GPT-4怎么用？英特尔Gaudi2加速卡GPT-4详细参数曝光-东山笔记

GPT-4的参数非常之高，英特尔的加速器也表现强劲，那么，这些技术究竟会对大型模型以及GPU生态系统产生怎样的影响？让我们一起揭开这个谜团。

GPT-4 参数量

尽管官方尚未透露 GPT-4 的具体参数，业界已有一些猜测。据估计，它的规模超过了 GPT-3 的十倍，拥有高达 1.8 万亿个参数。这样的参数数量，在模型领域堪称“巨无霸”。以常见模型为例，这个数字远远超过了大多数已知的模型，这也为其卓越的语言处理能力打下了坚实的基础。

GPT-4 混合专家模型

GPT-4采用了混合式的专家模型架构，其中包含16个独立的专家模型，每个模型的参数量大约为111亿。在进行计算时，系统会挑选出两个专家模型，通过前向传递的方式收集反馈信息。这样的设计显著提升了计算的速度，并且能够针对不同的任务需求，更加精确地利用参数。这就像是一个由众多“专家顾问”组成的团队，协作完成任务。

GPT-4 推理能力

在推理领域，纯密集型模型的前向传播计算效率极高。GPT-4在每次前向传播过程中仅生成一个token，却仅需大约2800亿个参数和大约560TFLOP的计算量。这显著降低了计算压力，使得它能够更迅速地作出反应，在实时对话等应用场景中展现出显著的优势。

GPT-4 并行策略

为了在所有A100 GPU上实现并行计算，它采用了8路张量并行技术。8路是并行计算的最高极限，通过这种方式，可以最大限度地发挥硬件资源的作用，从而提高运算效率，就好比为汽车找到了一条最理想的行驶路径。

GPT-4 成本考量

在训练成本方面，GPT-4 消耗了大约 2.15e25 的浮点运算次数，动用了约 25,000 块 A100 GPU，训练周期长达 90 到 100 天，并且 GPU 的使用率在 32% 至 36% 之间。由此可见，训练这一模型所需投入颇高，资源消耗亦相当巨大。推理所需成本是1750亿参数模型的三倍，当在128个设备上运行时，8k版本的模型每处理1000次需花费0.0049美分，而集群规模庞大但利用率不高，这是主要原因。

英特尔第二代 Gaudi 加速器

7月11日，英特尔在国内发布了第二代Gaudi深度学习加速器。这款加速器继承了第一代的高性能架构，并在多方面性能以及能效比上实现了显著提升。在3.0基准测试和GPT-3评测中，它均表现出色。比如，在训练GPT-3模型时，仅需384块Gaudi 2加速器，便能在311分钟内完成。

大家都在讨论，在大型模型和GPU技术领域，GPT-4与英特尔的第二代Gaudi加速器，究竟哪一个将扮演更为核心的角色？不妨留下您的看法，与大家交流。如果您觉得这篇文章有价值，不妨点赞并分享给您的朋友。