梁,扮演著至關(guān)重要的角色。

首先,隨著大模型應(yīng)用的日益廣泛,其面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)也不斷增加。因此,運(yùn)營(yíng)商需要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù),確保大模型的數(shù)據(jù)和隱私不會(huì)被泄露或?yàn)E用。

其次,大模型對(duì)算力的需求是動(dòng)態(tài)變化的,而現(xiàn)有的算力資源卻是有限的。因此,運(yùn)營(yíng)商需要建立一套高效的算力分配機(jī)制,確保算力資源能夠根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

最后,云網(wǎng)作為大模型運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施,其性能和穩(wěn)定性直接影響著大模型的性能和用戶體驗(yàn)。因此,運(yùn)營(yíng)商需要不斷優(yōu)化云網(wǎng)架構(gòu),提高云網(wǎng)的帶寬、延遲和可靠性等指標(biāo),以確保大模型能夠在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)都能獲得穩(wěn)定、高效的運(yùn)行環(huán)境。

編 輯:章芳
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