就AI 基础设施的演进与挑战问题之AIGC场景下训练和推理的成本的问题如何解决

简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之AIGC场景下训练和推理的成本的问题如何解决

问题一:大模型的发展给计算体系结构带来了哪些挑战?

大模型的发展给计算体系结构带来了哪些挑战?


参考回答:

大模型的发展给计算体系结构带来了多重挑战,包括功耗墙、内存墙和通讯墙等。具体来说,在大模型训练层面,用户在模型装载、模型并行、通信等环节会面临各种现实问题;而在大模型推理层面,用户在显存、带宽、量化上面临性能瓶颈。


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问题二:阿里云如何帮助用户更好地释放云上性能以助力AIGC应用创新?

阿里云如何帮助用户更好地释放云上性能以助力AIGC应用创新?


参考回答:

阿里云通过提供ECS GPU DeepGPU增强工具包来帮助用户更好地释放云上性能以助力AIGC应用创新。这个工具包可以帮助用户在云上高效地构建AI训练和AI推理基础设施,从而提高算力利用效率。


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问题三:使用阿里云ECS DeepGPU后,LLM微调训练场景和Stable Diffusion推理场景的性能有何提升?

使用阿里云ECS DeepGPU后,LLM微调训练场景和Stable Diffusion推理场景的性能有何提升?


参考回答:

使用阿里云ECS DeepGPU后,LLM微调训练场景下的性能最高可以提升80%,而Stable Diffusion推理场景下的性能最高可以提升60%。


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问题四:训练一个GPT-3模型大概需要多少计算量和算力?

训练一个GPT-3模型大概需要多少计算量和算力?


参考回答:

训练一个GPT-3模型,其计算量大概在3640 PFLOP*天,对芯片的需求大概需要1024张A100跑一个月的时间。这是一个相当大的千卡规模,换算到成本上也是一笔非常巨大的开销。


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问题五:在AIGC场景下,训练和推理的成本如何?

在AIGC场景下,训练和推理的成本如何?


参考回答:

在AIGC场景下,由于模型训练和推理对算力的需求巨大,因此相应的成本也比较高。这包括购买或租用高性能计算资源的费用、电力消耗、维护费用等。此外,由于技术发展迅速,还需要考虑设备更新换代的成本。


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