1. 文心一言的誕生

“文心一言就是在這個(gè)全國(guó) AI 領(lǐng)域規(guī)模最大的高性能 GPU 集群上完成訓(xùn)練的。”

早在 2021 年 6 月，為了滿足未來(lái)的大模型訓(xùn)練任務(wù)，百度智能云開(kāi)始規(guī)劃全新的高性能 GPU 集群的建設(shè)，聯(lián)合 NVIDIA 共同完成了可以容納萬(wàn)卡以上規(guī)模的 IB 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)，集群中節(jié)點(diǎn)間的每張 GPU 卡都通過(guò) IB 網(wǎng)絡(luò)連接， 并在 2022 年 4 月將集群建設(shè)完成，提供單集群 EFLOPS 級(jí)別的算力。

2023 年 3 月，文心一言在這個(gè)高性能集群上誕生，并不斷迭代出新的能力。目前，這個(gè)集群的規(guī)模還在不斷擴(kuò)大。

NVIDIA 中國(guó)區(qū)解決方案與工程總經(jīng)理賴俊杰博士：高速 IB 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的 GPU 集群是大模型時(shí)代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。NVIDIA
和百度智能云共同建成的這個(gè)國(guó)內(nèi)云計(jì)算市場(chǎng)最大規(guī)模的高性能 GPU/IB 集群，將加速百度在大模型領(lǐng)域獲得更大突破。

2. 高性能集群設(shè)計(jì)

高性能集群并不是算力的簡(jiǎn)單堆積，還需要經(jīng)過(guò)專門的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，才能發(fā)揮出集群的整體算力。

在分布式訓(xùn)練中 GPU 會(huì)在機(jī)間和機(jī)內(nèi)不斷地進(jìn)行通信。在利用 IB 、RoCE 等高性能網(wǎng)絡(luò)為機(jī)間通信提供高吞吐、低時(shí)延的服務(wù)同時(shí)，還需要對(duì)服務(wù)器的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)連接，以及集群網(wǎng)絡(luò)中的通信拓?fù)溥M(jìn)行專門設(shè)計(jì)，滿足大模型訓(xùn)練對(duì)通信的要求。

做到極致的設(shè)計(jì)優(yōu)化，需要對(duì) AI 任務(wù)中的各項(xiàng)操作都對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施意味著什么有深刻理解。分布式訓(xùn)練中不同的并行策略，即模型、數(shù)據(jù)、參數(shù)如何進(jìn)行拆分，會(huì)產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)通信需求，比如數(shù)據(jù)并行和模型并行會(huì)分別引入大量的機(jī)內(nèi)和機(jī)間 Allreduce 操作，專家并行會(huì)產(chǎn)生機(jī)間 All2All 操作，4D 混合并行則會(huì)將各類并行策略產(chǎn)生的通信操作都引入。

為此，百度智能云從單機(jī)服務(wù)器和集群網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)方面優(yōu)化設(shè)計(jì)，構(gòu)建高性能 GPU 集群。

在單機(jī)服務(wù)器方面，百度智能云的超級(jí) AI 計(jì)算機(jī) X-MAN，目前已經(jīng)進(jìn)化到第 4 代。X-MAN 4.0 為 GPU 建立起了高性能的卡間通信，提供單機(jī)內(nèi)部 134 GB/s 的 Allreduce 帶寬。這是目前百度定制化程度最高，專用物料最多的服務(wù)器產(chǎn)品。在 MLCommons 1.1 榜單中，X-MAN 4.0 在同配置單機(jī)硬件性能名列 TOP2。

