未來AI模型訓(xùn)練或許無需專用硬件，分布式訓(xùn)練正改變規(guī)則，降低成本的同時提升模型泛化能力。
曾經(jīng)全球富豪熱衷于攀比游艇、私人飛機和島嶼，如今則是超級計算集群的較量。18個月前，OpenAI用約2.5萬張Nvidia頂級GPU訓(xùn)練了GPT-4，而Elon Musk和Mark Zuckerberg則以更龐大的數(shù)據(jù)中心宣告自己的技術(shù)雄心：Musk稱他有10萬張GPU，計劃增至20萬，Zuckerberg則宣稱將達到35萬。
這種為更強AI模型建造超大計算集群的競爭無法無限持續(xù)。每增加一片芯片，不僅帶來計算力，還增加同步負擔(dān)。隨著芯片數(shù)量增多，數(shù)據(jù)中心用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間遠多于實際計算工作，收益逐漸遞減。
計算機科學(xué)家正探索更智能、更省資源的訓(xùn)練方法。一種可能是放棄專用大型計算集群，改用多個小型數(shù)據(jù)中心分布式完成訓(xùn)練任務(wù)。一些專家甚至認(rèn)為，這可能為更激進的目標(biāo)鋪平道路：完全擺脫專用硬件進行訓(xùn)練。
現(xiàn)代AI系統(tǒng)的訓(xùn)練依賴于隱藏部分?jǐn)?shù)據(jù)后讓模型預(yù)測結(jié)果。若預(yù)測錯誤，使用反向傳播方法調(diào)整模型參數(shù)，使其逐漸接近正確答案。問題在于，當(dāng)需要同時用兩塊或20萬塊GPU進行訓(xùn)練時，每一步都需分享調(diào)整結(jié)果，以確保所有芯片協(xié)同工作。這個過程叫“檢查點記錄”，隨著芯片數(shù)量增加，其復(fù)雜度和耗時迅速上升。對于大規(guī)模訓(xùn)練，近一半時間可能都花在了記錄檢查點上。
Google DeepMind工程師Arthur Douillard提出一個創(chuàng)新：減少檢查點記錄頻率。2023年底，他和團隊發(fā)表了一種名為“分布式低通信語言模型訓(xùn)練”(DiLoCo)的方法，建議將訓(xùn)練分散到多個“島嶼”式數(shù)據(jù)中心。島內(nèi)仍按常規(guī)記錄，但島間通信負擔(dān)減少了500倍。
這種方法存在權(quán)衡。與在單一數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練的模型相比，分布式訓(xùn)練模型在特定任務(wù)中的表現(xiàn)略遜一籌，但在應(yīng)對全新問題時表現(xiàn)更優(yōu)。這或許是因為每個“島嶼”在少受約束的間隙能探索更多路徑，類似大學(xué)生分組研究，盡管任務(wù)聚焦度下降，但經(jīng)驗更豐富。
Prime Intellect創(chuàng)始人Vincent Weisser基于DiLoCo方法開發(fā)了OpenDiLoCo，并用30個GPU集群訓(xùn)練了10億參數(shù)模型Intellect-1，結(jié)果顯示效率顯著提升。Weisser表示，這種方法不僅降低了對稀缺大型數(shù)據(jù)中心的依賴，也讓訓(xùn)練資源更分散，避免過度集中于某一國家或公司。
未來的夢想是徹底擺脫專用硬件，將訓(xùn)練任務(wù)分配到消費級設(shè)備上，比如數(shù)以億計的iPhone。然而，這需要克服硬件性能和存儲瓶頸，還需全新計算技術(shù)支持。盡管挑戰(zhàn)巨大，分布式訓(xùn)練方法的潛力令人期待。訓(xùn)練成本降低后，或許富豪們將需要尋找新的競爭對象了。
本文譯自 economist，由 BALI 編輯發(fā)布。
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