隨著人工智能技術的快速發展，大模型訓練已成為推動技術進步的關鍵因素。然而，大模型訓練對算力的需求巨大，如何構建高效、穩定的計算集群成為業界面臨的挑戰。近日，vivo AI架構工程師劉東陽分享了vivo在大模型計算集群建設方面的實踐經驗和創新技術，為我們提供了寶貴的參考。

一、算力對大模型訓練的重要性

大模型訓練需要消耗巨大的算力，算力不足將直接影響大模型的迭代升級效率，成為制約其發展的瓶頸。根據OpenAI團隊在2020年提出的Scaling Laws，要想提高模型效果，需要擴大模型參數規模、訓練數據集以及算力規模。例如，Meta的OPT-175B大模型單卡A100算力需要訓練近100年，而要在30天內完成訓練，則需要超過1000張卡。因此，構建高性能、高穩定的計算集群至關重要。

二、大模型訓練對計算集群的核心訴求

大模型訓練對計算集群的核心訴求包括高性能、高穩定的計算、網絡、存儲和調度。在計算方面，GPU性能的要求越來越高，低精度訓練和高速互聯是趨勢。在網絡方面，高帶寬、低延遲、長穩定的網絡是大規模分布式訓練性能的關鍵。在存儲方面，大模型訓練需要高吞吐、高iops、低時延的分布式存儲。在調度方面，基于云原生的調度系統，提供面向AI訓練的高效調度和資源管理。

三、vivo大模型計算集群的整體架構

vivo大模型計算集群采用了公有云集群和IDC自建集群相結合的方式，實現了高性能GPU卡、高性能RDMA網絡、高性能分布式存儲等關鍵技術的應用。此外，vivo還基于VTraining訓練平臺，實現了任務生命周期管理、異常監控識別、故障自動隔離、任務自動重啟等功能，確保了大模型訓練的穩定性和高效性。

四、vivo自研藍心大模型訓練的實踐心得

vivo在自研藍心大模型訓練過程中，積累了豐富的實踐經驗。首先，大規模分布式訓練是一個軟硬一體系統工程，需要基礎設施、訓練加速、平臺等團隊的通力協作、軟硬件協同優化。其次，通信鏈路及流量監控、基礎設施保障、訓練、通信框架、調度管理、服務器、網絡、存儲等方面的優化至關重要。最后，混合云異構算力管理、大規模調度性能優化、軟硬協同保障大模型訓練等技術的應用，為vivo大模型訓練的高效性和穩定性提供了有力保障。

總之，vivo在大模型計算集群建設方面的實踐經驗和創新技術，為業界提供了寶貴的參考。隨著人工智能技術的不斷發展，大模型訓練對算力的需求將越來越高，如何構建高效、穩定的計算集群將成為業界面臨的重要挑戰。我們期待更多像vivo這樣的企業，能夠分享更多關于大模型計算集群建設的經驗和創新技術，共同推動人工智能技術的進步。