鄭為民院士：科學(xué)人工智能的興起，使高性能計(jì)算與人工智能的融合成為必然

楊菁編譯自MEET2023

量子比特 | 公眾號QbitAI

人們對于算力的需求比以往更加強(qiáng)烈，甚至有人說：誰擁有了算力，誰就擁有了未來。

Metaverse、AIGC、AI for Science的出現(xiàn)為高性能計(jì)算（HPC）增添了動(dòng)力。

在諸多挑戰(zhàn)和機(jī)遇并存、交織的當(dāng)下，人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍人物、中國工程院院士、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授鄭為民在MEET2023智慧未來大會上分享了他的見解和思考。

預(yù)計(jì)未來2到4年內(nèi)將會出現(xiàn)HPC(高性能計(jì)算) AI 大數(shù)據(jù)融合的服務(wù)器。

AI for Science的出現(xiàn)，讓HPC AI的融合成為剛需；而數(shù)據(jù)處理是AI的基礎(chǔ)，因此數(shù)據(jù)與AI的融合也是水到渠成。

他甚至開玩笑說，想要獲得高性能計(jì)算領(lǐng)域的戈登貝爾獎(jiǎng)，必須要有AI算法，如果你沒有AI算法，你就拿不到獎(jiǎng)。

這雖然是一句玩笑話，但其實(shí)是一種趨勢。

此外，他還談到了人工智能計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的三大平衡原則、AI基準(zhǔn)設(shè)計(jì)的四大目標(biāo)，以及如何通過并行方法加速大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。

為了充分體現(xiàn)鄭為民院士的分享與思考，量子位在不改變原意的情況下對其演講內(nèi)容進(jìn)行了編輯整理。

關(guān)于MEET智能未來大會：MEET大會是量子位主辦的智能科技領(lǐng)域頂級商業(yè)峰會，致力于探索前沿技術(shù)的落地與行業(yè)應(yīng)用。今年，數(shù)十家主流媒體及直播平臺對MEET2023大會進(jìn)行了報(bào)道及直播，吸引了超過300萬行業(yè)用戶線上參與，全網(wǎng)總曝光量累計(jì)超過2000萬。

演講要點(diǎn)

（以下為鄭為民院士演講全文）

人工智能計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的三大平衡原則

今天我給大家講一下我們團(tuán)隊(duì)針對人工智能做的三件事，分別是人工智能和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)、評估和優(yōu)化。

首先，HPC（高性能計(jì)算）和AI的應(yīng)用是不同的。

HPC主要應(yīng)用于科學(xué)與工程計(jì)算、天氣預(yù)報(bào)、核聚變模擬、飛機(jī)設(shè)計(jì)等，它的計(jì)算精度是雙精度浮點(diǎn)計(jì)算，64位甚至128位，所以加減乘除運(yùn)算都很快，這是最主要的區(qū)別。

人工智能計(jì)算機(jī)是半精度甚至是定點(diǎn)的，8位、16位或32位。

所以這兩個(gè)機(jī)器應(yīng)該是不一樣的，而且人工智能計(jì)算機(jī)也是近兩年才出現(xiàn)的，所以我們團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一臺可以更好處理人工智能問題的計(jì)算機(jī)，它長什么樣子呢？

我們團(tuán)隊(duì)的第一個(gè)貢獻(xiàn)是人工智能計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)中的平衡原則。

第一，計(jì)算平衡的設(shè)計(jì)。人工智能是處理單精度還是定點(diǎn)數(shù)，你的機(jī)器是不是只需要做定點(diǎn)數(shù)和單精度？但其實(shí)不然，雖然我們主要考慮半精度計(jì)算，但是也要考慮雙精度計(jì)算能力。

