M1芯片 | Uitra | AMD | A100

M2芯片 | ARM | A800 | H100

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摘要：训练和微调大型语言模型对于硬件资源的要求非常高。目前，主流的大模型训练硬件通常采用英特尔的CPU和英伟达的GPU。然而，最近苹果的M2 Ultra芯片和AMD的显卡进展给我们带来了一些新的希望。

苹果的M2 Ultra芯片是一项重要的技术创新，它为苹果设备提供了卓越的性能和能效。与此同时，基于AMD软硬件系统的大模型训练体系也在不断发展，为用户提供了更多选择。尽管英伟达没有推出与苹果相媲美的200G显卡，但他们在显卡领域的竞争仍然激烈。对比苹果芯片与英伟达、英特尔、AMD的最新硬件和生态建设，我们可以看到不同厂商在性价比方面带来了全新的选择。

蓝海大脑为生成式AI应用提供了极具吸引力的算力平台，与英特尔紧密协作，为客户提供强大的大模型训练和推理能力，加速AIGC创新步伐、赋力生成式AI产业创新。

基于英特尔CPU+英伟达GPU大模型训练基础架构

一、深度学习架构大模型的主要优势

当前主流大模型架构都是基于深度学习transformer的架构模型，使用GPU训练深度学习架构的大模型主要有以下优势：

1、高性能计算

深度学习中的大部分计算都是浮点计算，包括矩阵乘法和激活函数的计算。GPU在浮点计算方面表现出色，具有高性能计算能力。

2、并行计算能力

GPU具有高度并行的计算架构，能够同时执行多个计算任务。深度学习模型通常需要执行大量的矩阵乘法和向量运算，这些操作可以高度并行的方式进行，从而提高深度学习模型训练效率。

3、高内存带宽

GPU提供高达几百GB/s的内存带宽，满足深度学习模型对数据大容量访问需求。这种高内存带宽能够加快数据传输速度，提高模型训练的效率。

二、当前大多数大模型采用英特尔的CPU加英伟达的GPU作为计算基础设施的原因

尽管GPU在训练大模型时发挥着重要作用，但单靠GPU远远不够。除GPU负责并行计算和深度学习模型训练外，CPU在训练过程中也扮演着重要角色，其主要负责数据的预处理、后处理以及管理整个训练过程的任务。通过GPU和CPU之间的协同工作，可以实现高效的大规模模型训练。

1、强大的性能

英特尔最新CPU采用Alder Lake架构，具备出色的通用计算能力。而英伟达最新GPU H100拥有3.35TB/s的显存带宽、80GB的显存大小和900GB/s的显卡间通信速度，对大数据吞吐和并行计算提供友好的支持。

2、广泛的支持和生态系统

基于英特尔CPU提供的AVX2指令集和基于英伟达GPU提供的CUDA并行计算平台和编程模型，构建优秀的底层加速库如PyTorch等上层应用。

3、良好的兼容性和互操作性

在硬件和软件设计上考虑彼此配合使用的需求，能够有效地协同工作。这种兼容性和互操作性使得英特尔的CPU和英伟达的GPU成为流行的组合选择，在大规模模型训练中得到广泛应用。

苹果的M2 Ultra统一内存架构

在WWDC2023开发者大会上苹果推出M2 Ultra芯片，以及搭载该芯片的新款Mac Studio和Mac Pro。这款芯片采用了第二代5nm制程工艺技术，是苹果迄今为止最大且最强大的芯片。

去年3月，苹果展示了一种将两块M1芯片“粘”在一起的设计，发布集成1140亿颗晶体管、20核CPU、最高64核GPU、32核神经网络引擎、2.5TB/s数据传输速率、800GB/s内存带宽、128GB统一内存的“至尊版”芯片M1 Ultra。延续M1 Ultra的设计思路，M2 Ultra芯片通过采用突破性的UltraFusion架构，将两块M2 Max芯片拼接到一起，拥有1340亿个晶体管，比上一代M1 Ultra多出200亿个。

UltraFusion是苹果在定制封装技术方面的领先技术，其使用硅中介层（interposer）将芯片与超过10000个信号连接起来，从而提供超过2.5TB/s的低延迟处理器间带宽。基于这一技术，M2 Ultra芯片在内存方面比M1 Ultra高出了50%，达到192GB的统一内存，并且拥有比M2 Max芯片高两倍的800GB/s内存带宽。以往由于内存不足，即使是最强大的独立GPU也无法处理大型模型。然而，苹果通过将超大内存带宽集成到单个SoC中，实现单台设备可以运行庞大的机器学习工作负载，如大型Transformer模型等。

