M1芯片 | Uitra| AMD| A100

M2芯片|ARM| A800 | H100

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摘要：訓練和微調大型語言模型對于硬件資源的要求非常高。目前，主流的大模型訓練硬件通常采用英特爾的CPU和英偉達的GPU。然而，最近蘋果的M2 Ultra芯片和AMD的顯卡進展給我們帶來了一些新的希望。

蘋果的M2 Ultra芯片是一項重要的技術創新，它為蘋果設備提供了卓越的性能和能效。與此同時，基于AMD軟硬件系統的大模型訓練體系也在不斷發展，為用戶提供了更多選擇。盡管英偉達沒有推出與蘋果相媲美的200G顯卡，但他們在顯卡領域的競爭仍然激烈。對比蘋果芯片與英偉達、英特爾、AMD的最新硬件和生態建設，我們可以看到不同廠商在性價比方面帶來了全新的選擇。

藍海大腦為生成式AI應用提供了極具吸引力的算力平臺，與英特爾緊密協作，為客戶提供強大的大模型訓練和推理能力，加速AIGC創新步伐、賦力生成式AI產業創新。

基于英特爾CPU+英偉達GPU大模型訓練基礎架構

一、深度學習架構大模型的主要優勢

當前主流大模型架構都是基于深度學習transformer的架構模型，使用GPU訓練深度學習架構的大模型主要有以下優勢：

1、高性能計算

深度學習中的大部分計算都是浮點計算，包括矩陣乘法和激活函數的計算。GPU在浮點計算方面表現出色，具有高性能計算能力。

2、并行計算能力

GPU具有高度并行的計算架構，能夠同時執行多個計算任務。深度學習模型通常需要執行大量的矩陣乘法和向量運算，這些操作可以高度并行的方式進行，從而提高深度學習模型訓練效率。

3、高內存帶寬

GPU提供高達幾百GB/s的內存帶寬，滿足深度學習模型對數據大容量訪問需求。這種高內存帶寬能夠加快數據傳輸速度，提高模型訓練的效率。

二、當前大多數大模型采用英特爾的CPU加英偉達的GPU作為計算基礎設施的原因

盡管GPU在訓練大模型時發揮著重要作用，但單靠GPU遠遠不夠。除GPU負責并行計算和深度學習模型訓練外，CPU在訓練過程中也扮演著重要角色，其主要負責數據的預處理、后處理以及管理整個訓練過程的任務。通過GPU和CPU之間的協同工作，可以實現高效的大規模模型訓練。

1、強大的性能

英特爾最新CPU采用Alder Lake架構，具備出色的通用計算能力。而英偉達最新GPU H100擁有3.35TB/s的顯存帶寬、80GB的顯存大小和900GB/s的顯卡間通信速度，對大數據吞吐和并行計算提供友好的支持。

2、廣泛的支持和生態系統

基于英特爾CPU提供的AVX2指令集和基于英偉達GPU提供的CUDA并行計算平臺和編程模型，構建優秀的底層加速庫如PyTorch等上層應用。

3、良好的兼容性和互操作性

在硬件和軟件設計上考慮彼此配合使用的需求，能夠有效地協同工作。這種兼容性和互操作性使得英特爾的CPU和英偉達的GPU成為流行的組合選擇，在大規模模型訓練中得到廣泛應用。

蘋果的M2 Ultra統一內存架構

在WWDC2023開發者大會上蘋果推出M2 Ultra芯片，以及搭載該芯片的新款Mac Studio和Mac Pro。這款芯片采用了第二代5nm制程工藝技術，是蘋果迄今為止最大且最強大的芯片。

去年3月，蘋果展示了一種將兩塊M1芯片“粘”在一起的設計，發布集成1140億顆晶體管、20核CPU、最高64核GPU、32核神經網絡引擎、2.5TB/s數據傳輸速率、800GB/s內存帶寬、128GB統一內存的“至尊版”芯片M1 Ultra。延續M1 Ultra的設計思路，M2 Ultra芯片通過采用突破性的UltraFusion架構，將兩塊M2 Max芯片拼接到一起，擁有1340億個晶體管，比上一代M1 Ultra多出200億個。

