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AIGC技術迅猛發(fā)展引發(fā)算力需求激增
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-11-16

隨著 AIGC 技術的迅猛發(fā)展，尤其是以 Transformer 為基礎的大模型，對算力的需求激增。這些先進模型在訓練和推理過程中，需要巨大的計算資源，包括高性能 GPU、高速存儲以及高速通信網(wǎng)絡。自2017 年Transformer模型問世以來，它已成為構(gòu)建大型語言模型的基石。

該模型摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，通過自注意力機制處理序列數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對整個數(shù)據(jù)序列的并行處理，從而顯著提升了訓練和推理的效率。然而，這一技術進步也帶來了對更高算力的迫切需求，進而增加了模型訓練和部署的成本。

根據(jù)英偉達的數(shù)據(jù)顯示，在引入 Transformer 模型之前，算力需求每兩年增長約 8 倍；而采用 Transformer 模型后，這一數(shù)字飆升至每兩年增長約275倍。為了滿足不斷攀升的算力需求，數(shù)據(jù)中心正朝著超大規(guī)模的發(fā)展方向邁進，以提供更強大的計算能力和更優(yōu)越的可擴展性。同時，AI 服務器集群也在快速迭代與升級，以確保能夠滿足日益增長的算力需求。

根據(jù) Scaling-law 法則，大語言模型的性能隨著模型參數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)量和計算資源的增加而顯著提升。從大模型的算力需求來看，隨著參數(shù)規(guī)模、Token 數(shù)量以及訓練所需算力的同步增長，模型性能不斷提升。

以GPT-4為例，其參數(shù)量從 GPT-3 的約 1750 億提升至約 1.8 萬億，增幅超過10 倍；而訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模也從 GPT-3 的幾千億 Token 擴大到13 萬億Token。這種規(guī)模上的提升使得 GPT-4 在處理復雜問題和生成自然語言文本方面的能力得到了極大的增強。

隨著 AIGC 大模型性能的顯著提升，對計算資源的需求也呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長。以 GPT-4 為例，其訓練過程需要約 2.15e25 FLOPS 的運算量，這通常需要動用約 25000 塊 A100 GPU，且訓練周期長達90 至100 天。

此外，數(shù)據(jù)采集、模型優(yōu)化和強化學習等環(huán)節(jié)的額外開銷，使得整體成本變得更加高昂。根據(jù)斯坦福大學 2024 年發(fā)布的 AI 指數(shù)報告，AIGC 模型的訓練成本正在急劇上升，GPT-4 的成本從 2022 年 GPT-3 的大約 430 萬美元激增至2023 年的7835萬美元。隨著模型的不斷擴展和訓練過程的日益復雜，這些成本預計將繼續(xù)攀升。

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