AMD的大模型训练生态

除苹果的M2 Ultra在大模型训练方面取得了显著进展之外，AMD的生态系统也在加速追赶。

据7月3日消息，NVIDIA以其显著的优势在显卡领域获得了公认的地位，无论是在游戏还是计算方面都有着显著的优势，而在AI领域更是几乎垄断。然而，有好消息传来，AMD已经开始发力，其MI250显卡性能已经达到了NVIDIA A100显卡的80%。 AMD在AI领域的落后主要是因为其软件生态无法跟上硬件发展的步伐。尽管AMD的显卡硬件规格很高，但其运算环境与NVIDIA的CUDA相比仍然存在巨大的差距。最近，AMD升级了MI250显卡，使其更好地支持PyTorch框架。

MosaicML的研究结果显示，MI250显卡在优化后的性能提升显著，大语言模型训练速度已达到A100显卡的80%。AMD指出，他们并未为MosaicML进行这项研究提供资助，但表示将继续与初创公司合作，以优化软件支持。但需要注意的是，NVIDIA A100显卡是在2020年3月发布的，已经是上一代产品，而NVIDIA目前最新的AI加速卡是H100，其AI性能有数倍至数十倍的提升。AMD的MI250显卡也不是最新产品，其在2021年底发布，采用CDNA2架构，6nm工艺，拥有208个计算单元和13312个流处理器核心，各项性能指标比MI250X下降约5.5%，其他规格均未变动。

AMD体系的特点如下：

一、LLM训练非常稳定

使用AMD MI250和NVIDIA A100在MPT-1B LLM模型上进行训练时，从相同的检查点开始，损失曲线几乎完全相同。

二、性能与现有的A100系统相媲美

MosaicML对MPT模型的1B到13B参数进行了性能分析发现MI250每个GPU的训练吞吐量在80%的范围内与A100-40GB相当，并且与A100-80GB相比在73%的范围内。随着AMD软件的改进，预计这一差距将会缩小。

三、基本无需代码修改

得益于PyTorch对ROCm的良好支持，基本上不需要修改现有代码。

英伟达显卡与苹果M2 Ultra 相比性能如何

一、英伟达显卡与M2 Ultra 相比性能如何

在传统英特尔+英伟达独立显卡架构下，CPU与GPU之间的通信通常通过PCIe进行。最强大的H100支持PCIe Gen5，传输速度为128GB/s，而A100和4090则支持PCIe 4，传输速度为64GB/s。

另一个重要的参数是GPU的显存带宽，即GPU芯片与显存之间的读写速度。显存带宽是影响训练速度的关键因素。例如，英伟达4090显卡的显存带宽为1.15TB/s，而A100和H100的显存带宽分别为1.99TB/s和3.35TB/s。

最后一个重要的参数是显存大小，它指的是显卡上的存储容量。目前，4090是消费级显卡的顶级选择，显存大小为24GB，而A100和H100单张显卡的显存大小均为80GB。这个参数对于存储大规模模型和数据集时非常重要。

M2 Ultra的芯片参数和4090以及A100的对比（CPU采用英特尔最新的i9-13900KS）

从这些参数来看，苹果的M2 Ultra相对于英伟达的4090来说性能稍低，与专业级显卡相比则较为逊色。然而，M2 Ultra最重要的优势在于统一内存，即CPU读写的内存可以直接被显卡用作显存。因此，拥有192GB的显存几乎相当于8个4090或者2.5个A100/H100的显存。这意味着单个M2 Ultra芯片可以容纳非常大的模型。例如，当前开源的LLaMA 65B模型需要120GB的显存才能进行推理。这意味着苹果的M2 Ultra可以直接适用于LLaMA 65B，而目前没有其他芯片能够单独承载如此庞大的模型，甚至包括最新的H100。

从上述参数对比来看，M2 Ultra在其他指标接近4090的情况下，显存大小成为其最大的优势。尽管M2 Ultra并非专为大模型训练而设计，但其架构非常适合进行大模型训练。