在集群網(wǎng)絡(luò)方面，專門設(shè)計(jì)了面向大模型訓(xùn)練優(yōu)化過(guò)的三層 Clos 架構(gòu)，確保在大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)集群的性能和加速比。和傳統(tǒng)方式相比，該架構(gòu)經(jīng)過(guò)八導(dǎo)軌的優(yōu)化，讓任一同號(hào)卡在不同機(jī)器中的通信中的跳步數(shù)盡可能少，為 AI 訓(xùn)練中網(wǎng)絡(luò)流量占比最大的同號(hào)卡 Allreduce 操作提供高吞吐和低延時(shí)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以最大能支持到 16000 卡的超大規(guī)模集群，這個(gè)規(guī)模是現(xiàn)階段全 IB 網(wǎng)絡(luò)盒式組網(wǎng)的最大規(guī)模。該集群的網(wǎng)絡(luò)性能穩(wěn)定一致性能做到了 98% 的水平，接近一直在穩(wěn)定通信的狀態(tài)。經(jīng)大模型算法團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證，在此超大規(guī)模集群上提交千億模型訓(xùn)練作業(yè)，同等機(jī)器規(guī)模下整體訓(xùn)練效率是上一代集群的 3.87 倍。

但是，建設(shè)大規(guī)模高性能異構(gòu)集群，只是大模型成功落地的第一步。確保 AI 大模型訓(xùn)練任務(wù)的順利完成，還需要更多系統(tǒng)性軟硬一體的優(yōu)化。

3. 大模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)

過(guò)去幾年，大模型的參數(shù)規(guī)模將達(dá)到每年增長(zhǎng) 10 倍的速度。2020 年左右，億級(jí)別參數(shù)才是大模型，2022 年，已經(jīng)是需要千億參數(shù)規(guī)模才能叫大模型了。

在大模型之前，一個(gè) AI 模型的訓(xùn)練，通常單機(jī)單卡、或者單機(jī)多卡就可以滿足，訓(xùn)練周期在小時(shí)到數(shù)天之間?，F(xiàn)在，為了完成千億參數(shù)大模型的訓(xùn)練，幾百臺(tái)服務(wù)器、數(shù)千張 GPU/XPU 卡的大集群分布式訓(xùn)練成為必選項(xiàng)，訓(xùn)練周期也擴(kuò)展到以月為單位。

為了訓(xùn)練 1750 億參數(shù)的 GPT-3 （3000 億 token 數(shù)據(jù)），1 塊 A100 按半精度峰值計(jì)算性能折算需要 32 年， 1024 塊 A100 按資源利用率 45% 計(jì)算需要 34 天時(shí)間。當(dāng)然，即使不考慮時(shí)間問(wèn)題，1 塊 A100 也是無(wú)法訓(xùn)練千億參數(shù)規(guī)模的模型的，因?yàn)槟Ｐ蛥?shù)已經(jīng)超過(guò)單卡顯存容量。

在分布式訓(xùn)練的環(huán)境下進(jìn)行大模型訓(xùn)練，訓(xùn)練周期從單卡幾十年縮短到幾十天，需要突破計(jì)算墻、顯存墻、通信墻等各種挑戰(zhàn)，使得集群內(nèi)的所有資源都能被充分利用，加速訓(xùn)練過(guò)程，縮短訓(xùn)練周期。

計(jì)算墻，指的是單卡算力和模型總算力之間的巨大差異。A100 的單卡算力只有 312 TFLOPS，而 GPT-3 則需要 314 ZFLOPs 的總算力，兩者相差了 9 個(gè)數(shù)量級(jí)。

顯存墻，指的是單卡無(wú)法完整存儲(chǔ)一個(gè)大模型的參數(shù)。GPT-3 的 1750 億參數(shù)本身就需要 700 GB 的顯存空間（每個(gè)參數(shù)按照 4 個(gè)字節(jié)計(jì)算），而 NVIDIA A100 GPU 只有 80 GB 顯存。

計(jì)算墻和顯存墻的本質(zhì)是有限的單卡能力和模型的巨大的存儲(chǔ)、計(jì)算需求之間的矛盾。這可以通過(guò)分布式訓(xùn)練的方法解決，但分布式訓(xùn)練之后又會(huì)遇到通信墻的問(wèn)題。

