去年以來，以ChatGPT為代表的大模型迅速紅遍全球，展現(xiàn)出變革經(jīng)濟(jì)社會(huì)的巨大潛能。全球主流科技公司紛紛參與其中，推動(dòng)智能算力需求高速增長(zhǎng)。華為公司去年曾預(yù)測(cè)，到2025年，智能算力需求將增長(zhǎng)100倍。

與之相呼應(yīng)的，是蓬勃興起的智算中心。從政策面看，我國(guó)2022年全面啟動(dòng)“東數(shù)西算”工程建設(shè)，在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏建設(shè)8個(gè)國(guó)家算力樞紐，并規(guī)劃了10個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群。從產(chǎn)業(yè)來看，運(yùn)營(yíng)商資本開支重心正在向算力偏移，并大規(guī)模采購(gòu)智算設(shè)備。

智算中心的未來將如何演變？構(gòu)建跨數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練集群是其中一個(gè)重要研究方向， “Region Scale Al”，已經(jīng)成為業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

ODCC（開放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)）攜手華為公司，在2024年3月28日召開的ODCC春季全會(huì)-新技術(shù)與測(cè)試工作組會(huì)議上提出了“Region Scale AI”研究項(xiàng)目。華為2012網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室專家李映輝做了《Region Scale AI 場(chǎng)景與挑戰(zhàn)》主題報(bào)告，介紹了AI大模型訓(xùn)練對(duì)算力需求不斷增加的背景下，多數(shù)據(jù)中心聯(lián)合訓(xùn)練的發(fā)展趨勢(shì)與業(yè)界實(shí)踐，深入分析了該場(chǎng)景下面臨的組網(wǎng)和通信挑戰(zhàn)，通過現(xiàn)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)初步論證了AI集群跨AZ、跨Region聯(lián)合訓(xùn)練的可行性，并給出了“Region Scale AI”研究項(xiàng)目的工作計(jì)劃。李映輝因?yàn)榇隧?xiàng)目立項(xiàng)，榮獲ODCC2024年春季全會(huì)MVP演講嘉賓稱號(hào)。

報(bào)告中，還介紹了該場(chǎng)景下的創(chuàng)新技術(shù)探索和研究工作，包括跨AZ的模型切分算法、集合通信算法，以及如何在長(zhǎng)距網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)高吞吐傳輸、高性能加解密協(xié)議等等。同時(shí)指出，隨著AI模型的增大以及芯片算力的增強(qiáng)，未來跨AZ訓(xùn)練對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求還會(huì)進(jìn)一步增長(zhǎng)，需要進(jìn)一步考慮DCN和DCI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn)。

單集群AI訓(xùn)練存在極限，跨DC AI訓(xùn)練成趨勢(shì)

業(yè)內(nèi)人士都能感受到AI大模型發(fā)展的加速度。主流科技公司正在盡可能快地開發(fā)大模型并迭代新版本，以期在這個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)中占據(jù)先機(jī)。大模型的訓(xùn)練參數(shù)在過去5年增長(zhǎng)百倍，已經(jīng)達(dá)到萬億級(jí)，預(yù)計(jì)未來5年參數(shù)將再增長(zhǎng)百倍，達(dá)到百萬億量級(jí)！

智算能力也隨之快速升級(jí)，目前單一數(shù)據(jù)中心已經(jīng)達(dá)到萬卡集群規(guī)模，以盡力滿足幾乎永無止境的AI計(jì)算需求。公開消息顯示，華為昇騰AI集群2023年升級(jí)為萬卡AI集群；螞蟻基礎(chǔ)大模型已具備萬卡AI集群；中國(guó)電信宣布推出了首個(gè)國(guó)產(chǎn)單池萬卡液冷算力集群。

AI集群是通過將多個(gè)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)連接起來，形成協(xié)同工作的計(jì)算環(huán)境，從而為人工智能應(yīng)用提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力。據(jù)了解，其技術(shù)門檻隨著訓(xùn)練量快速增長(zhǎng)而不斷抬高，絕非簡(jiǎn)單的算力設(shè)備堆砌。僅有少數(shù)幾家廠商能夠提供萬卡AI集群，面對(duì)大模型參數(shù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，壓力巨大。