在上层生态方面，进展也非常良好。2022年5月18日，PyTorch宣布支持苹果芯片，并开始适配M1 Ultra，利用苹果提供的芯片加速库MPS进行加速Ultra上使用PyTorch进行训练。以文本生成图片为例，它能够一次性生成更多且更高精度的图片。

二、NVIDIA为什么不推出一款200GB显存以上的GPU？

主要原因可以分为以下几点：

1、大语言模型火起来还没多久；

2、显存容量和算力是要匹配的，空有192GB显存，但是算力不足并无意义；

3、苹果大内存，适合在本地进行推理，有希望引爆在端侧部署AI的下一轮热潮。

从2022年11月ChatGPT火起来到现在，时间也不过才半年时间。从项目立项，到确定具体的规格，再到设计产品，并且进行各种测试，最终上市的全流程研发时间至少在一年以上。客观上讲，大语言模型形成全球范围的热潮，一定会带动对于显存容量的需求。英伟达未来显存容量的升级速度一定会提速。

过去之所以消费级显卡的显存容量升级较慢，根本原因是没有应用场景。8GB的消费级显卡用来打游戏足矣，加速一些视频剪辑也绰绰有余。更高的显存容量，只能服务于少量科研人员，而且大多都去买了专业卡专门应用。现在有了大语言模型，可以在本地部署一个开源的模型。有了对于显存的明确需求，未来一定会快速提升显存容量的。

其次，苹果有192GB的统一内存可以用于大语言模型的“训练”。这个认知是完全错误的。AI模型可以分为训练（train）、微调（fine-tune）和推理(inference)。简单来说，训练就是研发人员研发AI模型的过程，推理就是用户部署在设备上来用。从算力消耗上来说，是训练>微调>推理，训练要比推理的算力消耗高至少3个数量级以上。

训练也不纯粹看一个显存容量大小，而是和芯片的算力高度相关的。因为实际训练的过程当中，将海量的数据切块成不同的batch size，然后送入显卡进行训练。显存大，意味着一次可以送进更大的数据块。但是芯片算力如果不足，单个数据块就需要更长的等待时间。

显存和算力，必须要相辅相成。在有限的产品成本内，两者应当是恰好在一个平衡点上。现阶段英伟达的H100能够广泛用于各大厂商的真实模型训练，而不是只存在于几个自媒体玩具级别的视频里面，说明H100能够满足厂商的使用需要。

要按苹果的显存算法，一块Grace Hopper就超过了啊。一块Grace Hopper的统一内存高达512GB，外加Hopper还有96GB的独立显存，早就超了。

使用NVIDIA H100训练ChatGPT大模型仅用11分钟

AI技术的蓬勃发展使得NVIDIA的显卡成为市场上备受瞩目的热门产品。尤其是高端的H100加速卡，其售价超过25万元，然而市场供不应求。该加速卡的性能也非常惊人，最新的AI测试结果显示，基于GPT-3的大语言模型训练任务刷新了记录，完成时间仅为11分钟。

据了解，机器学习及人工智能领域的开放产业联盟MLCommons发布了最新的MLPerf基准评测。包括8个负载测试，其中就包含基于GPT-3开源模型的LLM大语言模型测试，这对于评估平台的AI性能提出了很高的要求。

参与测试的NVIDIA平台由896个Intel至强8462Y+处理器和3584个H100加速卡组成，是所有参与平台中唯一能够完成所有测试的。并且，NVIDIA平台刷新了记录。在关键的基于GPT-3的大语言模型训练任务中，H100平台仅用了10.94分钟，与之相比，采用96个至强8380处理器和96个Habana Gaudi2 AI芯片构建的Intel平台完成同样测试所需的时间为311.94分钟。

H100平台的性能几乎是Intel平台的30倍，当然，两套平台的规模存在很大差异。但即便只使用768个H100加速卡进行训练，所需时间仍然只有45.6分钟，远远超过采用Intel平台的AI芯片。

H100加速卡采用GH100 GPU核心，定制版台积电4nm工艺制造，拥有800亿个晶体管。它集成了18432个CUDA核心、576个张量核心和60MB的二级缓存，支持6144-bit HBM高带宽内存以及PCIe 5.0接口。

H100计算卡提供SXM和PCIe 5.0两种样式。SXM版本拥有15872个CUDA核心和528个Tensor核心，而PCIe 5.0版本则拥有14952个CUDA核心和456个Tensor核心。该卡的功耗最高可达700W。

