黑科技！大模型微调超并行执行技术，单卡GPU跑20个任务，吞吐量飙升20倍

一家叫RapidFire AI的初创公司，发布了一个开源的大语言模型微调引擎，能让你的单个GPU同时并行跑上多个任务，把实验吞吐量直接干到了惊人的20倍。

这事儿是谁干的？

RapidFire AI这家公司背后站着一位关键人物，阿伦·库马尔（Arun Kumar），他是加州大学圣迭戈分校（UCSD）计算机科学与工程系的教授。库马尔教授在数据库系统、机器学习和大规模数据管理这些领域有很深的功力，而RapidFire AI引擎里最核心的那个“超并行调度”和“动态控制”技术，理论基础就来自他的研究成果。

所以，这是正儿八经的学术研究转化。库马尔教授在公司里担任联合创始人和首席技术官（CTO）。

团队里还聚集了来自亚马逊网络服务（AWS）、顶尖AI研究机构和科技巨头的工程师与科学家。

阵容挺豪华的。

RapidFire AI在今年拿到了一笔400万美元的pre-seed轮融资。领投的是.406 Ventures，一家专注于早期科技投资的知名风投；还有AI Fund，这个基金的联合创始人是大名鼎鼎的吴恩达；此外还有Osage University Partners，这家机构专门投资高校的科研成果转化项目。

它到底解决了什么要命的问题？

想让一个通用的LLM（比如LLaMA）在你的专业领域（比如金融、医疗）更好用，就得对它进行微调。微调就像是给一个通才大学生进行专业培训，让他成为专家。

你需要调整一大堆参数。比如，现在很火的低秩自适应（LoRA）技术，它的“秩”该设成多少？模型的量化方案怎么选？给模型的指令，也就是提示（prompt）结构怎么设计？还有学习率这些超参数，以及强化学习里的奖励函数怎么定？

这些配置项排列组合起来，可能性多到无法想象。

而GPU资源宝贵又有限，大家通常只能搞