CSDN | AI大模型百舸争流背后，核心计算引擎是竞争关键

日前，Sora横空出世，凭借肉眼可见的性能优势与长达 60s 的视频生成时长，OpenAI再次以一款多模态大模型工具引爆全球。目前，中国公司发布的大模型数量已经超过130个，但似乎能打的并不多。在一些方面，国外头部大模型可以说是处在碾压式领先的地位。

究其原因，固然有先入后入之别，但可能更多还是核心计算引擎的差距。众所周知，大模型训练是计算的“暴力美学”的胜利。大模型的构建主要是基于Transformer进行构建，简单来讲就是通过堆叠模型的层数来加大模型可学习的参数量，让更多的参数来承载文本中深层次的信息。这本身并不存在技术壁垒，大模型能力涌现的关键是如何处理好巨量的计算资源消耗和更长的大数据集处理时间的问题。而这正是计算规则的高度抽象聚合体——计算引擎的战场。如果说芯片等底层硬件决定了算力的物理极限，如何释放算力和高效处理数据则取决于数据库等计算引擎。因此，能否选对合适的计算引擎将成为模型训练效率的决定性因素。

全内存分布式计算引擎可以将数据计算性能发挥到极致，高度匹配transformer模型的运行机制，几乎就是为大模型而生。对比传统的交易型数据库设计重点在于数据的存储和管理，初衷为了适用商务、财务等需要精确数据管理的应用场景，致力于优化数据的一致性、可靠性和事务性。当面对当前的人工智能大模型运算需求时，这些传统数据库面临诸多局限性。例如处理Sora等大模型所需的视频、文本等非结构化数据时会有限制；传统的交易型数据库更多优化了针对小规模数据的精确查询处理，而大模型需要针对大规模数据集进行快速扫描、读取；更无法支撑大模型高密度计算的训练推理任务。传统的交易型数据库在设计和能力上并不适合当前AI大模型的运算需求。

为什么说全内存分布式计算引擎几乎是为AI大模型而生的呢？从系统设计的角度着眼有以下几点：

1．大规模并行处理能力：分布式计算架构使得全内存计算引擎可以轻松扩展到数百甚至数千个处理节点，可以在多个计算节点间分配任务，实现对GPU等计算资源的动态管理和优化配置。这种资源管理能力确保了大模型训练过程中资源的高效利用。

2．高速数据访问：“全内存”意味将数据直接加载到内存中，而不是依赖于传统的磁盘I/O操作，大大减少了数据访问的延迟，使得数据的读写速度远快于传统的基于磁盘的数据库系统，进而提升了大模型训练速度。

3．多模态数据处理能力：内存分布式计算引擎通常设计有更加灵活的数据处理能力，可以有效处理大规模的非结构化数据，更好地支持AI和机器学习应用的需求。

4．实时计算能力：全内存分布式计算支持实时数据处理，这对于需要快速迭代和更新的AIG模型尤为重要。这样的计算能力确保了模型能够及时地从新数据中学习，提高了模型的准确性和效率。

5. 容错机制和安全性：全内存分布式计算引擎通常具有高效的容错机制，可以在节点失败时快速恢复数据和计算任务。这对于长时间运行的大训练任务至关重要，因为它保证了训练过程的连续性和数据的完整性。

综上所述，全内存分布式计算引擎通过其大规模并行处理能力、高速数据访问和灵活的数据处理能力，成为了AI大模型训练及推理的核心基础设施。

形象来讲，全内存分布式计算引擎之于大模型就像是一个超级强大的图书馆，它的核心任务是帮助其学习和成长。这个“图书馆”使用了一些特别的方法来让学习变得更快、更聪明：

1. 让资源不浪费：这个图书馆很聪明，它知道如何最有效地利用每一张桌子和每一本书，确保资源不被浪费，同时也保证了大模型能以最低的成本学习。

2. 立即拿到书：传统的图书馆需要你去书架上找书，这就像计算机从硬盘读取数据一样慢。而全内存计算引擎把所有书都放在图书馆的中央桌子上，让大模型随时可以直接拿到它需要的信息，大大加快了学习速度。

3. 无限扩大的空间：想象这个图书馆可以随时增加更多的桌子来放更多的书，这样不管学习任务有多大，它都能处理。这就是分布式计算的魔力，它可以根据需要增加更多的计算资源。

4. 随时更新知识：这个图书馆可以立刻拿到最新的书籍和资料，帮助AIG即时了解世界的最新变化，确保它的知识总是最新鲜的。

5. 书丢了没关系：如果图书馆的某本书不小心丢了或者损坏了，它可以很快找到替代品，这样学习就不会被中断。这种能力让大模型训练过程中即使遇到了一些小问题也能保证连续性。

简单来说，全内存分布式计算引擎就像是一个超级图书馆，让AIG可以更快、更聪明地学习和成长，不论它面对的任务有多大或多复杂。

然而，我国在全内存分布式计算引擎方面，过去很长时间落后于国外。在2021年底，工信部印发的《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中，将全内存高速数据引擎、分布式数据处理等技术列为关键基础软件补短板技术。

如果没有全内存分布式计算引擎，AI大模型训练将面临多个挑战，可能导致效率低下、成本增加，甚至在某些情况下无法实施。具体来说，这些挑战包括：

1．训练时间大幅增加：缺乏全内存计算的高速数据访问能力，将导致数据加载到计算单元的时间显著增加，这会导致整体的训练时间大幅延长。对于需要迭代训练数周或数月的大型AI模型，这种延迟是不可接受的。

2．计算资源利用率低下：在非全内存系统中，计算单元（如CPU或GPU）可能会因为等待数据加载而闲置，这降低了计算资源的利用率。高性能计算资源的闲置不仅浪费了昂贵的资源，还降低了训练过程的经济效益。

3．难以处理大规模数据集：AI模型，特别是深度学习模型，往往需要大量的数据进行训练以达到较好的性能。没有全内存分布式计算引擎的高吞吐量和低延迟特性，处理这些大规模数据集变得非常困难，可能导致数据处理成为瓶颈，限制模型性能的提升。

4．扩展性问题：全内存分布式计算引擎支持水平扩展，可以通过增加更多的计算节点来提高计算能力。缺乏这种能力，意味着难以通过增加硬件资源来提高训练速度或处理更复杂的模型。

5．复杂度和成本增加：为了试图弥补没有全内存计算能力的不足，组织可能需要采用更复杂的数据预处理和优化技术，或者投资于更高性能的存储系统。这不仅增加了系统的复杂度，也可能导致成本显著增加。

上述所有的问题都将传导到用户，无论是在应用响应速度、准确性还是成本效益上，用户体验都将是一场灾难，最终损害的是大模型产品的用户黏性和市场竞争力。因此，缺失全内存分布式计算引擎，AI大模型的训练将面临效率、成本、扩展性和性能的多重挑战，这可能阻碍AI技术的发展和应用。

新一轮的科技革命由人工智能引领，生成式AI的出现，真正赋予了人工智能大规模落地的场景。在全球AI领域的竞争，国际头部企业已经一骑绝尘。全内存分布式计算引擎是支撑中国AI大模型基础架构发展的关键技术，值得更多关注。加上高端芯片禁令的影响，国产大模型要想实现“大力出奇迹”，必须通过全内存分布式计算引擎“用好每一分力”。