通信墻，主要是分布式訓(xùn)練下集群各計(jì)算單元需要頻繁參數(shù)同步，通信性能將影響整體計(jì)算速度。如果通信墻如果處理的不好，很可能導(dǎo)致集群規(guī)模越大，訓(xùn)練效率反而會(huì)降低。成功的突破通信墻，體現(xiàn)為集群有較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，即集群的多卡加速能力和規(guī)模是匹配的。多卡的線性加速比就是評(píng)估集群多卡加速能力的指標(biāo)，數(shù)值越高越好。

這幾堵墻在多機(jī)多卡的訓(xùn)練中開(kāi)始出現(xiàn)。隨著大模型的參數(shù)越來(lái)越大，對(duì)應(yīng)的集群規(guī)模也越來(lái)越大，這三堵墻也越來(lái)越高。同時(shí)，在大集群長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練過(guò)程中，還會(huì)出現(xiàn)設(shè)備故障，有可能會(huì)影響或者中斷訓(xùn)練進(jìn)程。

4. 大模型訓(xùn)練的過(guò)程

一般來(lái)說(shuō)，從基礎(chǔ)設(shè)施視角看大模型訓(xùn)練，整個(gè)過(guò)程可以大致分成以下兩個(gè)階段：

階段一：并行策略和訓(xùn)練優(yōu)化

在提交待訓(xùn)練的大模型后，AI 框架會(huì)綜合考慮大模型的結(jié)構(gòu)等信息、以及訓(xùn)練集群的能力，為本次訓(xùn)練任務(wù)制定出一個(gè)并行訓(xùn)練策略，并完成 AI 任務(wù)放置。這個(gè)過(guò)程就是拆開(kāi)模型、放置任務(wù)，即大模型應(yīng)該被如何拆解，被拆開(kāi)的各個(gè)部分如何放置到集群的各個(gè) GPU/XPU 中。

針對(duì)放置在 GPU/XPU 中運(yùn)行的 AI 任務(wù)，AI 框架會(huì)聯(lián)合訓(xùn)練集群在單卡運(yùn)行時(shí)和集群通信層面進(jìn)行全鏈路優(yōu)化，加速大模型訓(xùn)練過(guò)程中各個(gè) AI 任務(wù)的運(yùn)行效率，包括數(shù)據(jù)加載，算子計(jì)算、通信策略等。比如將 AI 任務(wù)中運(yùn)行的普通算子替換為經(jīng)過(guò)優(yōu)化的高性能算子，提供適配當(dāng)前并行策略和訓(xùn)練集群網(wǎng)絡(luò)能力的通信策略等。

階段二：資源管理和任務(wù)調(diào)度

大模型訓(xùn)練任務(wù)按照上面制定的并行策略開(kāi)始運(yùn)行，訓(xùn)練集群為 AI 任務(wù)提供各類高性能的資源。比如 AI 任務(wù)運(yùn)行在什么環(huán)境中，如何為 AI 任務(wù)提供資源對(duì)接，AI 任務(wù)通過(guò)什么存儲(chǔ)方式讀取和保存數(shù)據(jù)，GPU/XPU 通過(guò)什么類型網(wǎng)絡(luò)設(shè)施通信等。

同時(shí)，在運(yùn)行過(guò)程中，訓(xùn)練集群會(huì)聯(lián)合 AI 框架通過(guò)彈性容錯(cuò)等方式，為大模型的長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練提供可靠的環(huán)境。比如如何觀測(cè)和感知集群中各類資源和 AI 任務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)等，如何在集群變化時(shí)能夠?qū)Y源和 AI 任務(wù)進(jìn)行調(diào)度等。

從以上兩個(gè)階段的拆解中，我們可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)大模型訓(xùn)練的過(guò)程，都依賴 AI 框架和訓(xùn)練集群的密切配合，完成對(duì)三堵墻的突破，共同確保大模型訓(xùn)練的高效和穩(wěn)定。

