发布日期：2023-12-23 02:31 点击次数：160
AI大模子的考试阶段时常被觉得是动力浪掷最高的阶段。在此阶段，考试诸如GPT系列的大模子需要多数的数据集进行考试，并通过疗养其参数来使策划输出与场地输出尽可能一致。
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诚然大模子考试阶段的能耗很高，但有凭据标明，大模子推理调用频率远高于考试，导致推理阶段的能耗可能更高，成为更大的“电老虎”。
大模子推理能耗更高
跟着大模子的快速发展，与之有关的动力浪掷也在快速增长。在考试阶段，大模子即是“电老虎”。
Hugging Face曾炫夸其BLOOM 大模子在考试技巧浪掷了433兆瓦时（MWh）的电力。而其他大模子，如GPT-3、Gopher和OPT，在考试技巧诀别浪掷了1287、1066和324 MWh的电力。这些模子王人在TB级别的数据上进行考试，并具有1750亿个或更多参数。
这些动力浪掷的数据看起来如实很惊东谈主，但是大模子考试时常只需要几个月的时刻，唯一鸠集考试技巧对动力的浪掷比较大。一朝模子考试罢了，则会插足部署应用阶段，也就所谓的推理阶段。
然则询查标明，推理阶段，即模子在骨子应用中生成输出（举例，ChatGPT的复兴用户查询），也可能浪掷多数的动力，以至可能高于考试阶段。
2023年2月，半导体分析机构SemiAnalysis曾料想，OpenAI需要3617台NVIDIA的HGX A100做事器（共28936个GPU）来营救ChatGPT，这意味着每天的能耗为564 MWh，用于处置约2亿个用户申请。比较GPT-3考试阶段料想使用的1287 MWh，推理阶段的动力需求较着要高得多。
SemiAnalysis相通预估，如若将雷同ChatGPT的AI整合到每一次谷歌搜索中，可能需要512,821台NVIDIA的HGX A100做事器，如若按照每台做事6.5 kW 功率算计，每天能耗要达到80 GWh，年动力浪掷量达到 29.2 TWh。
这些预估数据标明，这种谷歌搜索全面转向AI搜索，可能会使谷歌年用电量加多到与统统这个词爱尔兰的用电量特殊。
大模子推理经由中动力浪掷影响成分
当今，这些大模子运转在各个限度粗鄙应用，一个日益遑急的问题也浮出水面：这些大模子在骨子推理经由中需要浪掷若干动力？其动力资本是否可执续？
最近，麻省理工学院（MIT）等机构的询查东谈主员进行了一项久了的询查，旨在量化分析大言语模子推理的动力资本。
询查以Meta AI的LLaMA模子为对象，在不同的硬件（NVIDIA V100和A100 GPU）和数据集（Alpaca和GSM8K）上进行了施行。
询查评估了不同大小的LLaMA模子（7B，13B和65B）在最低硬件树立下的推感性能和能耗。此外，还久了分析了LLaMA 65B模子在多GPU和多节点环境下的分散式推感性能，以及不同的批处置大小和分片数目对动力浪掷的影响。询查的评料想议包括：每秒字数、每秒token数、每秒反应数、GPU诈欺率、动力浪掷（焦耳），以及每秒动力浪掷（瓦特）、每个token动力浪掷和每个反应动力浪掷。
询查发现，A100 GPU 在推感性能上较着优于 V100 GPU，尤其是在较小的 LLaMA 模子（7B 和 13B）上，推理速率擢升了 1.25 到 2 倍。但在相易的模子大小下，使用 A100 GPU 的能耗也显耀加多，尤其是在 LLaMA 7B 模子上。因此，推理阶段，采用GPU类型需要衡量性能和能耗。
同期，就像汽车排量越大越耗油一样，模子越大推理也越“耗电”。询查发现，关于 LLaMA 65B 这么的大模子，时常需要进行分散式推理，但是跟着分片数目的加多，推理的能耗也随之加多。
那么何如才智镌汰大模子的能耗呢？
询查东谈主员测试了GPU功耗放肆（power capping）对LLaMA 65B模子推理时刻、能耗和token生成速率的影响。询查发现，通过镌汰GPU的功耗上限，不错大幅度减少推理经由中的动力浪掷，但这可能会导致推理时刻的稍许加多。
举例，询查团队将功耗放肆从250W降至175W，不错已毕平均23.21%的能耗镌汰，同期推理时刻仅平均加多约6.7%。而如若大幅度镌汰功耗放肆，举例从250W降至150W，推理时刻则显耀加多，平均增幅约 19.49%。
最新询查具有较强的骨子真义。在骨子部署大模子时香港六合彩网站开奖结果，数据中心不错根据不同的责任负载和性能需求，动态疗养GPU类型以及限度功耗上限，从而镌汰运营资本和环境影响。
