【編者按】大模型競爭的背后也是基礎(chǔ)設(shè)施的競爭。隨著大模型規(guī)模越來越大,單體數(shù)據(jù)中心所能承受的訓(xùn)練量逐步達(dá)到臨界值,未來多數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練成為趨勢。大模型三巨頭OpenAI、Google和Anthropic均在布局多數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練,Semianalysis對三巨頭多數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練的情況進(jìn)行了分析,以下是具體內(nèi)容。
由于Scaling Laws不斷改進(jìn),當(dāng)前的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施愈發(fā)難以滿足需求。像OpenAI、Google Gemini等領(lǐng)先的前沿人工智能模型訓(xùn)練集群今年已擴展到10 萬個 GPU ,并計劃到 2025 年將超過 30 萬個 GPU 集群??紤]到建設(shè)時間、許可、法規(guī)和電力可用性等物理限制,傳統(tǒng)的同步訓(xùn)練方法單個數(shù)據(jù)中心站點的大型模型已達(dá)到臨界點。
Google、OpenAI 和 Anthropic 已經(jīng)在執(zhí)行相關(guān)計劃,將其大型模型訓(xùn)練從一個站點擴展到多個數(shù)據(jù)中心園區(qū)。谷歌擁有當(dāng)今世界上最先進(jìn)的計算系統(tǒng),并率先大規(guī)模使用了許多關(guān)鍵技術(shù),這些技術(shù)直到現(xiàn)在才被其他公司采用,例如機架級液冷架構(gòu)和多數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練。
Gemini 1 Ultra 在多個數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了培訓(xùn)。盡管他們擁有更多的 FLOPS,但他們現(xiàn)有的模型仍落后于 OpenAI 和 Anthropic,因為他們在合成數(shù)據(jù)、強化學(xué)習(xí)和模型架構(gòu)方面仍在追趕,但即將發(fā)布的 Gemini 2 將改變這一現(xiàn)狀。此外,到 2025 年,谷歌將有能力在多個園區(qū)進(jìn)行千兆瓦級的訓(xùn)練,但令人驚訝的是,谷歌的長期計劃并不像 OpenAI 和微軟那么積極。
大多數(shù)公司才剛剛引入采用 Nvidia GB200 架構(gòu)的高密度液冷 AI 芯片,預(yù)計明年產(chǎn)量將達(dá)到數(shù)百萬顆。另一方面,谷歌已經(jīng)部署了數(shù)百萬個液冷 TPU,占液冷 AI 芯片容量超過 1 GW。谷歌的基礎(chǔ)設(shè)施與其競爭對手之間的差異肉眼可見。
上圖所示的人工智能培訓(xùn)園區(qū)已擁有接近 300MW 的電力容量,明年將增至 500MW。除了規(guī)模龐大之外,這些設(shè)施還非常節(jié)能。我們可以在下面看到大型冷卻塔和集中設(shè)施供水系統(tǒng),水管連接三座建筑物,能夠排出近 200 兆瓦的熱量。根據(jù)最新的環(huán)境報告,該系統(tǒng)允許 Google 全年大部分時間無需使用冷卻器即可運行,從而在 2023 年實現(xiàn) 1.1 PUE(電力使用效率)。
雖然上圖僅顯示了設(shè)施供水系統(tǒng),但水也通過直接到芯片系統(tǒng)輸送到機架,液-液熱交換器將熱量從機架傳輸?shù)街醒朐O(shè)施供水系統(tǒng)。這種非常節(jié)能的系統(tǒng)類似于 Nvidia GB200 的 L2L 部署 - 在我們的GB200 深入研究中詳細(xì)描述。
另一方面,微軟當(dāng)今最大的培訓(xùn)集群(如下所示)不支持液體冷卻,并且每棟建筑的 IT 容量降低了約 35%,盡管建筑 GFA(總建筑面積)大致相似。已發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示 PUE 為 1.223,但 PUE 計算對風(fēng)冷系統(tǒng)有利,因為服務(wù)器內(nèi)部的風(fēng)扇功率沒有得到正確考慮 - 對于風(fēng)冷 H100 服務(wù)器來說,這是服務(wù)器功率的 15%+,而對于風(fēng)冷 H100 服務(wù)器來說,PUE 計算為 <5%液體 DLC 冷卻服務(wù)器。因此,對于提供給芯片的每瓦特,微軟需要額外約 45% 以上的功率用于服務(wù)器風(fēng)扇功率、設(shè)施冷卻和其他非 IT 負(fù)載,而谷歌則接近每瓦特 IT 功率約 15% 的額外負(fù)載。疊加 TPU 的更高效率,情況就變得模糊了。
此外,為了在沙漠(亞利桑那州)實現(xiàn)良好的能源效率,微軟需要大量的水 - 用水效率 (L/kWh) 為 2.24,遠(yuǎn)高于集團(tuán)平均值 0.49,谷歌的平均值略高于 1。用水量增加引起了媒體的負(fù)面關(guān)注,他們被要求為該園區(qū)即將建設(shè)的數(shù)據(jù)中心改用風(fēng)冷式冷水機,這將減少每棟建筑的用水量,但會進(jìn)一步增加 PUE,從而擴大與 Google 的能效差距。在未來的報告中,我們將更詳細(xì)地探討數(shù)據(jù)中心的工作方式和典型的超大規(guī)模設(shè)計。
因此,基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心參考設(shè)計,Google 擁有更高效的基礎(chǔ)設(shè)施,并且可以更快地建造兆瓦,因為每棟建筑的容量提高了 >50%,并且每個 IT 負(fù)載需要承包的公用電力更少。
谷歌的AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施
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