5月22日消息（岳明）在昨天舉行的“GIIC——2024 GPU Infrastructure Innovation Conference暨第四屆中國IDC 行業(yè)DISCOVERY大會”上，中國工程院院士、紫金山實驗室榮譽主任兼首席科學家劉韻潔應邀出席，并發(fā)表《確定性網(wǎng)絡為AI大模型發(fā)展提供重要支撐》主旨演講。
劉韻潔指出，互聯(lián)網(wǎng)在消費領域取得了巨大成功，但隨著向生產(chǎn)領域和實體經(jīng)濟的逐漸滲透，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)“盡力而為”的網(wǎng)絡能力已經(jīng)很難滿足需求，確定性是下一代網(wǎng)絡必須面對和解決的問題。這種確定性不僅僅是實體經(jīng)濟和AI人工智能的需求，在消費互聯(lián)網(wǎng)中也需要。以蘋果推出的可穿戴電子設備產(chǎn)品——Apple Vision Pro為例，有12個攝像頭，5個傳感器，6個麥克風，可以在12毫秒內(nèi)把一幅高清圖像展現(xiàn)在面前，而這就需要確定性網(wǎng)絡能力。
在大模型領域，大模型對算力的需求更為迫切，2012年到2023年，算力需求增加了數(shù)十萬倍，最近五年GPU的算力增加了90倍，但整個網(wǎng)絡的帶寬才增加了10倍，這個差距現(xiàn)在預示著將來對整個網(wǎng)絡帶寬的能力、通訊能力提出更高要求，缺口會越來越大。
數(shù)據(jù)要素確權也是個重要應用領域，怎么把數(shù)據(jù)要素利用好、管理好，把安全性保護好是非常具有挑戰(zhàn)性的問題。沒有數(shù)據(jù)要素，中國在AI方面也會遇到很大的障礙；如果不能對數(shù)據(jù)要素進行很好的隱私保護和防護，這些數(shù)據(jù)要素就沒法共享，沒法流通，AI的發(fā)展就會遇到障礙。
另外，在大算力時代，分布式算力是必然選擇，“不可能集中在一個地方來做算力，電力問題就解決不了?！睂Υ?，我國提出了“東數(shù)西算”的布局，但如何把這種算力布局服務到全國各個行業(yè)、各個大模型？網(wǎng)絡問題怎么解決？這就面臨一個很大的挑戰(zhàn)——怎樣實現(xiàn)遠距離無損的傳輸？
劉韻潔指出，遠距離無損傳輸是一項必須攻克的難題，其中RDMA是一種非常關鍵的技術，微軟的算力中心70%都是采用RDMA無損協(xié)議進行互聯(lián)。華為的試驗數(shù)據(jù)顯示，100GE環(huán)境下，8節(jié)點VGG16模型訓練RDMA性能是TCP- IP協(xié)議的8倍多?！耙驗锳I高端芯片對中國的封鎖，中國單點算力的差距跟美國會越來越大。在網(wǎng)絡能力方面，英偉達GB200相較于H100又有了成千上百被的提升，說明什么問題？每個芯片在互聯(lián)網(wǎng)能力方面大大提升，所以GPU算力跟網(wǎng)絡帶寬的需求量增長速度，對網(wǎng)絡帶寬的需求量會急劇增長。”
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