FastAINet能否用于降低大模型训练的成本？

​ FastAINet用于降低推理成本，已经是非常明确了。但是也有一些客户关心，FastAINet能否用于降低大模型的训练成本？答案也是可以的。

随着大模型规模的增长，使用单GPU训练已经明显不足了。

在单个GPU上有多种方式来提升训练效率：

1. Checkpointing：将部分操作转移到GPU内存中去；

2. Quantizing：通过量化不同的尺寸来降低GPU显存的占用；

多GPU并行训练的方法主要有：

1. 数据并行：当模型可以放到单一GPU上时常用的训练方法；
2. 张量并行/管道并行：当模型无法完全由单一GPU载入时；

什么是数据并行？

简单说就是把数据批次分配到不同的GPU上进行训练。但是每个GPU维护自己的模型实例与优化器。当GPU获得自己的数据批次，用于计算自己的梯度。然后，将每个GPU的梯度收集，再应用到各个GPU上更新模型。这样就相当每个GPU的模型实例会有相同的参数与权重。工作流程如下图：

数据并行是如何进行通信的？

GPU卡之间是通过IB卡进行通信，服务器之间需要通过交换机进行通信。通信流程如下：

FastAINet是一张光纤直连的广域网，相比互联网有更低的延时，接近零抖动。这样，FastAINet在数据并行训练的场景，是可以工作的，FastAINet本身就是非常适合传输大量数据的网络。

案例分析

假设在北京有一个智算中心，电费是0.8元一度。而在内蒙的智算中心，电费在0.4元一度，同时地价只有北京的10分之一。

通过使用FastAINet打通北京、内蒙的智算中心，使用100G带宽，做分布式并行数据训练。

假设使用H100（80G显存）来训练，模型大小为10B，以BF16精度来训练，参数大概要占用20G空间，梯度也要占用20G空间。在实际训练中，每个批次数据大小也就在10～20G之间，梯度在20G左右。

FastAINet大网，是完全可以支撑的。当GPU卡数与模型规模达到一定值时，就能实现比较明显的成本效益了。

​

如何学习AI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。