AI智算云，助力大模型训练

　　随着人工智能技术的不断发展，AI大模型成为最受关注的研究方向之一，且面临着生成式 AI 等更高层次的挑战，这促使其复杂度呈爆炸式增长。以ChatGPT为代表的对话式AI应用掀起了人类“第四次科技革命”，也触发了关于“AI是否要代替人脑”的全球范围内的讨论，多国机构纷纷展开调研，加强对ChatGPT在数据安全方面的监管。拥抱or挑战，是再次摆在全人类面前的一个待解题。

　　回溯到2022年，也就是公认的“AIGC元年”。当年9月, AI绘画作品《太空歌剧院》横空出世，并摘得美国科罗拉多州博览会一项美术竞赛一等奖，该幅画作是游戏设计师Jason Allen使用AI绘图工具Midjourney生成。而在AIGC的“宇宙探索”中，中国人同样不落人后。2022年底，文心大模型推出了一支AIGC视频——《AI描绘天宫盛宴》，展示了生成式AI应用的中国力量。

　　目前，AIGC(人工智能生成内容)技术已能够灵活运用于写作、绘图、语音、视频等不同维度的创作领域。ChatGPT则是AIGC技术在聊天机器人领域的一种应用。通过大量的数据训练，ChatGPT可以生成高质量、高效率的自然语言对话，从而提供更加智能化、个性化的服务。相关应用需要通过大模型训练提升模型的准确性和泛化能力，以便更好地解决复杂的任务。而一个大模型通常包含数百万或数十亿个参数，需要大量的计算资源和时间来训练。

　　然而，大模型训练需要大量的计算资源和时间，这对于许多研究人员和企业来说是一个挑战。具体表现在：模型训练不是简单GPU算力的堆砌，需要具备成百上千的GPU资源整合与调度能力，以及高速数据传输与低网络延迟。若计算性能不足，大模型的训练效率会受到巨大影响。同时，训练大模型门槛非常高，花费不菲，1,750亿参数的GPT模型单次训练成本高达1,200万美元。相关服务应用公开发行后，也需要大量推理算力对用户访问进行支撑。

　　为了解决此类需求，北京超级云计算中心（以下简称“北京超算”）提供共享算力服务，推出AI智算云平台，有效地解决了大模型训练过程中对算力资源的需求，降低了科研单位与企业的建设成本、训练成本，同时有效地保障了各类线上推理业务的开展，为大模型的训练提供强有力的支撑。

　　AI智算云助力头部初创企业高速发展

　　AI智算云为用户搭建简单易用的使用环境，AI工程师可以轻松获取高性价比的智能算力资源。AI智算云能够：面向大规模训练提供具备百卡、千卡并行计算的GPU集群资源;面向在线推理业务，提供灵活多变的GPU云主机资源，包含A100、A800、V100、T4等多元化的算力，并集成了常用深度学习框架，预置常用训练数据集，减少算力环境建设、维护等工作，让用户能够将更多精力用于科研项目。

　　某国内第一批入局AI生成领域的技术团队，致力于通过自研的算法、底层引擎和平台为个人用户和企业客户提供创意生产、广告、数字藏品等场景形式下的服务，是一个具有显著模型特点的AI图像生成平台。北京超算基于AI智算云，在较短的时间内提供了数百张可按需扩容的A100算力资源与技术保障，实现平台内测期间活跃用户数千人、月度新增数万人，单个用户1个月内可在线生成高达一万张图像，新模型每天支持生成10万张图片，单位生成速度控制在几秒到两分钟之内，极大地推动了平台用户活跃度与新用户入驻量。

　　AI智算云

　　AI智算云作为北京超算的核心产品，具备多项强大的功能，在AI大模型的训练方面，AI智算云更是展现出了无可比拟的优势。企业和机构无须承担大量运维人员工作的压力，也能够轻松应对训练大型深度学习模型的需求，不仅能大幅缩短训练时间，还能够获得更加准确和精细的结果，助力企业在人工智能应用领域的市场竞争力得以大幅提升。