UltraFusion是蘋果在定制封裝技術方面的領先技術，其使用硅中介層（interposer）將芯片與超過10000個信號連接起來，從而提供超過2.5TB/s的低延遲處理器間帶寬。基于這一技術，M2 Ultra芯片在內存方面比M1 Ultra高出了50%，達到192GB的統一內存，并且擁有比M2 Max芯片高兩倍的800GB/s內存帶寬。以往由于內存不足，即使是最強大的獨立GPU也無法處理大型模型。然而，蘋果通過將超大內存帶寬集成到單個SoC中，實現單臺設備可以運行龐大的機器學習工作負載，如大型Transformer模型等。

AMD的大模型訓練生態

除蘋果的M2 Ultra在大模型訓練方面取得了顯著進展之外，AMD的生態系統也在加速追趕。

據7月3日消息，NVIDIA以其顯著的優勢在顯卡領域獲得了公認的地位，無論是在游戲還是計算方面都有著顯著的優勢，而在AI領域更是幾乎壟斷。然而，有好消息傳來，AMD已經開始發力，其MI250顯卡性能已經達到了NVIDIA A100顯卡的80%。 AMD在AI領域的落后主要是因為其軟件生態無法跟上硬件發展的步伐。盡管AMD的顯卡硬件規格很高，但其運算環境與NVIDIA的CUDA相比仍然存在巨大的差距。最近，AMD升級了MI250顯卡，使其更好地支持PyTorch框架。

MosaicML的研究結果顯示，MI250顯卡在優化后的性能提升顯著，大語言模型訓練速度已達到A100顯卡的80%。AMD指出，他們并未為MosaicML進行這項研究提供資助，但表示將繼續與初創公司合作，以優化軟件支持。 但需要注意的是，NVIDIA A100顯卡是在2020年3月發布的，已經是上一代產品，而NVIDIA目前最新的AI加速卡是H100，其AI性能有數倍至數十倍的提升。AMD的MI250顯卡也不是最新產品，其在2021年底發布，采用CDNA2架構，6nm工藝，擁有208個計算單元和13312個流處理器核心，各項性能指標比MI250X下降約5.5%，其他規格均未變動。

AMD體系的特點如下：

一、LLM訓練非常穩定

使用AMD MI250和NVIDIA A100在MPT-1B LLM模型上進行訓練時，從相同的檢查點開始，損失曲線幾乎完全相同。

二、性能與現有的A100系統相媲美

MosaicML對MPT模型的1B到13B參數進行了性能分析發現MI250每個GPU的訓練吞吐量在80%的范圍內與A100-40GB相當，并且與A100-80GB相比在73%的范圍內。隨著AMD軟件的改進，預計這一差距將會縮小。

三、基本無需代碼修改

得益于PyTorch對ROCm的良好支持，基本上不需要修改現有代碼。

英偉達顯卡與蘋果M2 Ultra 相比性能如何

一、英偉達顯卡與M2 Ultra相比性能如何

在傳統英特爾+英偉達獨立顯卡架構下，CPU與GPU之間的通信通常通過PCIe進行。最強大的H100支持PCIe Gen5，傳輸速度為128GB/s，而A100和4090則支持PCIe 4，傳輸速度為64GB/s。

另一個重要的參數是GPU的顯存帶寬，即GPU芯片與顯存之間的讀寫速度。顯存帶寬是影響訓練速度的關鍵因素。例如，英偉達4090顯卡的顯存帶寬為1.15TB/s，而A100和H100的顯存帶寬分別為1.99TB/s和3.35TB/s。

最后一個重要的參數是顯存大小，它指的是顯卡上的存儲容量。目前，4090是消費級顯卡的頂級選擇，顯存大小為24GB，而A100和H100單張顯卡的顯存大小均為80GB。這個參數對于存儲大規模模型和數據集時非常重要。

