第一百八十二章 别想了，没戏 (第2/2页)

每隔一段时间还要对中间结果做快照，防止偶发故障造成数据丢失。
　　
　　快照不能太频繁，否则拖慢训练效率；间隔也不能太长，否则一旦集群故障，前面几个小时甚至几天的训练都可能白跑。
　　
　　其中涉及的资金需求、工程能力、集群调度、故障恢复，不是小公司能轻易负担的。
　　
　　这也是赵文渊一直说大模型不是谁都玩得起的原因。
　　
　　没有足够的算力，连牌桌都上不了。
　　
　　没有足够强的工程团队，即便上了牌桌也没用，只会被自己的训练任务拖死。
　　
　　这次源智科技和鼎盛签了合作协议，赵文渊拿到一个特殊设置的账号。
　　
　　账号有鼎盛云内部权限，可调用专门用于大模型训练的GPU集群。这种集群在鼎盛云乃至各家云服务商那里，根本不是普通客户打开网页、充值余额就能买到的服务。
　　
　　有钱你也买不到。
　　
　　所以韩路一能拿到鼎盛算力，的确走了一条大大的捷径。
　　
　　赵文渊承认这一点，但也很不爽：他们还得防着鼎盛偷标注数据。
　　
　　这一轮训练出来的汤圆，只能是“残血版”。
　　
　　最核心、最值钱、最能体现源智科技优势的数据，赵文渊根本不敢往鼎盛集群里放。
　　
　　就像一个特级厨师终于借到顶级厨房，却只能把最精华的调料藏起来，用一半配方做菜。
　　
　　这还怎么做出发光的料理呢？
　　
　　不过，这些都不是赵文渊现在最烦的。
　　
　　真正让他烦躁的，是韩路一从京城回来前给他下的新任务——研究国产显卡适配。
　　
　　离开京城时，赵文渊兴奋地上了飞机。
　　
　　甚至可以说热血上头。
　　
　　国产算力、自主可控、摆脱海外GPU生态，让大规模大模型训练和推理在国产显卡上成为可能。
　　
　　这几个关键词一拎出来，就能让技术人心跳加速、热血沸腾。
　　
　　赵文渊甚至在飞机上就建了文档，列了好几页计划。
　　
　　《汤圆模型国产算力适配路线图》
　　
　　然后，赵文渊一下飞机，连家都没回，拖着行李箱直奔办公室。
　　
　　他接了杯咖啡放在桌上，打开电脑，挽起袖子，准备扯断套在国产显卡上的生态枷锁。
　　
　　结果，赵文渊一头撞上了墙。
　　
　　不，甚至不能说是一堵墙。
　　
　　那简直是一座山。
　　
　　CUDA生态困境，这个当年在谷歌折磨他的噩梦，这次又以更可怕的姿态出现。
　　
　　在普通人眼里，显卡就是显卡，国外显卡能算，国产显卡也能算，无非性能高些低些。
　　
　　但对做AI大模型的人来说，显卡可不是单独一块硬件，背后是一整套生态。
　　
　　最底层是驱动，驱动之上是运行时，再往上是编程模型，编程模型之上是算子库、通信库、编译器、调试器、性能分析工具。
　　
　　再往上，才是PyTorch、TensorFlow、JAX这些训练框架。
　　
　　大模型训练又站在这些框架之上，调用各种高度优化的算子和分布式训练能力。
　　
　　英伟达的CUDA生态就像一座修了十几年的超级城市，水电、消防、医院等基础设施都运转多年。
　　
　　训练大模型就像在这座城市里办一场大型体育赛事。
　　
　　数十万游客涌进来，对整个城市的承载能力都是巨大考验；但因为是超级城市，精心调度之下还做得到。
　　
　　换成别的生态呢？你在大城市旁边的小镇，说我能不能也开个世界杯啊？
　　
　　当然可以试试，但这不是叫两支足球队过来踢球那么简单：小镇从地下管网到商业生态都得重建一遍，等它也成了超级城市，才行。
