算力短缺背後:大模型訓練的困境與應對

大模型訓練如火如荼,但高端GPU的短缺成爲了行業面臨的一大挑戰。盡管價格不斷攀升,一張頂級GPU的月租金已高達5-7萬元,但仍然一卡難求。這種供不應求的狀況在短期內難以緩解,各大企業都在盤算自己手中的"貨"有多少。

然而,大模型訓練的門檻並不僅僅是獲取GPU那麼簡單。以某氣象大模型爲例,其訓練成本就超過200萬元。對於通用大模型來說,沒有數十億資金的投入很難持續進行。一些創業者形容當前大模型領域的競爭就像在"燒錢",如果沒有雄厚的資金支持,很難堅持下去。

面對這一困境,企業們也在積極尋找應對之策。一些方法包括:使用更高質量的數據來提升訓練效率;提升基礎架構能力,實現長時間穩定運行;優化算力資源調度,提高利用率;採用超算架構替代雲計算架構等。還有企業選擇使用國產平台進行大模型訓練和推理,以替代緊缺的進口GPU。

事實上,算力已經在成爲一種新的服務模式。算力服務以多樣化算力爲基礎,通過算力網路連結,以提供有效算力爲目標。它不僅包括算力,還涵蓋了存儲、網路等資源的統一封裝。在這個產業鏈中,上遊企業供應基礎算力資源,中遊企業負責算力生產和供給,下遊則是依靠算力服務進行增值的行業用戶。

隨着大模型對高性能計算需求的常態化,算力服務正快速發展成爲一個獨特的產業鏈和商業模式。盡管目前高端GPU短缺、成本高企的問題仍然存在,但長遠來看,算力服務化是確定的趨勢。算力服務商需要未雨綢繆,爲市場變化做好準備。