深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）利用 GPU 执行矩阵乘法和其他神经网络训练所需的操作，由于 GPU 能够加速并行计算，在人工智能领域独领风骚。本文将介绍大语言模型工程化过程的 GPU 选型、相关计算指标、分布式训练最佳实践，揭示 GPU 的核心作用。
工业化 GPU 选型方案
英伟达（NVIDIA）创立于 1993 年 1 月，是一家以设计和销售图形处理器为主的无厂半导体公司。于 1999 年发明了 GPU，不仅刺激了 PC 游戏市场的成长，也重新定义了电脑绘图，并为并行运算掀起革命。英伟达 2006 年提出 CUDA 创新基础架构，帮助算法开发人员通过并行处理能力来应对复杂的运算挑战。近年来，GPU 在生成式人工智能、机器学习等方向推动了新一代运算技术，帮助人工智能的发展，GPU 正成为电脑、机器人和自动驾驶的大脑，使之能够察觉并了解周围的世界。
NVIDIA 主要产品线
GeForce 系列游戏 GPU
GeForce RTX 系列 GPU 显示卡采用了超高效率的 NVIDIA Ada Lovelace 架构，可大幅提升效能与人工智能绘图技术，并通过光线追踪和超高 FPS 游戏取得最低延迟，体验栩栩如生的虚拟世界。探索革命性的全新创作方式和前所未有的工作流程加速功能。
Arm 架构 CPU
NVIDIA 第一款基于 ARM 架构的 CPU 处理器于 2021 年发表，名为 Grace，Grace 是 NVIDIA 首款数据中心 CPU，以美国海军少将、计算机编程先驱 Grace Hopper 的名字命名。Grace 是支持 NVLlink 传输界面的 CPU，Grace 搭载 GeForce RTX 系列 GPU 显卡，能够让图像运作更为顺畅。
AI GPU 处理器
由于 GPU 具有并行运算的特性，使用可以在同时间内处理极大量的数据运算，也因为这样的特性，令NVIDIA 的 GPU 处理器更容易发展成为人工智能专用处理器，这也造就了 NVIDIA 成为 AI 之王。
GPU 选型
NVIDIA Tesla A10
NVIDIA Tesla A10 是一款基于 NVIDIA Ampere 架构的GPU加速器，旨在提供高性能的图形处理和计算能力。这款 GPU 特别适合需要大量图形渲染、深度学习推理以及 AI 加速的应用场景。A10 具有高性能和低功耗的优势，最大功耗为 150W，可提供高达 33.7 TFLOPS 的半精度性能。
NVIDIA Tesla A100
A100 基于 Tensor Cores，并利用多实例 GPU（MIG）技术。它专为高性能计算（HPC）、机器学习和数据分析等工作负载而构建。Tesla A100 旨在实现可扩展性（高达数千个单位），并可分为七个 GPU 实例，用于处理不同的工作负载大小。A100 提供高达 624 teraflops（每秒十亿次浮点运算）的性能，并具有 40GB 或 80GB 显存，1555GB 带宽和 600GB/s 互连。
NVIDIA Tesla V100
V100 GPU 同样基于 Tensor Cores，旨在为机器学习、深度学习和 HPC 等应用程序设计。它使用 NVIDIA Volta 技术来加速深度学习工作负载中的常见张量操作。Tesla V100 提供高达 149 teraflops 性能，以及 32GB 内存和 4096 位内存总线。
NVIDIA Hopper H100
NVIDIA H100 GPU 是 NVIDIA 推出的第九代数据中心 GPU，旨在为大规模 AI 和高性能计算（HPC）提供数量级的性能飞跃。H100 继承了 A100 的主要设计重点，提高了人工智能和 HPC 工作负载的可扩展性，并大大提高了架构效率。通过硬件改进和新的 Transformer 引擎，与 A100 GPU 相比，提供 6 倍的吞吐量。H100 GPU 配备了80GB HBM3 内存，内存带宽为 3.4Tb/s，理论性能达到 1979 teraflops，性能密度高达 19.4。
大语言模型计算指标
计算量估算
训练算力需求 = 模型参数量 * 6 * 训练 token 量推理算力需求 = 模型参数量 * 2 * 上下文 token 量
时长估算
最短训练时长 = FLOPs / 训练算力需求最短推理时长 = FLOPs / 推理算力需求其中，FLOPs(Floating Point Operations)，浮点运算次数，用来衡量模型计算复杂度，常用作神经网络模型速度的间接衡量标准.
显卡数量估算
以 A100 80G 为例：
训练 GPU 数量 = (训练 token 量 * 训练轮数 * 模型大小(GB) * 13.3) / 训练小时数推理 GPU 数量 = 模型吞吐量(token) / 输出 token 量 * 每分钟的最大查询数量 / 60
模型显存计算工具
这个工具可以帮助计算在 Hugging Face Hub 上托管的大模型进行训练和推理所需的显存。
大模型分布式训练最佳实践
选择正确的框架
使用专为分布式训练设计的框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。这些框架提供了工具和 API，简化了分布式训练策略的实现。
优化通信
通过使用诸如更新模型之前的梯度累积或使用梯度压缩等技术来减少节点之间交换的数据量，最小化通信开销。
尝试不同的 batchsizes
找到适用于分布式训练的最佳 batchsizes 至关重要。batchsizes 过小可能会导致增加通信开销，而过大的批次大小则可能会导致内存限制。
建议参数：128、256
监控和调整
定期监控分布式训练环境的性能。调整超参数、分区策略和通信设置以优化性能。
备份和恢复
实施定期模型检查点和高效的故障恢复机制，这样可以确保在出现故障时可以恢复训练而不必从头开始。
分布式训练的问题
通信开销
在分布式系统中，节点之间的通信成为潜在的瓶颈。在聚合梯度或交换模型更新时，通信所花费的时间可能会影响整体加速效果。
同步复杂性
协调来自多台机器的更新可能会很复杂，特别是在模型并行情况下。确保模型的不同部分正确同步需要进行仔细的设计。
故障处理
分布式系统引入了单个节点故障的可能性。具有强大的故障处理机制和恢复训练的能力是维持进展的关键。
资源管理
在多台机器上高效地管理资源，包括 CPU 和 GPU，需要复杂的资源分配和调度策略。
结语
通过深入探讨 GPU 在大语言模型工程化过程中的关键作用，我们认识到了正确的 GPU 选型、精确的计算指标评估以及分布式训练的最佳实践对于提升 AI 性能的重要性。NVIDIA 等公司的创新产品为模型训练提供了强大的硬件支持，而通过优化通信、调整 batchsizes 等策略，我们能有效提高分布式训练的效率。这些进步不仅推动了大模型的发展，也为整个人工智能领域的未来创新奠定了坚实的基础。