FB最大模型训练一轮电费就好几百万,机器学习的训练成本难题

来源:未知 时间:2020-07-06 11:54:29 字体:[ ]

原标题:FB最大模型训练一轮电费就好几百万,机器学习的训练成本难题

大数据文摘出品

来源:economist

编译:张大笔茹、Andy

对于计算工业,其最基本的一个倘若是:数字处理会变得越来越益处。并且按照著名的摩尔定律,能够展望在给定尺寸的芯片其上面能集成的电路个数(差不众相等于算力)清淡每两年会翻一番。

斯坦福人造智能钻研所副所长克里斯托弗·曼宁外示,对于很众相对浅易的AI行使来言,上述倘若意味着训练成本的降矮。但对于有些行使现在却不是云云的,稀奇是由于一连增补的钻研复杂性和竞争性,使得最前沿模型的训练成本还在一连上升。

曼宁用BERT模型来举例,BERT是谷歌在18年挑出的AI说话模型,已被用在谷歌搜索中。该模型有超过3.5亿个内部参数,而且要大量数据来进走训练,也许用了33亿个大片面来自维基百科的单词来训练。接着曼宁说,现在望来维基百科都不是个众大的数据集了。“倘若能用300亿个单词训练一个编制,那它的性能一定比用30亿个单词训练的编制要好。”但更众的数据也意味着要用更众算力进走声援。

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总部位于添州的OpenAI外示,随着对机器学习有趣的一连增补,对算力的需求从12年最先也急剧增补了。到18年,用于训练大型模型的计算机算力相比之前已添长了30万倍,并且还每三个半月翻一番(见图)。比如,为训练能在DOTA 2中击败人类的“OpenAI Five”编制,就几乎将机器学习训练扩展到了“史无前例的程度”,差不众用数千块芯片训练了十众个月。

关于一切这些训练成本的实在数字,马萨诸塞州阿默斯特大学的钻研人员在19年发外的一篇论文中进走了推想,例如训练某个版本的Transformer模型能够就要消耗300万美金。同时Facebook的AI负责人杰罗姆·佩森蒂外示,针对现在最大的模型进走一轮训练光是电费能够就好几百万美金。

云计算辅助

然而,对于Facebook云云19年利润就达185亿美元的公司,这点钱不算什么。但对于那些现金并不优裕的公司就有点压力山大了。著名风险投资公司Andreessen Horowitz (a16z)指出,很众AI初创公司都是从云计算公司(如亚马逊和微柔)来租用训练所需的算力。而因此带来的费用(未必占收入的25%或更众)也是AI初创公司投资吸引力矮于老式柔件公司的因为之一。3月,曼宁博士在斯坦福大学的同事们,包括著名的李飞飞,一首呼吁创建美国国家钻研云计算计划,旨在协助美国AI钻研人员答对一连添长的训练费用。

对算力日好添长的需求同时也推动了芯片设计和AI专用计算设备的荣华发展。专用芯片的第一波浪潮是GPU的展现,其在90年代设计出来就是为了用于添强视频游玩图形处理。而专门巧的是,GPU也专门正当现在AI行使中的数学计算。

相比首GPU现在还有更专科的芯片,各个公司也正在致力于钻研这些芯片。往年12月,英特尔就以20亿美元的价格收购了以色列公司Habana Labs;而成立于16年的英国公司Graphcore在2019年的估值为20亿美元;最大的GPU制造商Nvidia等公司已对其芯片进走了重新设计来适宜AI的计算需求;Google内部设计了本身的“张量处理单元”(TPU)芯片;而中国科技巨头百度也已用上了本身的“昆仑”芯片。毕马威的阿方索·马龙认为,专用AI芯片的市场价值已达约100亿美元的周围,而到2025年预估能达到800亿美元。

Graphcore的创首人之一奈杰尔·图恩外示:“计算机体系组织必要适宜现在训练处理数据的手段。” 对于AI运算其最基础的特征能够说就是“并走”,即将运算切分为很众幼块同时进幸运算。例如,Graphcore的芯片有1,产品导航200众个单独的数字运算核,能连接在一首挑供更众的算力。而添州的创业公司Cerebras采取了更极端的手段,每个芯片占用了整张硅片,每张硅片上能安放40万旁边个核。

除了并走,其他优化也很主要。Cerebras的创首人之一安德鲁·费尔德曼指出,AI模型消耗了大量时间来进走乘零操作。而由于这些计算效果总时零,以是其实很众都是不消要的,以是Cerebras的芯片就尽量避免实走这些运算。同时,Graphcore的Toon老师说,与很众义务分别,现在AI并不必要超准确的计算。这也意味着芯片设计人员能经过缩短运算所需的精度来撙节能耗。(而计算精度到底能降到什么程度仍是个盛开性题目。)

之后一切这些因素都能综相符首来获得更大升迁。Toon就认为Graphcore现在的芯片效果是GPU的10到50倍。

现在相通的创新变得越来越主要,由于对算力需求激添正赶上摩尔定律逐渐失效的时候。现在缩短芯片变得越来越难得,而且带来的利润也越来越幼。往年,Nvidia的创首人黄仁勋心直口快地说:“摩尔定律失效了”。

量子解决方案和神经形式方案

因此,现在钻研人员还在追求更众的解决手段。其中一栽是量子计算,行使量子力学的逆直觉特性为某些类型的计算进走大幅挑速。关于机器学习的一栽思考角度是将它望作是一个优化题目,而计算机试图在数百万个变量中进走权衡从而求出尽能够最幼值。微柔量子编制部分负责人Krysta Svore说,一栽称为格罗弗算法的量子计算技术具有重大的挑速潜力。

另一栽思想是从生物学中获得启发,认为现在的蛮力手段并不是唯一的手段。当Cerebras的芯片运走首来,功耗大约为15kw,足以为数十座房屋供电(相通数目GPU能耗更众)。而相比首来,人脑消耗能量就只有也许20w,只有前者的千分之一,而人脑在很众方面都比硅芯片更智慧。因此,英特尔和IBM等公司正在钻研“神经形式”芯片,期待设计出更能模仿生物大脑神经元电走为的组件。

但到现在为止,这两条路都还很迢遥。量子计算机在理论上相对容易理解些,但尽管有谷歌,微温文IBM等技术巨头投入数十亿美元,实际搭建却仍是个重大挑衅。而神经形式芯片固然是用现有技术构建的,但让设计人员很颓丧的是,就连神经科学家都还不怎么晓畅大脑原形在做什么以及怎么做到的。

这意味着,在可意料的异日,AI钻研人员将不得不不息尽能够地压榨现有计算技术性能。而Toon老师对此照样很笑不悦目的,他认为经过更专科硬件以及调整现有柔件让训练更快,也照样能带来很大利润。为了表明这个新周围的发展,他用电子游玩打了个比方:“现在吾们已超越了乓(Pong),能够到了吃豆人。”

异国钱来进走训练的穷炼丹师们理所自然地期待他说的是对的。

有关报道:

https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/the-cost-of-training-machines-is-becoming-a-problem

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