【ITBEAR科技資訊】6月30日消息，大模型訓練對算力產業鏈的沖擊與競爭格局正逐漸顯現。作為一家云廠商的算力平臺負責人張陽，從今年3月份開始，明顯感受到大模型帶來的影響。他指出，當時客戶對產品并沒有明確要求，只是搶購算力設備，而且許多企業還沒有充分理解如何使用大模型。然而，隨著時間推移，一些客戶逐漸意識到大模型訓練所需的配置，并開始尋找整套服務解決方案，而不僅僅是一堆GPU卡。這導致云廠商在大模型領域開始展開競爭，為企業和個人開發者提供底層軟硬件的復雜性屏蔽，并結合資金、人才和數據等優勢，推動大模型產業發展。
大模型訓練所面臨的挑戰主要體現在三個方面。首先是算力墻，大模型訓練需要巨大的計算能力，單個GPU無法滿足要求，因此需要引入分布式訓練和多機多卡的方式來加速訓練。其次是存儲墻，單個顯卡的顯存已經無法加載大規模模型的參數，需要采用流水線并行等技術降低顯存壓力。此外，大模型訓練還面臨通信墻，由于模型切片間產生大量通信，對總線和總帶寬有很高要求。除了這三個挑戰，大模型訓練還面臨參數增長速度與芯片工藝發展之間的矛盾，以及對存儲、安全和訓練框架的要求。
目前，英偉達是大模型訓練中最受益的廠商之一，其GPU產品在大模型的推理和訓練中起著關鍵作用。然而，國內也在加速追趕國產化算力的發展。一些廠商在推理層面看到了國產芯片的機會，盡管國產芯片在最高端產品上仍存在差距，但在推理和微調方面已經具備競爭力。隨著國產算力的發展，大模型算力的供應短缺問題可能得到緩解，國產算力有望在成本和性能上具備更大的優勢。
據了解，國產芯片在大模型領域的發展還需要時間，目前仍有許多企業更傾向于使用成熟穩定的產品，但國產芯片在推理模型等特定場景下有較大機會。隨著時間的推移，國內芯片的性能和成熟度將不斷提升，進一步加速算力的國產化進程。
大模型訓練對算力產業鏈帶來了巨大影響，各廠商紛紛尋求解決方案。隨著技術的不斷發展和競爭的加劇，算力領域的發展前景令人期待。未來，算力供應與需求的平衡以及國產芯片的發展將成為關鍵因素。
