2025-01-15-中国信通院-高质量大模型基础设施研究报告（2024年）_46页_2mb

高质量大模型基础设施研究报告（2024年）总结

一、大模型基础设施概述

1. 概念与特性

   • 大模型基础设施指支持大模型训练、部署和应用的硬件与软件资源集合，包括计算、存储、网络及开发运维工具链。
   • 核心特性：高可用（无故障运行时间、故障定位与恢复效率）、高性能（算力供给能力）、可扩展（资源弹性与技术兼容性）、可评价（多维度评价体系）。

2. 现状

   • 技术进步：AI存储、网络技术提升基础设施效率，国产化网络技术竞争力增强。
   • 产业生态：亚马逊、微软等全球科技巨头及百度、阿里等国内企业形成完整生态。
   • 政策支持：中美欧韩等国家及地区出台政策，推动算力设施投资。

二、大模型基础设施挑战

1. 计算资源粗放分配：算力利用率低，资源碎片化严重，需求波动导致浪费。
2. 数据处理瓶颈：海量小文件归集耗时长，数据预处理占训练时间30%-65%。
3. 网络通信受限：万卡集群通信带宽需求高达200-400Gbps，拥塞与故障定位困难。
4. 开发与运维效率低：DAG芯片生态主导，国内硬件适配复杂；硬件故障频发导致启用率低至36.7%。

三、关键技术

1. 高效算力调度
   • 采用虚拟化、容器化、算力预测模型优化资源分配。
   • 基于业务经济模型提升算力利用率（如蚂蚁集团算力利用率达62%）。
2. 存储优化
   • KV-cache、分布式存储技术提升长记忆与推理效率，加速卡直通存储减少数据拷贝。
3. 高性能网络
   • RoCE/InfiniBand网络、无损以太技术同步迭代，支持高带宽低延迟通信。
4. 开发与运维技术
   • 数据并行/模型并行、断点续训、动态负载均衡提升开发效率。大模型驱动的智能运维实现故障预测与自愈。

四、评价指标体系

大模型基础设施评价分为技术能力和性能能力两大类：

• 技术能力：集群扩展性（如支持万卡）、数据调度效率、分布式训练兼容性等。
• 性能能力：可用度（≥50%）、硬件算力利用率（≥40%）、存储带宽/吞吐、网络延迟等。

五、典型实践案例

1. Meta
   • 百万级GPU集群通过网络拓扑优化、Storage Tectonic实现高可用与高性能。
2. 蚂蚁集团
   • 绿色计算体系：算力调度提升利用率62%，推理QPS提升7.9倍，KV-cache显存优化节省能耗。
3. 某科技公司
   • 多系统协同优化，算力可用度提升20%，通信带宽利用率提高40%，断点恢复时间从15分钟缩短至1分钟。

六、总结与展望

1. 推理侧发展：高性能推理基础设施需适应实时应用，如自动驾驶、医疗诊断等。
2. 绿色低碳：能源消耗占比激增，需进一步优化PUE，推动国家级枢纽节点节能目标。
3. 规划建议
   • 计算力规划参考175B模型公式，兼顾软件栈优化提升利用率；
   • 网络规划采用多平面独立组网，存储容量需随算力规模指数级扩展。
   • 开发与运维平台需标准化，提升全流程自动化能力。

本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所撰编，为企业构建高质量大模型基础设施提供了系统性指导与实践经验参考。