在過去的兩年里我學(xué)到了很多：

1）雙精度與半精度計(jì)算性能比為1：100，性能良好。

2）人工智能計(jì)算機(jī)不能只做CNN，還需要訓(xùn)練大型模型。

因此，提出了可變精度平衡設(shè)計(jì)概念，這通常需要額外的通用計(jì)算。

第二，網(wǎng)絡(luò)的均衡設(shè)計(jì)。由于這個(gè)機(jī)器非常龐大，是由幾千、幾萬個(gè)小機(jī)器連接在一起的，所以網(wǎng)絡(luò)也必須設(shè)計(jì)得好。如果只是CNN的話，很容易做，但是訓(xùn)練也要考慮。這種情況下，如何均衡網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)也很重要。

第三，存儲，也就是IO子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。我們知道現(xiàn)在每臺機(jī)器都有一個(gè)SSD，那么怎么把各個(gè)SSD組合成一個(gè)大的分布式文件系統(tǒng)呢？這個(gè)也是很重要的。

因此我們提出了這三個(gè)平衡設(shè)計(jì)原則，被很多公司采用?，F(xiàn)在國內(nèi)已經(jīng)有20多個(gè)城市陸續(xù)上線了人工智能超算中心，讓算力無處不在、觸手可及，而它們大多都運(yùn)用了平衡設(shè)計(jì)的思想。

當(dāng)前行業(yè)趨勢是HPC AI BigData的融合，過去HPC是一臺機(jī)器，AI是另一臺機(jī)器，大數(shù)據(jù)處理是第三臺機(jī)器，這三臺機(jī)器各自為政，但現(xiàn)在這三臺機(jī)器正在融合。

我為什么這么說呢？

一方面，AI for Science的出現(xiàn)使得HPC方案能夠包含AI算法，因此HPC AI的融合成為剛需。

我曾經(jīng)開玩笑說，在高性能計(jì)算領(lǐng)域，如果你想獲得戈登貝爾獎(jiǎng)，你必須有AI算法，如果你沒有AI算法，你就得不到獎(jiǎng)。這是一句玩笑話，但實(shí)際上是一種趨勢。

另一方面，數(shù)據(jù)處理是AI的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)和AI的融合也是自然而然的事情，所以我估計(jì)2到4年后就會出現(xiàn)HPC、AI、BigData三者融合的服務(wù)器。

這是我們課題組的第一個(gè)貢獻(xiàn)，這就是人工智能計(jì)算機(jī)應(yīng)該是什么樣子的。

AI基準(zhǔn)設(shè)計(jì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)四個(gè)目標(biāo)

第二個(gè)貢獻(xiàn)是大規(guī)模人工智能算力基準(zhǔn)測評程序AIPerf。

這意味著什么？傳統(tǒng)HPC有一個(gè)評估程序叫Linpack，用來評估TOP500，但不能用來評估AI計(jì)算機(jī)。Linpack是用來衡量64位甚至128位加減乘除運(yùn)算速度的，而現(xiàn)在的AI計(jì)算機(jī)都是16位、32位，甚至8位的，完全不一樣。

所以我們需要做一個(gè)能夠回答這個(gè)問題的AI算力基準(zhǔn)測試程序，希望有一個(gè)簡單的評估指標(biāo)來判斷哪個(gè)系統(tǒng)的AI算力更強(qiáng)。

現(xiàn)在有沒有相關(guān)的評估方案呢?其實(shí)有的，但是都不是很合適。

例如，DeepBench 針對的是單芯片，不適合整機(jī)評估。Mobile AI Bench 針對的是移動(dòng)硬件上的模型訓(xùn)練評估，而不是整個(gè)系統(tǒng)。MLPerf 不可擴(kuò)展。因此，我們決定自己做一個(gè)。

要設(shè)計(jì)AI基準(zhǔn)，必須實(shí)現(xiàn)以下四個(gè)目標(biāo)：

1. 統(tǒng)一評分。我們希望運(yùn)行基準(zhǔn)測試并獲取單一值，而不是一份報(bào)告，這似乎很費(fèi)力。

2. 問題規(guī)模多變。Benchmark 可以測試 4 個(gè)節(jié)點(diǎn)的機(jī)器，也可以測試 1000 個(gè)、20000 個(gè)節(jié)點(diǎn)的機(jī)器。大規(guī)模做起來比較困難。

