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【云原生】算力管理复杂、训练成本过高 - 专家谈AI困境如何破解

查看信息来源】   发布日期:6-29 20:13:17    文章分类:商业洞察   
专题:云原生】 【英伟达

  中新网6月29日电(中新财经记者吴涛)“大模型的高速发展使得AI不得不面临算力管理复杂、训练推理成本高、任务调度难等多方面发展瓶颈。”

  最近,在蚂蚁数科举行的一场发布会上,中国信息通信研究院云大所副所长栗蔚指出,云原生凭借其高可用、弹性、可扩展等优势成为突破AI困境的关键,云原生PaaS平台的大模型产品工具链不断完善,将加速大模型技术在行业应用中落地。

  栗蔚表示,根据调研,云原生除了作用于AI之外,之前它作用于很多互联网应用的研发,超过一半中国企业大部分互联网化应用程序都是云原生的架构,甚至以往的核心架构现在也都在云化。

  据介绍,在AI时代,因为大模型对算力需求很大,GPT3.5的时候是1750亿参数,需要500个英伟达的卡,到了GPT5是10万亿的参数,需要50万张英伟达的卡。这种情景下,云将施展出新的关键作用。

  “50万张英伟达卡计算是不会在一个 数据中心 完成的,所以很多大模型计算跨域不可避免,但跨域以后对方是英伟达的卡么?或智算底层基础设施都不一定。这种情景下,我们需要啥?中间谁能把应用部署在算力上跑起来呢?”

  栗蔚给出答案,她认为,就是云,AI时代几个发展瓶颈问题一般都是要靠云原生满足的。云原生屏蔽了底层算力的不同,其应用不在乎你底下是CPU还是GPU,还是用了啥样的规格的卡,我只是将应用部署在上面,用你的计算能力,所以云原生施展了这样的作用。

  “很多企业通过用了云原生,对于底下上千台服务器进行统一的纳管,从而全方位提升效率和降低成本。”栗蔚强调,云跟AI结合才能充分降低AI的工程化成本,让AI大模型真实地跑起来变成服务。(完)

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