高质量大模型基础设施研究报告（2024年）_46页_3mb

大模型基础设施研究报告（2024年）关键总结

报告背景与概述

• 报告由中国信息通信研究院人工智能研究所发布，聚焦高质量大模型基础设施的五大核心能力：计算、存储、网络、开发工具链和运维。
• 大模型基础设施支持模型训练、部署和应用，是智能应用规模化落地的关键。核心特性包括高可用性（提升系统稳定性）、高性能（优化算力供给）、可扩展性（适应资源增长）和可评价性（系统化评价指标）。
• 面临挑战如算力利用率低、数据瓶颈、网络通信瓶颈等，需多系统协同优化。

主要挑战

• 计算资源分配: 参数量增长导致资源利用率低、碎片化严重。
• 数据处理瓶颈: 数据量激增引起存储和处理效率低下，内存占用高。
• 网络通信问题: 大规模集群通信成为训练新瓶颈，需高吞吐网络。
• 开发与运维挑战: 开发效率受限，基础设施故障率高，运维复杂度增加。

关键技术

• 高效算力管理: 虚拟化、容器化、异构并行技术，并基于预测模型优化调度。
• 高性能存储: 使用KV-cache、加速卡直通存储和近数据检索技术，提升存储效率和可靠性。
• 高通量网络: 采用RDMA技术如IB和RoCE，优化流量管理和负载均衡。
• 高效能开发: 微调技术、模型压缩和推理优化，支持分布式训练和微调。
• 高容错运维: 健康检查、智能监控、断点续训和自动故障恢复技术。

评价指标体系

• 技术能力指标涵盖计算、存储、网络、开发和运维方面，如支持万卡集群、存储性能等。
• 性能指标包括可用度、算力利用率、故障定位和恢复时间，评估基础设施整体效能。

典型实践案例

• Meta: 优化万卡集群调度、网络互联和软件框架，提升训练效率和可用度。
• 蚂蚁集团: 构建绿色计算体系，通过KV-cache和混部技术提升算力利用率。
• 某科技公司: 引入智能运维和多系统协同优化，显著提升集群稳定性和性能。

总结与展望

• 大模型推理侧基础设施需优化以支持实时应用需求。
• 绿色低碳是未来重点，致力于降低能耗提升效率。
• 规划建议包括计算、存储、网络的协同设计，提供具体参数参考。