许多公司希望利用人工智能（AI）来转变其运营，但训练先进的AI系统所需的高昂成本常常让他们感到不知所措。埃隆·马斯克曾指出，工程挑战通常会阻碍进展，特别是在优化硬件（如GPU）以满足训练和改进大型语言模型（LLM）所需的高强度计算需求时。
虽然大型科技公司可以投入数百万甚至数十亿美元用于训练和优化，但预算有限的小型企业和初创公司可能很难跟上。在本文中，我们将探讨几种策略，以帮助资源受限的开发人员以更经济的方式训练AI模型。
理解AI训练的成本
创建和推出AI产品，无论是基础模型还是精细化应用，都依赖于专业的AI芯片，特别是GPU。这些GPU不仅昂贵，而且难以获得。机器学习社区创造了“GPU丰富”和“GPU匮乏”这类术语来描述这种差距。训练大型语言模型的主要成本来自硬件的购买和维护，而非机器学习算法本身。
训练这些模型需要大量的计算能力，更大的模型更是需要更多的资源。例如，训练LLaMA 2 70B需要处理700亿个参数和2万亿个标记，产生至少10^24次浮点运算。然而，如果你没有足够的GPU资源怎么办？不必灰心——有许多可行的替代方案。
成本效益高的AI训练策略
有几种创新策略可以帮助科技公司减轻对昂贵硬件的依赖，显著降低成本。
1. 硬件优化
调整和优化训练硬件可以提高效率。尽管这种方法仍处于实验阶段且成本较高，但它在大规模LLM训练中具有潜力。例如，微软和Meta的定制AI芯片，以及Nvidia和OpenAI的新半导体项目，还有Vast等公司的GPU租赁服务。
然而，这一策略主要惠及愿意大量投资的大企业，对于希望尽快进入AI市场的小型企业而言，这种奢侈的投资并不现实。
2. 软件创新
对于预算紧张的公司，基于软件的优化提供了一个更容易的方式来提升LLM训练，降低开支。以下是一些有效的工具：
- 混合精度训练
混合精度训练通过使用低精度运算优化内存使用，减少计算低效。将b/float16与标准float32操作相结合，这种方法在不牺牲精度的情况下，提升了处理速度和内存效率。该技术在GPU上可实现最高6倍的运行时提升，在TPU上实现2-3倍的提升，这对预算有限的企业尤其重要。
- 激活检查点
激活检查点非常适合内存有限的情况，通过只存储训练过程中必要的值，大幅减少内存消耗。这种方法允许在不需要升级硬件的情况下进行模型训练，将内存使用减少多达70%，同时训练时间延长15-25%。在PyTorch库的支持下，实施起来非常简单，很多企业认为这样的权衡非常值得。
- 多GPU训练
这一方法利用多个GPU同时加速模型训练，类似于在面包店增加面包师傅来加快生产。使用多个GPU可以显著缩短训练时间，同时最大化可用资源。以下是一些相关工具：
- DeepSpeed：提升训练速度可达10倍。
- FSDP：在PyTorch中进一步提高15-20%的效率。
- YaFSDP：提供10-25%的速度提升。
结论
通过采用混合精度训练、激活检查点和多GPU设置等技术，中小企业可以有效提高AI训练能力，精简成本，并优化资源使用。这些方法使得在现有基础设施上训练更大的模型成为可能，推动创新与竞争，在快速发展的AI领域中立足。
如古语所说：“AI不会取代你，但使用AI的人会。”通过制定正确的策略，即便在预算有限的情况下，拥抱AI也能成为现实。
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