就性能而言，H100加速卡在FP64/FP32计算方面能够达到每秒60万亿次的计算能力，而在FP16计算方面达到每秒2000万亿次的计算能力。此外，它还支持TF32计算，每秒可达到1000万亿次，是A100的三倍。而在FP8计算方面，H100加速卡的性能可达每秒4000万亿次，是A100的六倍。

蓝海大脑大模型训练平台

蓝海大脑大模型训练平台提供强大的支持，包括基于开放加速模组高速互联的AI加速器。配置高速内存且支持全互联拓扑，满足大模型训练中张量并行的通信需求。支持高性能I/O扩展，同时可以扩展至万卡AI集群，满足大模型流水线和数据并行的通信需求。强大的液冷系统热插拔及智能电源管理技术，当BMC收到PSU故障或错误警告（如断电、电涌，过热），自动强制系统的CPU进入ULFM（超低频模式，以实现最低功耗）。致力于通过“低碳节能”为客户提供环保绿色的高性能计算解决方案。主要应用于深度学习、学术教育、生物医药、地球勘探、气象海洋、超算中心、AI及大数据等领域。

一、为什么需要大模型？

1、模型效果更优

大模型在各场景上的效果均优于普通模型

2、创造能力更强

大模型能够进行内容生成（AIGC），助力内容规模化生产

3、灵活定制场景

通过举例子的方式，定制大模型海量的应用场景

4、标注数据更少

通过学习少量行业数据，大模型就能够应对特定业务场景的需求

二、平台特点

1、异构计算资源调度

一种基于通用服务器和专用硬件的综合解决方案，用于调度和管理多种异构计算资源，包括CPU、GPU等。通过强大的虚拟化管理功能，能够轻松部署底层计算资源，并高效运行各种模型。同时充分发挥不同异构资源的硬件加速能力，以加快模型的运行速度和生成速度。

2、稳定可靠的数据存储

支持多存储类型协议，包括块、文件和对象存储服务。将存储资源池化实现模型和生成数据的自由流通，提高数据的利用率。同时采用多副本、多级故障域和故障自恢复等数据保护机制，确保模型和数据的安全稳定运行。

3、高性能分布式网络

提供算力资源的网络和存储，并通过分布式网络机制进行转发，透传物理网络性能，显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，采用严格的权限管理机制，确保模型仓库的安全性。在数据存储方面，提供私有化部署和数据磁盘加密等措施，保证数据的安全可控性。同时，在模型分发和运行过程中，提供全面的账号认证和日志审计功能，全方位保障模型和数据的安全性。

三、常用配置

目前大模型训练多常用H100、H800、A800、A100等GPU显卡，其中H100 配备第四代 Tensor Core 和 Transformer 引擎（FP8 精度），与上一代产品相比，可为多专家 (MoE) 模型提供高 9 倍的训练速度。通过结合可提供 900 GB/s GPU 间互连的第四代 NVlink、可跨节点加速每个 GPU 通信的 NVLINK Switch 系统、PCIe 5.0 以及 NVIDIA Magnum IO™ 软件，为小型企业到大规模统一 GPU 集群提供高效的可扩展性。

搭载 H100 的加速服务器可以提供相应的计算能力，并利用 NVLink 和 NVSwitch 每个 GPU 3 TB/s 的显存带宽和可扩展性，凭借高性能应对数据分析以及通过扩展支持庞大的数据集。通过结合使用 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand、Magnum IO 软件、GPU 加速的 Spark 3.0 和 NVIDIA RAPIDS™，NVIDIA 数据中心平台能够以出色的性能和效率加速这些大型工作负载。

1、H100工作站常用配置

CPU：英特尔至强Platinum 8468 48C 96T 3.80GHz 105MB 350W *2

内存：动态随机存取存储器64GB DDR5 4800兆赫 *24

存储：固态硬盘3.2TB U.2 PCIe第4代 *4

GPU ：Nvidia Vulcan PCIe H100 80GB *8

平台：HD210 *1

散热：CPU+GPU液冷一体散热系统 *1

网络：英伟达IB 400Gb/s单端口适配器 *8

电源：2000W(2+2)冗余高效电源 *1

2、A800工作站常用配置

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

内存：DDR4 3200 64G *32