去年以來，以ChatGPT為代表的大模型迅速紅遍全球，展現(xiàn)出變革經(jīng)濟社會的巨大潛能。全球主流科技公司紛紛參與其中，推動智能算力需求高速增長。華為公司去年曾預測，到2025年，智能算力需求將增長100倍。

與之相呼應的，是蓬勃興起的智算中心。從政策面看，我國2022年全面啟動“東數(shù)西算”工程建設，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏建設8個國家算力樞紐，并規(guī)劃了10個國家數(shù)據(jù)中心集群。從產(chǎn)業(yè)來看，運營商資本開支重心正在向算力偏移，并大規(guī)模采購智算設備。

智算中心的未來將如何演變？構(gòu)建跨數(shù)據(jù)中心的AI訓練集群是其中一個重要研究方向， “Region Scale Al”，已經(jīng)成為業(yè)界關(guān)注的熱點話題。

ODCC（開放數(shù)據(jù)中心委員會）攜手華為公司，在2024年3月28日召開的ODCC春季全會-新技術(shù)與測試工作組會議上提出了“Region Scale AI”研究項目。華為2012網(wǎng)絡技術(shù)實驗室專家李映輝做了《Region Scale AI 場景與挑戰(zhàn)》主題報告，介紹了AI大模型訓練對算力需求不斷增加的背景下，多數(shù)據(jù)中心聯(lián)合訓練的發(fā)展趨勢與業(yè)界實踐，深入分析了該場景下面臨的組網(wǎng)和通信挑戰(zhàn)，通過現(xiàn)網(wǎng)實驗數(shù)據(jù)初步論證了AI集群跨AZ、跨Region聯(lián)合訓練的可行性，并給出了“Region Scale AI”研究項目的工作計劃。李映輝因為此項目立項，榮獲ODCC2024年春季全會MVP演講嘉賓稱號。

報告中，還介紹了該場景下的創(chuàng)新技術(shù)探索和研究工作，包括跨AZ的模型切分算法、集合通信算法，以及如何在長距網(wǎng)絡上實現(xiàn)高吞吐傳輸、高性能加解密協(xié)議等等。同時指出，隨著AI模型的增大以及芯片算力的增強，未來跨AZ訓練對網(wǎng)絡帶寬的需求還會進一步增長，需要進一步考慮DCN和DCI網(wǎng)絡架構(gòu)的演進。

單集群AI訓練存在極限，跨DC AI訓練成趨勢

業(yè)內(nèi)人士都能感受到AI大模型發(fā)展的加速度。主流科技公司正在盡可能快地開發(fā)大模型并迭代新版本，以期在這個全新的產(chǎn)業(yè)中占據(jù)先機。大模型的訓練參數(shù)在過去5年增長百倍，已經(jīng)達到萬億級，預計未來5年參數(shù)將再增長百倍，達到百萬億量級！

智算能力也隨之快速升級，目前單一數(shù)據(jù)中心已經(jīng)達到萬卡集群規(guī)模，以盡力滿足幾乎永無止境的AI計算需求。公開消息顯示，華為昇騰AI集群2023年升級為萬卡AI集群；螞蟻基礎(chǔ)大模型已具備萬卡AI集群；中國電信宣布推出了首個國產(chǎn)單池萬卡液冷算力集群。

AI集群是通過將多個計算機節(jié)點連接起來，形成協(xié)同工作的計算環(huán)境，從而為人工智能應用提供強大的計算能力和數(shù)據(jù)處理能力。據(jù)了解，其技術(shù)門檻隨著訓練量快速增長而不斷抬高，絕非簡單的算力設備堆砌。僅有少數(shù)幾家廠商能夠提供萬卡AI集群，面對大模型參數(shù)的指數(shù)級增長，壓力巨大。

然而，任何具體事物都存在極限，算力集群同樣如此。單一AI集群不可能無限制擴張，會受到電力供應等因素影響，比如一些公司甚至考慮將數(shù)據(jù)中心建設在核電站附近。預計今后一個十萬卡級別的AI集群，需要上百MW的電力供應?？鐢?shù)據(jù)中心AI訓練可以有效解決單集群供電不足問題，引起業(yè)界廣泛關(guān)注。

此外，云計算有峰谷效應，單集群算力面臨部署碎片化問題，難以承載云上大規(guī)模AI訓練業(yè)務，導致資源利用率下降。采用多個數(shù)據(jù)中心組成的跨AZ、跨Region AI訓練集群，可有效支撐十萬卡甚至百萬卡級別的訓練任務，同時提高資源利用率，將是智算產(chǎn)業(yè)發(fā)展和探索的重要方向。

業(yè)界大型科技公司紛紛啟動跨DC訓練技術(shù)研究

面向云上AI資源碎片化問題，微軟提出了“Singularity”框架，Planet-scale可搶占、可遷移、可彈性伸縮的AI任務調(diào)度。該框架可實現(xiàn)資源調(diào)度高彈性和可遷移性，增加云上AI資源利用率，但缺乏關(guān)注跨集群的訓練性能。面向公有云AI訓練網(wǎng)絡異構(gòu)問題，AWS提出了MiCS方案，能夠充分利用異構(gòu)網(wǎng)絡帶寬，通過減少較慢鏈路上的網(wǎng)絡流量，攤銷昂貴的全局梯度同步開銷。為了解決AI訓練集群造價昂貴問題，Meta提出去中心化異構(gòu)訓練。利用分布式、異構(gòu)和低帶寬互聯(lián)的AI訓練資源來訓練基礎(chǔ)大模型，降低訓練成本。

Region Scale AI研究計劃啟動，已制定進度表

華為云技術(shù)專家楊永強近日在交流中向SDNLAB表示，數(shù)字經(jīng)濟是根本，東數(shù)西算是實施的第一步，華為云大力支持國家的東數(shù)西算戰(zhàn)略，積極布局Regionless等技術(shù)創(chuàng)新，其中東數(shù)西訓自不必說，而跨AZ、跨Region、線上線下跨集群的AI訓練等高階訴求也日益顯現(xiàn)。參數(shù)交換會大幅提升跨Region的數(shù)據(jù)流量，弱網(wǎng)長距下的Regionless確定性高速傳輸需求迫切，有機會打造成東數(shù)西算的 “特高壓”。

“Region Scale AI研究”項目旨在通過跨數(shù)據(jù)中心聯(lián)合訓練，突破單集群建設限制，靈活高效利用算力資源。未來幾個月，ODCC將與業(yè)界針對Region Scale AI面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)展開具體研究，探索技術(shù)方向，期望在年內(nèi)形成研究成果，并在9月份ODDC年度大會進行成果發(fā)布。

數(shù)字經(jīng)濟時代，算力就是生產(chǎn)力。尤其是智能算力，在復雜的國際政經(jīng)形勢下，能否取得突破，關(guān)系到新型數(shù)字技術(shù)的產(chǎn)業(yè)競爭力。ODCC跨AZ訓練立項已經(jīng)走出了第一步，探索智算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑。未來華為公司會繼續(xù)在產(chǎn)業(yè)界開展分布式AI訓練的聯(lián)合創(chuàng)新、認證測試、標準制定等系列工作，也愿意與業(yè)界伙伴一起，賦能我國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。