5. 全棧融合，「AI 大底座」加速大模型訓(xùn)練

結(jié)合多年在 AI 和大模型領(lǐng)域的技術(shù)積累和工程實(shí)踐，百度在 2022 年底推出了全棧自研的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施「AI 大底座」，包括「芯片 – 框架 – 模型 」三層技術(shù)棧，在各個(gè)層面都擁有關(guān)鍵自研技術(shù)和領(lǐng)先產(chǎn)品，分別對(duì)應(yīng)昆侖芯、飛槳 （PaddlePaddle）、文心大模型。

在這三層技術(shù)棧的基礎(chǔ)上，百度智能云推出了兩大 AI 工程平臺(tái)，「AI 中臺(tái)」和「百度百舸· AI 異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)」，分別在開(kāi)發(fā)和資源層面進(jìn)行提效，完成對(duì)三堵墻的突破，加速訓(xùn)練過(guò)程。

其中，「AI 中臺(tái)」依托 AI 框架為大模型訓(xùn)練過(guò)程制定并行策略和優(yōu)化過(guò)的環(huán)境，覆蓋訓(xùn)練的全生命周期。「百度百舸 」實(shí)現(xiàn)了高效的芯片使能，提供各類 AI 資源的管理和任務(wù)調(diào)度的能力。

百度「AI 大底座」對(duì)各層的技術(shù)棧進(jìn)行了全棧融合、系統(tǒng)優(yōu)化，完成了云和智的技術(shù)一體化建設(shè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大模型訓(xùn)練的端到端優(yōu)化和加速。

百度集團(tuán)副總裁侯震宇：大模型訓(xùn)練是一個(gè)系統(tǒng)工程，集群規(guī)模、訓(xùn)練時(shí)間、花費(fèi)金額，相比過(guò)去都提高了很多。如果不是全棧優(yōu)化，很難保證大模型訓(xùn)練的順利完成。百度多年來(lái)在大模型上的技術(shù)投入和工程實(shí)踐，使得我們建立起了一套完整的軟件棧能力，用來(lái)加速大模型的訓(xùn)練。

接下來(lái)，我們將結(jié)合上文提到的大模型訓(xùn)練過(guò)程的兩階段，講述「AI 大底座」的各層技術(shù)棧是如何相互融合、系統(tǒng)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練的端到端優(yōu)化和加速。

5.1 并行策略和訓(xùn)練優(yōu)化

模型拆分
飛槳可以為大模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水并行、參數(shù)分組切片、專家并行等豐富的并行策略。這些并行策略可以滿足從十億到千億、甚至萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模大模型的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算墻和顯存墻的突破。2021 年 4 月，飛槳在業(yè)界第一個(gè)提出 4D 混合并行策略，可支持千億級(jí)大模型的訓(xùn)練在月級(jí)別完成。

拓?fù)涓兄?br> 百度百舸擁有專為大模型訓(xùn)練場(chǎng)景準(zhǔn)備的集群拓?fù)涓兄芰?，包括?jié)點(diǎn)內(nèi)架構(gòu)感知、節(jié)點(diǎn)間架構(gòu)感知等，比如每臺(tái)服務(wù)器內(nèi)部的算力大小、 CPU 和 GPU/XPU、GPU/XPU 和 GPU/XPU 鏈接方式，以及服務(wù)器之間 GPU/XPU 和 GPU/XPU 網(wǎng)絡(luò)鏈接方式等信息。

自動(dòng)并行
在大模型訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始運(yùn)行前，飛槳可以依據(jù)百度百舸平臺(tái)的拓?fù)涓兄芰?，?duì)集群形成統(tǒng)一分布式資源圖。同時(shí)，飛槳根據(jù)待訓(xùn)練的大模型形成的統(tǒng)一邏輯計(jì)算視圖。

