コンピューティングパワー短缺背后:大モデル训练の困境与应对

大規模モデルのトレーニングは盛況ですが、高性能GPUの不足が業界が直面している大きな課題となっています。価格が上昇し続けており、最高級のGPUの月額レンタル料は5-7万元に達していますが、依然として入手困難です。この供給不足の状況は短期的には緩和されそうになく、各企業は自分の"商品"がどれだけあるかを計算しています。

しかし、大規模モデルのトレーニングのハードルは、GPUを取得するだけではありません。ある気象大規模モデルの例を挙げると、そのトレーニングコストは200万元を超えます。汎用大規模モデルに関しては、数十億の資金を投入しなければ持続的に進めることは難しいです。一部の起業家は、現在の大規模モデルの分野での競争を「資金を燃やす」ようなものだと表現しており、十分な資金サポートがなければ続けることは難しいです。

この困難に直面して、企業は積極的に対策を模索しています。いくつかの方法には、より高品質なデータを使用してトレーニング効率を向上させること、インフラストラクチャの能力を向上させて長時間安定した運用を実現すること、コンピューティングパワーのリソーススケジューリングを最適化して利用率を高めること、スーパーコンピュータアーキテクチャをクラウドコンピューティングアーキテクチャに置き換えることなどがあります。また、企業は不足している輸入GPUの代わりに、国産プラットフォームを使用して大規模モデルのトレーニングと推論を行うことを選択しています。

実際、コンピューティングパワーは新しいサービスモデルになりつつあります。コンピューティングパワーサービスは多様なコンピューティングパワーを基盤とし、コンピューティングパワーネットワークを通じて、効果的なコンピューティングパワーの提供を目指しています。これにはコンピューティングパワーだけでなく、ストレージ、ネットワークなどのリソースの統一されたパッケージも含まれます。この産業チェーンでは、上流企業が基礎的なコンピューティングパワーリソースを供給し、中流企業がコンピューティングパワーの生産と供給を担当し、下流はコンピューティングパワーサービスに依存して付加価値を生む業界のユーザーです。

大規模モデルの高性能コンピューティングの需要が常態化する中、コンピューティングパワーサービスは急速に独自の産業チェーンとビジネスモデルに発展しています。現在、高性能GPUの不足や高コストの問題は依然として存在しますが、長期的にはコンピューティングパワーのサービス化は確実なトレンドです。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、事前に準備を整え、市場の変化に対応できるようにする必要があります。