DeepSeek之后，國產(chǎn)芯片立功，AI訓練成本再“打八折”

3月24日晚，DeepSeek-V3發(fā)布小版本升級，實測表現(xiàn)遠超預期。幾乎與此同時，另一款國產(chǎn)大模型螞蟻百靈憑借國產(chǎn)芯片訓練，實現(xiàn)同等性能突破，還將訓練成本再降20%，同樣引發(fā)市場關(guān)注。



根據(jù)團隊公布的論文顯示，螞蟻推出的百靈大模型分為兩個版本——參數(shù)規(guī)模為168億（激活參數(shù)27.5億）的百靈Lite和參數(shù)規(guī)模為2900億（激活參數(shù)288億）的百靈Plus。通過實驗表明，使用國產(chǎn)較低性能的GPU芯片，也能完成3000億參數(shù)的MoE（混合專家）大語言模型的訓練，而且性能與英偉達芯片訓練的同等參數(shù)模型相當。



記者在論文中看到，MoE大模型的訓練通常依賴于英偉達H100或H800等高性能GPU芯片，但過高的成本以及出口管制等問題，也限制了大模型的普及應用。因此，百靈團隊通過低性能GPU來訓練模型，通過模型訓練環(huán)境、優(yōu)化策略、基礎(chǔ)設(shè)施、訓練過程、評估結(jié)果和推理等層面進行優(yōu)化，用低成本來復現(xiàn)高性能模型。



其中，跨異構(gòu)計算與分布式集群是百靈大模型的訓練創(chuàng)新之舉。據(jù)螞蟻相關(guān)人士介紹，跨異構(gòu)計算與分布式集群主要解決基座芯片的混合性能問題，不同品牌和型號的芯片的結(jié)構(gòu)和性能存在差異，協(xié)同處理數(shù)據(jù)需要通過分布式和跨異構(gòu)計算來彌補芯片差異，這樣能更好地降低芯片成本，以免被同一種芯片產(chǎn)能限制。



值得一提的是，百靈團隊通過5種不同芯片配置的硬件來訓練百靈Plus，其中高性能硬件配置訓練1萬億token（詞元）的預訓練成本約為635萬元，而百靈調(diào)優(yōu)過的低規(guī)格硬件的訓練成本將降至508萬元左右，降低約近20%的成本，而性能保持與通義Qwen2.5-72B-Instruct和DeepSeek-V2.5-1210-Chat相當。不過相關(guān)人士也透露，這種測試結(jié)果是實驗環(huán)境中取得的，真實使用感受的差距仍有待驗證。



目前，百靈大模型已在生活服務、金融服務、醫(yī)療健康等場景落地應用。針對百靈大模型所取得的成績，螞蟻集團回應稱，未來將針對不同芯片持續(xù)調(diào)優(yōu)，以降低AI應用成本，百靈Plus和百靈Lite兩款大模型將在日后開源。



DeepSeek之后，國產(chǎn)芯片立功，AI訓練成本再“打八折”



解放日報 查睿