高质量大模型基础设施研究报告（2024年）20250116.pdf
这份报告由中国信息通信研究院人工智能研究所撰写，旨在为高质量大模型基础设施的建设提供参考。
**一、大模型基础设施概述**
大模型基础设施是支持大规模人工智能模型（如大语言模型、多模态大模型等）训练、部署和应用的硬件和软件资源的集合，包括高性能计算、海量数据存储、高速网络连接资源以及相应的软件框架和工具链。
**二、大模型基础设施挑战**
大模型基础设施面临着诸多挑战，包括：
1. **计算资源分配粗放，利用率低**：算力需求骤增，导致资源分配效率低。
2. **海量数据处理低效，数据存储成为新瓶颈**：训练数据量剧增，原始数据归集和预处理耗时。
3. **并行计算规模攀升，网络通信成为新阻碍**：大模型训练的通信开销大，多机多卡互联性能受到挑战。
4. **模型参数急剧增长，开发效率成为新约束**：大模型参数规模增加导致开发效率和推理效率受到影响。
5. **基础设施故障率高，运维能力成为新挑战**：大模型硬件规模大，故障发生概率增加，运维复杂度提高。
**三、大模型基础设施关键技术**
针对上述挑战，报告提出了一些关键技术：
1. **高效算力管理调度技术**：包括虚拟化、容器化、池化技术，以及异构并行技术，提高算力利用率。
2. **高性能大模型存储技术**：KV-cache技术实现长记忆存储，减少推理成本，数据编织技术提升数据传输效率。
3. **高通量大规模网络技术**：RDMA网络和RoCE技术，提升网络通信效率。
4. **高效能大模型开发技术**：训练加速、计算优化、模型压缩、推理引擎等技术，提升模型开发效率和推理性能。
5. **高容错大模型运维技术**：训前健康检查、自动诊断、智能运维等，提升系统稳定性和运维效率。
**四、高质量大模型基础设施评价指标**
报告提出了大模型基础设施的评价指标，从技术能力和性能层面进行评估，包括计算、存储、网络、开发工具链、运维等维度。
**五、高质量大模型基础设施典型实践**
报告分享了Meta、蚂蚁集团、某科技公司的大模型基础设施实践案例，为企业建设提供参考。
**六、总结与展望**
大模型落地需求推动了推理侧大模型基础设施的发展，需要更强的算力支持、更高效的算法以及更快速的数据交互能力。绿色低碳是未来发展的重要方向。
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