3.具有實(shí)際的人工智能意義。不能只講加減乘除，否則不能體現(xiàn)人工智能的問題。尤其要體現(xiàn)人工智能問題中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算和自然語言處理能力。

4、評估程序中包含了必要的多機(jī)通信，因?yàn)樵u估程序是一個(gè)由多臺機(jī)器連接在一起組成的大系統(tǒng)，需要通信。

最后，由清華大學(xué)牽頭的團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)AIPerf來進(jìn)行測試，并在2020年11月15日首次發(fā)布。我們希望AI計(jì)算機(jī)能有一個(gè)AIPerf 500，就像HPC有TOP 500一樣。

現(xiàn)已連續(xù)三年每年發(fā)布該排行榜，得到眾多單位和企業(yè)的認(rèn)可。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的三種并行加速方法

第三個(gè)貢獻(xiàn)是針對數(shù)百萬億參數(shù)的超大規(guī)模訓(xùn)練模型的加速方法。

舉個(gè)簡單的例子，學(xué)術(shù)界已經(jīng)達(dá)成共識，模型規(guī)模和模型效果是正相關(guān)的。GPT有1.1億個(gè)參數(shù)，GPT-3有1750億個(gè)參數(shù)，悟道2.0有1.75萬億個(gè)參數(shù)，我們的八卦爐有174萬億個(gè)參數(shù)。應(yīng)該說參數(shù)越多，效果越好，越接近人類智能，但是有一個(gè)問題，就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，需要的算力就越大。

我們看左圖的SAT（美國大學(xué)入學(xué)考試）任務(wù)，如果模型參數(shù)達(dá)到100B（相當(dāng)于1000億個(gè)參數(shù)），那么模型就能以70%的準(zhǔn)確率完成SAT。

因此探索參數(shù)值較大的模型的效果具有重要的科學(xué)意義。

但隨著模型的變大，問題也隨之而來，國內(nèi)很多公司做的模型都很好，但如何把模型裝到機(jī)器上，還是存在一些問題。

比如我們在新一代神威架構(gòu)芯片上安裝了八卦爐模型。

圖中可以看到，核心組有64個(gè)核心，加上黑色的主核，一共有65個(gè)核心。一個(gè)CPU有6個(gè)這樣的部件：CG0，CG1，CG2，CG3，CG4，CG5，這6個(gè)通過環(huán)形網(wǎng)絡(luò)連接在一起。我們稱它為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，把它整合成一塊。一個(gè)節(jié)點(diǎn)大約有390個(gè)核心。一共256個(gè)節(jié)點(diǎn)組成一個(gè)超級節(jié)點(diǎn)。超級節(jié)點(diǎn)內(nèi)部通訊是直連的，超級節(jié)點(diǎn)之間的通訊必須經(jīng)過上層網(wǎng)絡(luò)。

因此256個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的通信非常快，可以一步完成，但超級節(jié)點(diǎn)之間的通信相對較慢。

然而在本機(jī)上運(yùn)行大型模型時(shí)問題就出現(xiàn)了。目前所有預(yù)訓(xùn)練的模型都是 Transformer，而 Transformer 結(jié)構(gòu)由 embedding 層、attention 層和前饋網(wǎng)絡(luò)層組成。中間的 attention 層和前饋層會經(jīng)過 N 次迭代，整個(gè)操作基本就是矩陣乘法。

如果一個(gè)模型能在單CPU上運(yùn)行，那是最簡單不過了，但是CPU的計(jì)算能力和內(nèi)存有限，模型不可能那么大，所以大模型的訓(xùn)練一定是多機(jī)分布式的，這就涉及到各種并行的方法。

