加快適應(yīng)大模型的自動(dòng)駕駛剛需 毫末智行引領(lǐng)建設(shè)智算中心等AI新基建

又到了一年一度的“兩會(huì)時(shí)刻”,相比往年,今年兩會(huì),受對(duì)話式AI大模型ChatGPT爆火的影響,大模型逐漸成為科技領(lǐng)域的兩會(huì)關(guān)鍵詞。全國政協(xié)委員、360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎就天關(guān)注以通用大模型為中心的生態(tài)創(chuàng)新模式,強(qiáng)調(diào)除了關(guān)注ChatGPT在技術(shù)層面的創(chuàng)新,也要關(guān)注技術(shù)突破背后所依賴的創(chuàng)新模式。全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰也提出要加快推進(jìn)我國認(rèn)知智能大模型建設(shè),在自主可控平臺(tái)上讓行業(yè)盡快享受AI紅利。

事實(shí)上,對(duì)數(shù)據(jù)、算力需求、大模型訓(xùn)練的指數(shù)級(jí)增長事近年科技行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),以其中最為典型的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?yàn)槔?023年,城市導(dǎo)航輔助駕駛成為各家關(guān)注重點(diǎn),毫末智行、華為、小鵬汽車、理想汽車等企業(yè)紛紛布局。從技術(shù)上講,高級(jí)別導(dǎo)航輔助駕駛可以極大地提升用戶的駕駛安全性和便捷舒適性,也能進(jìn)一步提升我國自動(dòng)駕駛的技術(shù)實(shí)力;從實(shí)現(xiàn)角度上講,越高階的輔助駕駛就越需要算力和數(shù)據(jù),當(dāng)這些需求上來了,智算中心這個(gè)算力的供應(yīng)和生產(chǎn)平臺(tái),作為自動(dòng)駕駛的“新基建”也就被業(yè)界越來越多的提及。

特斯拉在2021年發(fā)布了自研的AI加速芯片D1,并計(jì)劃將25個(gè)D1封裝在一起組成一個(gè)訓(xùn)練模塊(Training tile),然后再將訓(xùn)練模塊組成一個(gè)機(jī)柜(Dojo ExaPOD)。最近一期的特斯拉AI DAY上,馬斯克稱將于2023年一季度部署完成特斯拉超級(jí)計(jì)算機(jī)群組ExaPOD。國內(nèi)方面,2022年8月,小鵬汽車和阿里云合建了當(dāng)時(shí)國內(nèi)最大的自動(dòng)駕駛智算中心“扶搖”,專門用于自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練,算力規(guī)模達(dá)600PFLOPS,相當(dāng)于每秒可以完成60億億次浮點(diǎn)運(yùn)算。不過這個(gè)記錄僅僅維持了4個(gè)多月。

今年1月,毫末智行聯(lián)合火山引擎,共同推出自動(dòng)駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS(雪湖·綠洲),每秒浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)67億億次,存儲(chǔ)帶寬每秒2T,通信帶寬每秒800G。吉利也在1月28日上線了吉利星睿智算中心,目前已接入智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)近百PB,在線車輛的并發(fā)計(jì)算支持達(dá)百萬輛。

從現(xiàn)有情形來看,成本和需求兩重因素,是智算中心的誘人之處。

成本層面,算力作為自動(dòng)駕駛的基本要素,需要更高性能的智算中心來完成訓(xùn)練、標(biāo)注等工作。以毫末的MANA OASIS為例,通過部署Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優(yōu)化能力,以及大模型訓(xùn)練框架,軟硬一體,毫末把算力優(yōu)化到極致。在訓(xùn)練效率方面,基于Sparse MoE,通過跨機(jī)共享,輕松完成千億參數(shù)大模型訓(xùn)練,且百萬個(gè)clips(毫末視頻最小標(biāo)注單位)訓(xùn)練成本只需百卡周級(jí)別,訓(xùn)練成本降低100倍。