　　
　　更要命的是，全世界的人都已习惯这座老城市的规矩：写代码时默认CUDA可以调用，默认用英伟达显卡，论文里说的也都是在英伟达上才能跑通的用例。
　　
　　不用英伟达？那你自己试试吧。
　　
　　本来能跑的代码，把CUDA依赖删掉，一下冒出一千个错误；修完第一个，又冒出一千个。
　　
　　模型能跑，不代表跑得快；小模型能跑，不代表大模型能跑；单卡能跑，不代表多卡能跑；多卡能跑，不代表千卡集群能稳定训练几十天。
　　
　　大模型训练最可怕的地方就在这里：不是做到“能跑”就算成功，还必须稳定、高效、鲁棒。
　　
　　必须在极端昂贵的算力成本下，把每一张卡的利用率挤压到极致。
　　
　　否则你花了同样的钱，别人训练只要一个月，你训练却要三个月。
　　
　　或者同样的训练量，别人只需要一千万，你却要烧掉三千万。
　　
　　最后模型效果还不一定赶得上。
　　
　　赵文渊潜心研究了两天，越研究越觉得难做。
　　
　　他发现最大的问题不是技术上完全不可行；恰恰相反，很多东西理论上都有办法做。
　　
　　但工程量太大了。
　　
　　这可不是一个天才程序员闭关三个月就能解决的问题。
　　
　　他面对的，是一个行业十多年、无数公司、无数开发者、无数论文、无数开源项目共同堆起来的生态。
　　
　　这就像愚公移山：别说赵文渊一个人，别说源码科技模型组这点人，就算韩路一给他一个上百人的开发团队、花几年时间，可能也只够把最核心的部分做出一个可用版本。
　　
　　这现实吗？
　　
　　不现实。
　　
　　赵文渊狠狠抓了抓头发，看看抓掉的头发，又心疼地摸了摸。
　　
　　他打开微信，找到一位在谷歌工作时的华人同事。
　　
　　那位同事当年给TPU做过适配。谷歌自研芯片加自研框架的路线面临同样困境，只是他们当年砸钱砸出来了。
　　
　　赵文渊写了一条长长的信息，把自己的困境简短说了说。
　　
　　如何从训练框架层面对新硬件做适配？自研芯片生态早期最难补的短板是什么？如果一个创业团队想在国产AI芯片上跑大模型，有没有现实些的切入方式？
　　
　　这里面可能涉及保密内容，赵文渊和这位前同事也两年没联系了，本不预期一定收到回复。
　　
　　没想到半个小时之后，对方回复了。
　　
　　看到内容，赵文渊气笑了。
　　
　　回复很简短：
　　
　　“别想了，没戏。”
　　
　　原来人真能气笑。
　　
　　过了一会儿，对方又发来更长一段话。
　　
　　“TPU这条路不是创业公司能复制的。你们如果只是想省钱，直接买N卡；如果想支持国产芯片，那也该让芯片厂来做生态，你们最多做应用层适配。总不能花几千万美元给硬件厂商补生态吧？”
　　
　　几千万？美元？朋友，你说保守了。
　　
　　赵文渊锁了手机，打开电脑，看着自己在飞机上写的那个文档。
　　
　　《汤圆模型国产算力适配路线图》
　　
　　有点儿讽刺。
　　
　　他删掉标题，重新打了一个。
　　
　　《汤圆模型国产显卡适配评估：暂不具备可行性》
　　
　　整层办公楼只剩赵文渊一个人。他透过玻璃看向外面的黑夜，玻璃上映出自己的脸，看起来有点陌生。
　　
　　这时，手机震了一下，屏幕又亮起来。
　　
　　他低头一看，是韩路一发来的消息。
　　
　　“文渊，我刚落地海城，周一早晨我们对一下模型训练的进度。”
　　
　　赵文渊犹豫片刻，一时不知该怎么回韩路一。