M2 Ultra的芯片參數和4090以及A100的對比（CPU采用英特爾最新的i9-13900KS）

從這些參數來看，蘋果的M2 Ultra相對于英偉達的4090來說性能稍低，與專業級顯卡相比則較為遜色。然而，M2 Ultra最重要的優勢在于統一內存，即CPU讀寫的內存可以直接被顯卡用作顯存。因此，擁有192GB的顯存幾乎相當于8個4090或者2.5個A100/H100的顯存。這意味著單個M2 Ultra芯片可以容納非常大的模型。例如，當前開源的LLaMA 65B模型需要120GB的顯存才能進行推理。這意味著蘋果的M2 Ultra可以直接適用于LLaMA 65B，而目前沒有其他芯片能夠單獨承載如此龐大的模型，甚至包括最新的H100。

從上述參數對比來看，M2 Ultra在其他指標接近4090的情況下，顯存大小成為其最大的優勢。盡管M2 Ultra并非專為大模型訓練而設計，但其架構非常適合進行大模型訓練。

在上層生態方面，進展也非常良好。2022年5月18日，PyTorch宣布支持蘋果芯片，并開始適配M1 Ultra，利用蘋果提供的芯片加速庫MPS進行加速Ultra上使用PyTorch進行訓練。以文本生成圖片為例，它能夠一次性生成更多且更高精度的圖片。

二、NVIDIA為什么不推出一款200GB顯存以上的GPU？

主要原因可以分為以下幾點：

1、大語言模型火起來還沒多久；

2、顯存容量和算力是要匹配的，空有192GB顯存，但是算力不足并無意義；

3、蘋果大內存，適合在本地進行推理，有希望引爆在端側部署AI的下一輪熱潮。

從2022年11月ChatGPT火起來到現在，時間也不過才半年時間。從項目立項，到確定具體的規格，再到設計產品，并且進行各種測試，最終上市的全流程研發時間至少在一年以上。客觀上講，大語言模型形成全球范圍的熱潮，一定會帶動對于顯存容量的需求。英偉達未來顯存容量的升級速度一定會提速。

過去之所以消費級顯卡的顯存容量升級較慢，根本原因是沒有應用場景。8GB的消費級顯卡用來打游戲足矣，加速一些視頻剪輯也綽綽有余。更高的顯存容量，只能服務于少量科研人員，而且大多都去買了專業卡專門應用。現在有了大語言模型，可以在本地部署一個開源的模型。有了對于顯存的明確需求，未來一定會快速提升顯存容量的。

其次，蘋果有192GB的統一內存可以用于大語言模型的“訓練”。這個認知是完全錯誤的。AI模型可以分為訓練（train）、微調（fine-tune）和推理(inference)。簡單來說，訓練就是研發人員研發AI模型的過程，推理就是用戶部署在設備上來用。從算力消耗上來說，是訓練>微調>推理，訓練要比推理的算力消耗高至少3個數量級以上。

訓練也不純粹看一個顯存容量大小，而是和芯片的算力高度相關的。因為實際訓練的過程當中，將海量的數據切塊成不同的batch size，然后送入顯卡進行訓練。顯存大，意味著一次可以送進更大的數據塊。但是芯片算力如果不足，單個數據塊就需要更長的等待時間。

顯存和算力，必須要相輔相成。在有限的產品成本內，兩者應當是恰好在一個平衡點上。現階段英偉達的H100能夠廣泛用于各大廠商的真實模型訓練，而不是只存在于幾個自媒體玩具級別的視頻里面，說明H100能夠滿足廠商的使用需要。

要按蘋果的顯存算法，一塊Grace Hopper就超過了啊。一塊Grace Hopper的統一內存高達512GB，外加Hopper還有96GB的獨立顯存，早就超了。

使用NVIDIA H100訓練ChatGPT大模型僅用11分鐘

AI技術的蓬勃發展使得NVIDIA的顯卡成為市場上備受矚目的熱門產品。尤其是高端的H100加速卡，其售價超過25萬元，然而市場供不應求。該加速卡的性能也非常驚人，最新的AI測試結果顯示，基于GPT-3的大語言模型訓練任務刷新了記錄，完成時間僅為11分鐘。

