也想造个ChatGPT？看你的算力跟得上吗？

近年来人工智能领域的发展可谓是日新月异主要突出个“大”“快”“准”

参数和算力规模越来越大、新模型的出现和迭代越来越快、预测结果越来越准。

回看刚刚过去的2022，好像每隔几个月就会有公司发布一个新的AI模型，让有史以来最大的AI模型这一称号反复易手，全球各大顶尖的科技公司在此展开“军备竞赛”并乐此不疲。

当然，模型的“大”也带来了性能的“强”，最近大火的ChatGPT已经能为你写出代码，甚至改变现有的搜索格局。就比如微软正在将ChatGPT加入到Bing中来对抗Google，可谓是火药味满满。

人工智能赛道的激烈交火

自从2018年谷歌推出3亿模型参数的BERT模型，大规模预训练模型逐渐进入人们的视野。随后OpenAI推出了15亿参数的GPT-2，这场军备竞赛便已开始了“低烈度”交火。

到了2020年，GPT-3的出现将这场军备竞赛直接拉升到千亿级别。现在，万亿级别的Switch Transformer模型已经出现。在未来这场“军备竞赛”也许会更加激烈。

人工智能模型已然成长为一个“巨无霸”，就目前来看，大型语言模型的参数量依然保持增长势头，你几乎看不到低于1亿参数量的AI模型。

当然，这并不代表小模型是没有潜力或是不好的。相较于大型AI模型，小型模型的投入更低，落地更加简单，能够更快更好的解决现实问题。只不过，大模型的泛用性及其强大的性能代表了未来人工智能发展的方向，因此也就更加容易被我们注意到。

“大”和“强”的背后是更多的挑战

然而，强悍的性能与巨大的规模背后则是无数的资本投入，这些日渐庞大的AI模型也为现有的AI基础设施和开发流程带来了更多的挑战。

众所周知，一个强大的AI模型从诞生到商业化落地，需要大量的数据投喂、精巧的算法优化以及强大的算力支持。

现如今大模型的权重可达100GB以上，但我们的开发工具却滞后于规模，使用起来十分费力，部署时往往要等上好几小时，编译时间长达两分钟，降低了AI工程师的工作效率，研发与迭代速度也会受到影响。

同时，训练数据量也在以惊人的速度上涨，高质量的数据往往能加快训练速度，而糟糕的数据可能会让算法的效用大大降低。根据Scale AI的《人工智能准备情况》调查发现，数据质量成为获取训练数据时面临的最大挑战。

而随着逐渐变大的体量，其参数量和算力要求给整个团队和工程环节带来极大的压力。

戴尔科技集团助力AI持续前行

算力、算法、数据作为人工智能的三大要素缺一不可，强大的基础设施总是能够让您更好地把握成功的机遇。

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目前，非结构化数据用于AI的占比持续扩大，面对日益庞大且复杂的训练数据量，高效的存储系统对于工程师团队的帮助则愈发显著。在这方面，戴尔PowerScale横向扩展NAS存储能够进一步消除I/O瓶颈，加快您的AI模型训练和验证速度，释放非结构化数据的价值。

无论是大模型的军备竞赛，还是小模型的实用为先，AI正在以前所未有的速度持续发展，每一次突破都将为行业带来颠覆性的变革。

戴尔科技集团将以全面的解决方案，助力越来越多的AI落地，持续以科技推动人工智能行业的发展。

审核编辑 ：李倩