綜合這兩張圖，飛槳自動(dòng)化地為模型搜索出最優(yōu)的模型切分和硬件組合策略，將模型參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)按照最優(yōu)策略分配到不同的 GPU/XPU 上，完成 AI 任務(wù)的放置以提升訓(xùn)練性能。

比如將模型并行的 AI 任務(wù)都放置在同一臺(tái)服務(wù)器的不同 GPU 上，這些 GPU 通過(guò)服務(wù)器內(nèi)部的 NVSwitch 鏈接。將數(shù)據(jù)并行、流水線并行的 AI 任務(wù)放置在不同服務(wù)器的同號(hào) GPU 上，這些 GPU 通過(guò) IB 或者 RoCE 鏈接。通過(guò)這種依據(jù) AI 任務(wù)的類型進(jìn)行 AI 任務(wù)放置的的方法，使得集群資源能夠被高效使用，加速大模型訓(xùn)練。

端到端自適應(yīng)訓(xùn)練
在訓(xùn)練任務(wù)運(yùn)行過(guò)程中，如果集群發(fā)生了變化，比如有資源出現(xiàn)了故障，或者集群規(guī)模有變化，百度百舸會(huì)進(jìn)行容錯(cuò)的替換或者彈性擴(kuò)縮容。由于參與計(jì)算的節(jié)點(diǎn)所在位置發(fā)生了變化，它們之間的通信模式也許已經(jīng)不是最優(yōu)。飛槳能夠依據(jù)最新的集群信息，自動(dòng)調(diào)整模型切分和 AI 任務(wù)放置策略。同時(shí)，百度百舸完成相應(yīng)的任務(wù)和資源的調(diào)度。

飛槳統(tǒng)一的資源和計(jì)算視圖以及自動(dòng)并行能力，再結(jié)合百度百舸的彈性調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)了大模型的端到端自適應(yīng)分布式訓(xùn)練，可以覆蓋集群訓(xùn)練的全生命周期。

這是 AI 框架和 AI 異構(gòu)算力平臺(tái)的深入交互，實(shí)現(xiàn)了算力、框架、算法三位一體的系統(tǒng)優(yōu)化，支持大模型自動(dòng)彈性的進(jìn)行訓(xùn)練，端到端實(shí)測(cè)有 2.1 倍的性能提升，保證了大規(guī)模訓(xùn)練的高效性。

訓(xùn)練優(yōu)化
完成模型的拆分和 AI 任務(wù)的放置后，在訓(xùn)練過(guò)程中為了確保算子在飛槳、Pytorch 等各類主流 AI 框架和各類計(jì)算卡上可以加速計(jì)算，百度百舸平臺(tái)中內(nèi)置了 AI 加速套件。AI 加速套件包括了數(shù)據(jù)層存儲(chǔ)加速、訓(xùn)練和推理加速庫(kù) AIAK ，分別從數(shù)據(jù)加載、模型計(jì)算、分布式通信等維度進(jìn)行了全鏈路優(yōu)化。

其中，數(shù)據(jù)加載和模型計(jì)算的優(yōu)化可以有效提高單卡的運(yùn)行效率；分布式通信的優(yōu)化，結(jié)合集群的 IB 或者 RoCE 等高性能網(wǎng)絡(luò)和專門優(yōu)化的通信拓?fù)?，以及合理?AI 任務(wù)放置策略，共同解決通信墻問(wèn)題。

百度百舸在千卡規(guī)模集群中的多卡加速比達(dá)到了 90%，使得集群擁有的整體算力可以被充分釋放出來(lái)。

在 2022 年 11 月發(fā)布的 MLPerf Trainning v2.1 測(cè)試結(jié)果中，百度使用飛槳加百度百舸提交的模型訓(xùn)練性能結(jié)果，位列同等 GPU 配置下世界第一，端到端訓(xùn)練時(shí)間和訓(xùn)練吞吐均超越 NGC PyTorch 框架。