據了解，機器學習及人工智能領域的開放產業聯盟MLCommons發布了最新的MLPerf基準評測。包括8個負載測試，其中就包含基于GPT-3開源模型的LLM大語言模型測試，這對于評估平臺的AI性能提出了很高的要求。

參與測試的NVIDIA平臺由896個Intel至強8462Y+處理器和3584個H100加速卡組成，是所有參與平臺中唯一能夠完成所有測試的。并且，NVIDIA平臺刷新了記錄。在關鍵的基于GPT-3的大語言模型訓練任務中，H100平臺僅用了10.94分鐘，與之相比，采用96個至強8380處理器和96個Habana Gaudi2 AI芯片構建的Intel平臺完成同樣測試所需的時間為311.94分鐘。

H100平臺的性能幾乎是Intel平臺的30倍，當然，兩套平臺的規模存在很大差異。但即便只使用768個H100加速卡進行訓練，所需時間仍然只有45.6分鐘，遠遠超過采用Intel平臺的AI芯片。

H100加速卡采用GH100 GPU核心，定制版臺積電4nm工藝制造，擁有800億個晶體管。它集成了18432個CUDA核心、576個張量核心和60MB的二級緩存，支持6144-bit HBM高帶寬內存以及PCIe 5.0接口。

H100計算卡提供SXM和PCIe 5.0兩種樣式。SXM版本擁有15872個CUDA核心和528個Tensor核心，而PCIe 5.0版本則擁有14952個CUDA核心和456個Tensor核心。該卡的功耗最高可達700W。

就性能而言，H100加速卡在FP64/FP32計算方面能夠達到每秒60萬億次的計算能力，而在FP16計算方面達到每秒2000萬億次的計算能力。此外，它還支持TF32計算，每秒可達到1000萬億次，是A100的三倍。而在FP8計算方面，H100加速卡的性能可達每秒4000萬億次，是A100的六倍。

藍海大腦大模型訓練平臺

藍海大腦大模型訓練平臺提供強大的支持，包括基于開放加速模組高速互聯的AI加速器。配置高速內存且支持全互聯拓撲，滿足大模型訓練中張量并行的通信需求。支持高性能I/O擴展，同時可以擴展至萬卡AI集群，滿足大模型流水線和數據并行的通信需求。強大的液冷系統熱插拔及智能電源管理技術，當BMC收到PSU故障或錯誤警告（如斷電、電涌，過熱），自動強制系統的CPU進入ULFM（超低頻模式，以實現最低功耗）。致力于通過“低碳節能”為客戶提供環保綠色的高性能計算解決方案。主要應用于深度學習、學術教育、生物醫藥、地球勘探、氣象海洋、超算中心、AI及大數據等領域。

一、為什么需要大模型？

1、模型效果更優

大模型在各場景上的效果均優于普通模型

2、創造能力更強

大模型能夠進行內容生成（AIGC），助力內容規模化生產

3、靈活定制場景

通過舉例子的方式，定制大模型海量的應用場景

4、標注數據更少

通過學習少量行業數據，大模型就能夠應對特定業務場景的需求

二、平臺特點

1、異構計算資源調度

一種基于通用服務器和專用硬件的綜合解決方案，用于調度和管理多種異構計算資源，包括CPU、GPU等。通過強大的虛擬化管理功能，能夠輕松部署底層計算資源，并高效運行各種模型。同時充分發揮不同異構資源的硬件加速能力，以加快模型的運行速度和生成速度。

2、穩定可靠的數據存儲

支持多存儲類型協議，包括塊、文件和對象存儲服務。將存儲資源池化實現模型和生成數據的自由流通，提高數據的利用率。同時采用多副本、多級故障域和故障自恢復等數據保護機制，確保模型和數據的安全穩定運行。