如果持續(xù)使用公有云服務(wù),邊際成本不斷上漲只是一方面,更重要的是,智算中心可以讓自動(dòng)駕駛企業(yè)實(shí)現(xiàn)“專云專用”。自動(dòng)駕駛的開發(fā)包括從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)篩選、打標(biāo)、模型訓(xùn)練、回放性驗(yàn)證、仿真測(cè)試等等環(huán)節(jié)。而云計(jì)算的本質(zhì)是租賃計(jì)算設(shè)備,云服務(wù)商的設(shè)備都是統(tǒng)一采購,為了獲得更多客戶,這些設(shè)備都具備很大的通用性,設(shè)備內(nèi)部使用的CPU、GPU/AI加速器、內(nèi)存的型號(hào)與規(guī)格都相對(duì)固定,很難與車企和自動(dòng)駕駛公司的算法形成最佳匹配。所以,從需求的角度來看,智算中心似乎可以成為自動(dòng)駕駛和車企的托底神器。

同樣以毫末為例,有了MANA OASIS的加持,毫末MANA五大模型全新亮相升級(jí),車端感知架構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨代升級(jí),毫末的技術(shù)棧布局繼續(xù)保持完整領(lǐng)先的態(tài)勢(shì),尤其在感知、認(rèn)知等層面領(lǐng)跑行業(yè),引領(lǐng)大模型、大算力、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向,沖刺進(jìn)入自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代。

以其中的DriveGPT為例,在今年2月,毫末智行宣布人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型正式升級(jí)為DriveGPT,這也是全球首個(gè)自動(dòng)駕駛認(rèn)知大模型。它能讓毫末的駕駛策略更加擬人化,安全及順暢。目前,毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一階段數(shù)據(jù)的跑通,參數(shù)規(guī)??蓪?duì)標(biāo)GPT-2的水平。接下來,DriveGPT將持續(xù)引入大規(guī)模真實(shí)接管數(shù)據(jù),通過人駕數(shù)據(jù)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí),來不斷提升測(cè)評(píng)效果,同時(shí)也將DriveGPT作為云端測(cè)評(píng)模型,用來評(píng)估車端小模型的駕駛效果。

除了毫末,特斯拉超算中心擁有近2萬張GPU,對(duì)自動(dòng)駕駛訓(xùn)練效率產(chǎn)生立竿見影的效果,最大限度地提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開發(fā)效率;大陸集團(tuán)的高算力集群,將開發(fā)周期從幾周縮短至幾個(gè)小時(shí),使自動(dòng)駕駛得以在中短期商業(yè)計(jì)劃中落實(shí);機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間的縮短加快了新科技進(jìn)入市場(chǎng)的速度;“扶搖”支持小鵬自動(dòng)駕駛核心模型的訓(xùn)練時(shí)長從7天縮短至1小時(shí)內(nèi),大幅提速近170倍……

當(dāng)前,一個(gè)不爭的事實(shí)就是,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域具有長期規(guī)劃的車企,無論是造車新勢(shì)力還是傳統(tǒng)品牌,或者技術(shù)供應(yīng)商,都在搭建自己的超算中心,以掌握穩(wěn)定的算力資源,縮短開發(fā)周期,加快自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的上市。相反,如果沒有超算中心,那么自動(dòng)駕駛訓(xùn)練速度將明顯放緩,自動(dòng)駕駛企業(yè)間的差距也將愈發(fā)明顯。

人工智能是創(chuàng)新的加速器,智算中心作為新基建則可以為各類技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。人工智能發(fā)展很快,新的算法層出不窮,需盡快引入新的技術(shù)和模型,與此同時(shí),數(shù)據(jù)是智能化發(fā)展最大的驅(qū)動(dòng)力,也占據(jù)了大量成本構(gòu)成。用自建智算中心來打造數(shù)據(jù)護(hù)城河,不僅能夠完善產(chǎn)業(yè)智能生態(tài),更能讓企業(yè)在智能化方面占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì),智算中心作為數(shù)字新基建,未來勢(shì)必將引領(lǐng)自動(dòng)駕駛技術(shù)持續(xù)迭代升級(jí)。

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