【ITBEAR科技资讯】6月30日消息，大模型训练对算力产业链的冲击与竞争格局正逐渐显现。作为一家云厂商的算力平台负责人张阳，从今年3月份开始，明显感受到大模型带来的影响。他指出，当时客户对产品并没有明确要求，只是抢购算力设备，而且许多企业还没有充分理解如何使用大模型。然而，随着时间推移，一些客户逐渐意识到大模型训练所需的配置，并开始寻找整套服务解决方案，而不仅仅是一堆GPU卡。这导致云厂商在大模型领域开始展开竞争，为企业和个人开发者提供底层软硬件的复杂性屏蔽，并结合资金、人才和数据等优势，推动大模型产业发展。
大模型训练所面临的挑战主要体现在三个方面。首先是算力墙，大模型训练需要巨大的计算能力，单个GPU无法满足要求，因此需要引入分布式训练和多机多卡的方式来加速训练。其次是存储墙，单个显卡的显存已经无法加载大规模模型的参数，需要采用流水线并行等技术降低显存压力。此外，大模型训练还面临通信墙，由于模型切片间产生大量通信，对总线和总带宽有很高要求。除了这三个挑战，大模型训练还面临参数增长速度与芯片工艺发展之间的矛盾，以及对存储、安全和训练框架的要求。
目前，英伟达是大模型训练中最受益的厂商之一，其GPU产品在大模型的推理和训练中起着关键作用。然而，国内也在加速追赶国产化算力的发展。一些厂商在推理层面看到了国产芯片的机会，尽管国产芯片在最高端产品上仍存在差距，但在推理和微调方面已经具备竞争力。随着国产算力的发展，大模型算力的供应短缺问题可能得到缓解，国产算力有望在成本和性能上具备更大的优势。
据了解，国产芯片在大模型领域的发展还需要时间，目前仍有许多企业更倾向于使用成熟稳定的产品，但国产芯片在推理模型等特定场景下有较大机会。随着时间的推移，国内芯片的性能和成熟度将不断提升，进一步加速算力的国产化进程。
大模型训练对算力产业链带来了巨大影响，各厂商纷纷寻求解决方案。随着技术的不断发展和竞争的加剧，算力领域的发展前景令人期待。未来，算力供应与需求的平衡以及国产芯片的发展将成为关键因素。