3、高性能分布式網絡

提供算力資源的網絡和存儲，并通過分布式網絡機制進行轉發，透傳物理網絡性能，顯著提高模型算力的效率和性能。

4、全方位安全保障

在模型托管方面，采用嚴格的權限管理機制，確保模型倉庫的安全性。在數據存儲方面，提供私有化部署和數據磁盤加密等措施，保證數據的安全可控性。同時，在模型分發和運行過程中，提供全面的賬號認證和日志審計功能，全方位保障模型和數據的安全性。

三、常用配置

目前大模型訓練多常用H100、H800、A800、A100等GPU顯卡，其中H100 配備第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），與上一代產品相比，可為多專家 (MoE) 模型提供高 9 倍的訓練速度。通過結合可提供 900 GB/s GPU 間互連的第四代 NVlink、可跨節點加速每個 GPU 通信的 NVLINK Switch 系統、PCIe 5.0 以及 NVIDIA Magnum IO? 軟件，為小型企業到大規模統一 GPU 集群提供高效的可擴展性。

搭載 H100 的加速服務器可以提供相應的計算能力，并利用 NVLink 和 NVSwitch 每個 GPU 3 TB/s 的顯存帶寬和可擴展性，憑借高性能應對數據分析以及通過擴展支持龐大的數據集。通過結合使用 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand、Magnum IO 軟件、GPU 加速的 Spark 3.0 和NVIDIA RAPIDS?，NVIDIA 數據中心平臺能夠以出色的性能和效率加速這些大型工作負載。

1、H100工作站常用配置

CPU：英特爾至強Platinum 8468 48C 96T 3.80GHz 105MB 350W *2

內存：動態隨機存取存儲器64GB DDR5 4800兆赫 *24

存儲：固態硬盤3.2TB U.2 PCIe第4代 *4

GPU ：Nvidia Vulcan PCIe H100 80GB *8

平臺 ：HD210 *1

散熱 ：CPU+GPU液冷一體散熱系統 *1

網絡 ：英偉達IB 400Gb/s單端口適配器 *8

電源：2000W(2+2)冗余高效電源 *1

2、A800工作站常用配置

CPU：Intel 8358P 2.6G 11.2UFI 48M 32C 240W *2

內存：DDR4 3200 64G *32

數據盤：960G 2.5 SATA 6Gb R SSD *2

硬盤：3.84T 2.5-E4x4R SSD *2

網絡：雙口10G光纖網卡（含模塊）*1

雙口25G SFP28無模塊光纖網卡（MCX512A-ADAT ）*1

GPU：HV HGX A800 8-GPU 8OGB *1

電源：3500W電源模塊*4

其他：25G SFP28多模光模塊 *2

單端口200G HDR HCA卡(型號:MCX653105A-HDAT) *4

2GB SAS 12Gb 8口 RAID卡 *1

16A電源線纜國標1.8m *4

托軌 *1

主板預留PCIE4.0x16接口 *4

支持2個M.2 *1

原廠質保3年 *1

3、A100工作站常用配置

CPU：Intel Xeon Platinum 8358P_2.60 GHz_32C 64T_230W *2

RAM：64GB DDR4 RDIMM服務器內存 *16

SSD1：480GB 2.5英寸SATA固態硬盤 *1

SSD2：3.84TB 2.5英寸NVMe固態硬盤 *2

GPU：NVIDIA TESLA A100 80G SXM *8

網卡1：100G 雙口網卡IB 邁絡思 *2

網卡2：25G CX5雙口網卡 *1

4、H800工作站常用配置

CPU：Intel Xeon Platinum 8468 Processor,48C64T,105M Cache 2.1GHz,350W *2

內存 ：64GB 3200MHz RECC DDR4 DIMM *32

系統硬盤： intel D7-P5620 3.2T NVMe PCle4.0x4 3DTLCU.2 15mm 3DWPD *4

GPU： NVIDIA Tesla H800 -80GB HBM2 *8

GPU網絡： NVIDIA 900-9x766-003-SQO PCle 1-Port IB 400 OSFP Gen5 *8

存儲網絡 ：雙端口 200GbE IB *1

網卡 ：25G網絡接口卡 雙端口 *1

審核編輯 黃宇