算力短缺背后:大模型训练的困境与应对

大模型训练如火如荼,但高端GPU的短缺成为了行业面临的一大挑战。尽管价格不断攀升,一张顶级GPU的月租金已高达5-7万元,但仍然一卡难求。这种供不应求的状况在短期内难以缓解,各大企业都在盘算自己手中的"货"有多少。

然而,大模型训练的门槛并不仅仅是获取GPU那么简单。以某气象大模型为例,其训练成本就超过200万元。对于通用大模型来说,没有数十亿资金的投入很难持续进行。一些创业者形容当前大模型领域的竞争就像在"烧钱",如果没有雄厚的资金支持,很难坚持下去。

面对这一困境,企业们也在积极寻找应对之策。一些方法包括:使用更高质量的数据来提升训练效率;提升基础架构能力,实现长时间稳定运行;优化算力资源调度,提高利用率;采用超算架构替代云计算架构等。还有企业选择使用国产平台进行大模型训练和推理,以替代紧缺的进口GPU。

事实上,算力已经在成为一种新的服务模式。算力服务以多样化算力为基础,通过算力网络链接,以提供有效算力为目标。它不仅包括算力,还涵盖了存储、网络等资源的统一封装。在这个产业链中,上游企业供应基础算力资源,中游企业负责算力生产和供给,下游则是依靠算力服务进行增值的行业用户。

随着大模型对高性能计算需求的常态化,算力服务正快速发展成为一个独特的产业链和商业模式。尽管目前高端GPU短缺、成本高企的问题仍然存在,但长远来看,算力服务化是确定的趋势。算力服务商需要未雨绸缪,为市场变化做好准备。