第一是數(shù)據(jù)并行，如果整個(gè)模型有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，一個(gè)模型節(jié)點(diǎn)0，一個(gè)模型節(jié)點(diǎn)1，那么整個(gè)模型就是數(shù)據(jù)并行的，一半的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練學(xué)習(xí)。但是要注意，因?yàn)橹惠斎肓艘话氲臄?shù)據(jù)，所以訓(xùn)練結(jié)果并不是最終的結(jié)果。所以中間需要用到AII-Reduce，AII-Reduce 又做了大量的通信，使得整個(gè)事情變得非常復(fù)雜。

第二種是模型并行，把整個(gè)模型切分為兩半，一半在模型節(jié)點(diǎn)0，另一半在模型節(jié)點(diǎn)1，整個(gè)數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練，訓(xùn)練之后的結(jié)果并不是最終結(jié)果，因?yàn)橹挥?xùn)練了一半的模型。還有AII-Gather，也是用來通訊的。

第三類，專家并行，與數(shù)據(jù)并行、模型并行一樣，也需要通信。

現(xiàn)在如果你只有一種方法，你該用哪種并行方法呢？其實(shí)這個(gè)跟計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)有關(guān)系，如果各個(gè)計(jì)算機(jī)之間的通訊很快，那么可以用數(shù)據(jù)并行；如果你的通訊很慢，那么就要考慮模型并行或者專家并行。

那么這些模型如何和實(shí)際數(shù)據(jù)、機(jī)器狀況相匹配呢?這就涉及到軟件和硬件的配合。

我們在新一代申威機(jī)上采用了“拓?fù)涓兄幕旌喜⑿心Ｊ健薄?/p>

具體來說，如前所述，該架構(gòu)的節(jié)點(diǎn)內(nèi)部通信很快，但是超級節(jié)點(diǎn)之間的通信相對較慢，因此在混合并行模式下，通信超級節(jié)點(diǎn)內(nèi)部采用數(shù)據(jù)并行，超級節(jié)點(diǎn)之間采用專家并行或者模型并行。

此外，還有內(nèi)存大小和內(nèi)存訪問等問題：如何讓內(nèi)存訪問更快，負(fù)載更均衡？

做大規(guī)模模型訓(xùn)練的時(shí)候，軟硬件平均每小時(shí)都會出錯(cuò)一次，不要覺得機(jī)器不靠譜，現(xiàn)在的水平已經(jīng)很不錯(cuò)了。所以一般都會有checkpoint，如果寫得不好，這個(gè)任務(wù)要三個(gè)小時(shí)，怎么加速呢？最后我們10分鐘就做完了。

現(xiàn)在我們把我們的模型，特別是并行訓(xùn)練的模型開源了，放到了開源系統(tǒng)FastMOE里面，現(xiàn)在已經(jīng)得到了業(yè)界的廣泛認(rèn)可，阿里的淘寶、天貓，騰訊的端到端語言模型，都用到了我們的并行系統(tǒng)，百度的PaddlePaddle的MOE模塊也是用到了我們的FastMOE。

綜上所述，第一，人工智能算力是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。

二、團(tuán)隊(duì)對人工智能的三點(diǎn)小貢獻(xiàn)：

1）我們提出了AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的架構(gòu)和均衡的設(shè)計(jì)原則，現(xiàn)在全國20多個(gè)城市的20多個(gè)人工智能超算中心，基本都采用了我們的設(shè)計(jì)思想。

2）我們做了一個(gè)測評，也就是人工智能基準(zhǔn)程序AIPerf，現(xiàn)在每年都會發(fā)布500人的榜單，在國內(nèi)外產(chǎn)生了一定的影響。

3）如何快速訓(xùn)練大型模型？特別是在數(shù)據(jù)并行、模型并行和專家并行方面。我們做了一個(gè)庫并開源了?，F(xiàn)在業(yè)界都在用我們的東西來加速大型訓(xùn)練模型的訓(xùn)練。

因此我們團(tuán)隊(duì)對人工智能做出了這三點(diǎn)小貢獻(xiàn)，希望能夠推動(dòng)人工智能的發(fā)展。

如果有不對的地方請大家批評指正，謝謝！

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