然而，任何具體事物都存在極限，算力集群同樣如此。單一AI集群不可能無限制擴(kuò)張，會(huì)受到電力供應(yīng)等因素影響，比如一些公司甚至考慮將數(shù)據(jù)中心建設(shè)在核電站附近。預(yù)計(jì)今后一個(gè)十萬卡級(jí)別的AI集群，需要上百M(fèi)W的電力供應(yīng)?？鐢?shù)據(jù)中心AI訓(xùn)練可以有效解決單集群供電不足問題，引起業(yè)界廣泛關(guān)注。

此外，云計(jì)算有峰谷效應(yīng)，單集群算力面臨部署碎片化問題，難以承載云上大規(guī)模AI訓(xùn)練業(yè)務(wù)，導(dǎo)致資源利用率下降。采用多個(gè)數(shù)據(jù)中心組成的跨AZ、跨Region AI訓(xùn)練集群，可有效支撐十萬卡甚至百萬卡級(jí)別的訓(xùn)練任務(wù)，同時(shí)提高資源利用率，將是智算產(chǎn)業(yè)發(fā)展和探索的重要方向。

業(yè)界大型科技公司紛紛啟動(dòng)跨DC訓(xùn)練技術(shù)研究

面向云上AI資源碎片化問題，微軟提出了“Singularity”框架，Planet-scale可搶占、可遷移、可彈性伸縮的AI任務(wù)調(diào)度。該框架可實(shí)現(xiàn)資源調(diào)度高彈性和可遷移性，增加云上AI資源利用率，但缺乏關(guān)注跨集群的訓(xùn)練性能。面向公有云AI訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)問題，AWS提出了MiCS方案，能夠充分利用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)帶寬，通過減少較慢鏈路上的網(wǎng)絡(luò)流量，攤銷昂貴的全局梯度同步開銷。為了解決AI訓(xùn)練集群造價(jià)昂貴問題，Meta提出去中心化異構(gòu)訓(xùn)練。利用分布式、異構(gòu)和低帶寬互聯(lián)的AI訓(xùn)練資源來訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型，降低訓(xùn)練成本。

Region Scale AI研究計(jì)劃啟動(dòng)，已制定進(jìn)度表

華為云技術(shù)專家楊永強(qiáng)近日在交流中向SDNLAB表示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是根本，東數(shù)西算是實(shí)施的第一步，華為云大力支持國(guó)家的東數(shù)西算戰(zhàn)略，積極布局Regionless等技術(shù)創(chuàng)新，其中東數(shù)西訓(xùn)自不必說，而跨AZ、跨Region、線上線下跨集群的AI訓(xùn)練等高階訴求也日益顯現(xiàn)。參數(shù)交換會(huì)大幅提升跨Region的數(shù)據(jù)流量，弱網(wǎng)長(zhǎng)距下的Regionless確定性高速傳輸需求迫切，有機(jī)會(huì)打造成東數(shù)西算的 “特高壓”。

“Region Scale AI研究”項(xiàng)目旨在通過跨數(shù)據(jù)中心聯(lián)合訓(xùn)練，突破單集群建設(shè)限制，靈活高效利用算力資源。未來幾個(gè)月，ODCC將與業(yè)界針對(duì)Region Scale AI面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)展開具體研究，探索技術(shù)方向，期望在年內(nèi)形成研究成果，并在9月份ODDC年度大會(huì)進(jìn)行成果發(fā)布。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，算力就是生產(chǎn)力。尤其是智能算力，在復(fù)雜的國(guó)際政經(jīng)形勢(shì)下，能否取得突破，關(guān)系到新型數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。ODCC跨AZ訓(xùn)練立項(xiàng)已經(jīng)走出了第一步，探索智算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑。未來華為公司會(huì)繼續(xù)在產(chǎn)業(yè)界開展分布式AI訓(xùn)練的聯(lián)合創(chuàng)新、認(rèn)證測(cè)試、標(biāo)準(zhǔn)制定等系列工作，也愿意與業(yè)界伙伴一起，賦能我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。