【世界速看料】算力管理復雜、訓練成本過高，專家談AI困境如何破解

來源：中國新聞網時間：2024-06-30 10:45:20

中新網6月29日電(中新財經記者吳濤)“大模型的高速發展使得AI不得不面臨算力管理復雜、訓練推理成本高、任務調度難等多方面發展瓶頸。”

發布會現場。供圖

近日，在螞蟻數科舉行的一場發布會上，中國信息通信研究院云大所副所長栗蔚指出，云原生憑借其高可用、彈性、可擴展等優勢成為突破AI困境的關鍵，云原生PaaS平臺的大模型產品工具鏈不斷完善，將加速大模型技術在行業應用中落地。

栗蔚表示，根據調研，云原生除了作用于AI之外，之前它作用于很多互聯網應用的研發，超過一半中國企業大部分互聯網化應用程序都是云原生的架構，甚至傳統的核心架構現在也都在云化。

據介紹，在AI時代，因為大模型對算力需求很大，GPT3.5的時候是1750億參數，需要500個英偉達的卡，到了GPT5是10萬億的參數，需要50萬張英偉達的卡。這種情況下，云將發揮出新的關鍵作用。

“50萬張英偉達卡計算是不可能在一個數據中心完成的，所以很多大模型計算跨域不可避免，但跨域以后對方是英偉達的卡嗎？或者智算底層基礎設施都不一定。這種情況下，我們需要什么？中間誰能把應用部署在算力上跑起來呢？”

栗蔚給出答案，她認為，就是云，AI時代幾個發展瓶頸問題基本都是要靠云原生滿足的。云原生屏蔽了底層算力的差異，其應用不在乎你底下是CPU還是GPU，還是用了什么樣的規格的卡，我只是將應用部署在上面，用你的計算能力，所以云原生發揮了這樣的作用。

“很多企業通過用了云原生，對于底下上千臺服務器進行統一的納管，從而全方位提升效率和降低成本。”栗蔚強調，云跟AI結合才能充分降低AI的工程化成本，讓AI大模型真實地跑起來變成服務。(完)

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