5.2 資源管理和任務(wù)調(diào)度
百度百舸通過(guò)容器引擎 CCE 承載所有 AI 任務(wù)的運(yùn)行，并通過(guò)相關(guān)容器插件的方式提供各類 AI 資源管理、架構(gòu)感知、彈性容錯(cuò)等能力，在資源效能層面完成計(jì)算墻、顯存墻、通信墻的突破。
資源管理
百度百舸可以提供各類計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等 AI 資源，包括百度太行·彈性裸金屬服務(wù)器 BBC、IB 網(wǎng)絡(luò)、RoCE 網(wǎng)絡(luò)、并行文件存儲(chǔ) PFS、對(duì)象存儲(chǔ) BOS、數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)加速 RapidFS 等各類適合大模型訓(xùn)練的云計(jì)算資源。

在任務(wù)運(yùn)行時(shí)，可以將這些高性能資源進(jìn)行合理的組合，進(jìn)一步提升 AI 作業(yè)的效率，全流程實(shí)現(xiàn) AI 任務(wù)的計(jì)算加速。在 AI 任務(wù)開(kāi)始前可以預(yù)熱對(duì)象存儲(chǔ) BOS 中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)彈性 RDMA 網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)加載至數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)加速 RapidFS 中。彈性 RDMA 網(wǎng)絡(luò)相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)可以降低 2 至 3 倍通信時(shí)延，在高性能存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，加速 AI 任務(wù)數(shù)據(jù)的讀取。最后通過(guò)高性能的百度太行·彈性裸金屬服務(wù)器 BBC 或者云服務(wù)器 BCC，進(jìn)行 AI 任務(wù)的計(jì)算。

彈性容錯(cuò)
AI 任務(wù)運(yùn)行時(shí)，不僅需要高性能的資源，還需要確保集群的穩(wěn)定，最大程度降低資源故障發(fā)生率以免打斷訓(xùn)練。但是，資源的故障不能絕對(duì)避免，AI 框架和訓(xùn)練集群需要聯(lián)合保證訓(xùn)練任務(wù)被打斷后能夠從最近的狀態(tài)恢復(fù)，從而為大模型的長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練提供可靠環(huán)境。

百度自研的異構(gòu)集合通庫(kù) ECCL ，支持昆侖芯和其他異構(gòu)芯片的通信，支持慢節(jié)點(diǎn)和故障節(jié)點(diǎn)的感知。通過(guò)百度百舸的資源彈性和容錯(cuò)策略，將慢節(jié)點(diǎn)和故障節(jié)點(diǎn)剔除，并將最新的架構(gòu)拓?fù)浞答伣o飛槳，重新進(jìn)行任務(wù)布置，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練任務(wù)調(diào)配至其他 XPU/GPU 上，確保訓(xùn)練的平滑高效運(yùn)行。

6. 大模型時(shí)代的 AI 普惠
   大模型是人工智能邁向通用智能的里程碑技術(shù)，駕馭好大模型是完成智能化升級(jí)路徑上的必答題。超大規(guī)模的算力、全棧融合的軟件優(yōu)化，是對(duì)這道必答題的最好回答。

為了幫助社會(huì)和產(chǎn)業(yè)快速訓(xùn)練出自己的大模型，搶占時(shí)代先機(jī)，2022 年底百度智能云發(fā)布了陽(yáng)泉智算中心，搭載百度「AI 大底座」的全棧能力，可以提供 4 EFLOPS 的異構(gòu)算力。這是目前亞洲單體規(guī)模最大、技術(shù)最先進(jìn)的數(shù)據(jù)中心。

目前，百度智能云已經(jīng)將「AI 大底座」的全部能力對(duì)外開(kāi)放，實(shí)現(xiàn)大模型時(shí)代的 AI 普惠，通過(guò)各個(gè)地域的中心云、邊緣云 BEC、本地計(jì)算集群 LCC、私有云 ABC Stack 等多種形式進(jìn)行交付，使得社會(huì)和產(chǎn)業(yè)可以方便的獲得智能服務(wù)。

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