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云、算力、大模型

04/01 11:00
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我覺(jué)得國(guó)內(nèi)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)中相當(dāng)一部分人有一個(gè)認(rèn)知上的誤區(qū):認(rèn)為“云=算力”。這個(gè)認(rèn)知誤區(qū)怎么產(chǎn)生的呢?

原因在于,國(guó)內(nèi)許多號(hào)稱的“云計(jì)算”并不是真正的云計(jì)算,國(guó)內(nèi)當(dāng)前大概有70%-80%的所謂云服務(wù)器,其實(shí)采用的還是傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)方式,并沒(méi)有按照云計(jì)算的思路來(lái)提供服務(wù)。

再進(jìn)一步,為什么他們不按照云計(jì)算的思路來(lái)提供服務(wù)呢?

因?yàn)檫@些所謂的云廠商,他們的技術(shù)儲(chǔ)備根本不足以支撐操作系統(tǒng)的研發(fā),他們?nèi)刖种皇菫榱藫屧朴?jì)算的紅利,急吼吼地買(mǎi)一堆機(jī)器,搞來(lái)一套開(kāi)源產(chǎn)品體系,然后對(duì)外聲稱提供云服務(wù)。

事實(shí)上,他們所謂的云,并沒(méi)有在裸設(shè)備上提供太多附加值,賣(mài)的還是無(wú)差別的黑大粗鐵盒子。這些黑大粗鐵盒子能提供啥?無(wú)非就是最基礎(chǔ)的計(jì)算,還有存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@樣所謂的云計(jì)算太多了,就很容易在產(chǎn)業(yè)(包括提供者和消費(fèi)者)中形成了“云=算力”或者“云=算力+存儲(chǔ)”這樣的錯(cuò)誤認(rèn)知。事實(shí)上,云計(jì)算要最大化地發(fā)揮作用,就要作為一種公共服務(wù)存在,要在裸設(shè)備的基礎(chǔ)上增加更多的價(jià)值,而不僅僅是賣(mài)服務(wù)器。

區(qū)別在哪呢?

傳統(tǒng)的IDC只提供了服務(wù)器和交換機(jī)等裸設(shè)備,這些設(shè)備能提供基礎(chǔ)的算力和存儲(chǔ)。云計(jì)算服務(wù)則提供從基礎(chǔ)設(shè)施到軟件應(yīng)用的全套服務(wù),以一體化的方式提供服務(wù)。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì),在 IDC 實(shí)現(xiàn)一個(gè)可信的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)記錄非常困難,大多數(shù)此類系統(tǒng)并不能保證完整性。

而在云上實(shí)現(xiàn)同類系統(tǒng)只需要開(kāi)啟云廠商的審計(jì)服務(wù),就可以在技術(shù)上滿足大多數(shù)監(jiān)管單位的要求?;蛘邠Q一個(gè)角度來(lái)看——傳統(tǒng)的IDC上沒(méi)有面向業(yè)務(wù)層的應(yīng)用或服務(wù),IDC運(yùn)營(yíng)商要做的就是找到渠道代理商,把服務(wù)器等一堆設(shè)備打包賣(mài)出去,它賣(mài)的其實(shí)是基礎(chǔ)的算力,就類似于山西的煤老板一車(chē)一車(chē)地對(duì)外賣(mài)地里挖出來(lái)的煤炭。

而云上面是要有面向業(yè)務(wù)層的應(yīng)用和服務(wù)的,云廠商必須形成一整個(gè)圍繞在自己周邊的生態(tài)體系,不斷提供/更新應(yīng)用和服務(wù),就類似于這樣的云才是合格的云計(jì)算,才有持久生命力。

最近,我看到有分析文章中把云看作一個(gè)操作系統(tǒng),我認(rèn)為這種觀點(diǎn)是正確的——算力是基礎(chǔ),服務(wù)器、計(jì)算板卡設(shè)備就像是“磚頭”,搭建起算力所需的基礎(chǔ)設(shè)施;而云計(jì)算提供的是組織服務(wù)能力,把“磚頭”提供的算力組織調(diào)動(dòng)起來(lái)。從這個(gè)角度看,云可不就是一個(gè)操作系統(tǒng)嗎?只是云管理的不是單機(jī),而是一整個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)中心。

大模型跟云、算力是什么關(guān)系?

大模型的訓(xùn)練需要算力,這很好理解,那大模型跟云是什么關(guān)系呢?我們先來(lái)看一個(gè)案例,ChatGPT訓(xùn)練需要的算力非常龐大,早在GPT-3階段,微軟就砸下近10億美元,專門(mén)為訓(xùn)練ChatGPT打造了一臺(tái)超算——上萬(wàn)張英偉達(dá)A100芯片打造,甚至專門(mén)為此調(diào)整了服務(wù)器架構(gòu)。

我們且不說(shuō)上萬(wàn)張A100芯片耗資巨大,事實(shí)上,眾所周知的原因,哪怕我們有錢(qián)也買(mǎi)不到這么多A100芯片。那怎么辦?對(duì)于國(guó)內(nèi)同行來(lái)說(shuō),一個(gè)可行的方案是,通過(guò)云計(jì)算高效、合理地堆算力進(jìn)行調(diào)度,把一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)中心變成一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī),來(lái)滿足大模型的算力需求。

最后一個(gè)問(wèn)題,為什么大模型又成“百大戰(zhàn)”,大模型到底有沒(méi)有價(jià)值?

事實(shí)上,我認(rèn)為,“百模大戰(zhàn)”其實(shí)是社會(huì)資源的極大浪費(fèi),大家都在重復(fù)勞動(dòng),在做同樣的事情。而這個(gè)事情又都只是最基礎(chǔ)的事情。

按照阿里云王堅(jiān)的理解,大模型可以分五個(gè)層面來(lái)理解——

①基礎(chǔ)模型訓(xùn)練,即如何用萬(wàn)卡集群把一款模型訓(xùn)練出來(lái),這也是當(dāng)前大部分大模型處于的階段,消耗了當(dāng)前近90%的算力;

②模型調(diào)整,在通用模型的基礎(chǔ)上,調(diào)出適用于個(gè)別行業(yè)或垂直領(lǐng)域的模型,比如中國(guó)移動(dòng)推出的九天系列大模型就屬于這個(gè)階段;

③應(yīng)用模型,這是獨(dú)立于通用模型,而是由其他類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練得來(lái),比如針對(duì)某個(gè)獨(dú)立領(lǐng)域的大模型;

④模型應(yīng)用,將大模型的基礎(chǔ)能力跟千行百業(yè)的需求結(jié)合起來(lái)打造系列應(yīng)用,去解決實(shí)際、具體的問(wèn)題,這才是大模型的價(jià)值所在。

⑤將模型及應(yīng)用融合起來(lái)變成一類服務(wù),并應(yīng)用到用戶那里。

所以,與其大家一窩蜂地去搞大模型,一個(gè)個(gè)去搞基礎(chǔ)模型訓(xùn)練,然后費(fèi)勁巴拉地搞模型調(diào)整,還不如基于一兩個(gè)成熟的基礎(chǔ)模型,其他人把資源集中起來(lái)去搞模型應(yīng)用、模型服務(wù),這才是社會(huì)化分工的正道。以上是我個(gè)人關(guān)于云、算力、大模型的一點(diǎn)理解,歡迎指教。

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