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种种迹象表明，由引发的算力军备竞赛已经悄然而至了。
从另一个侧面也可以得到印证：近期，浪潮在接受媒体采访时，就曾对外表示，“AIGC火热带来AI服务器需求量的爆增，3月份我们发现AI（服务器）市场出现几倍以上增长，以前（客户关注点）是能不能便宜点，现在是能不能用得上。”
近日，有媒体援引知情人士消息称，特斯拉CEO马斯克在推特内部启动了一项人工智能项目，为此购买了约1万个GPU。
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在此之前，在业界就不断流传各个互联网大厂都在紧急备货GPU，为其大模型开路。
地主家也没余粮。 本身也一直被算力紧缺所困扰。4 月 6 日， 就” 因需求量太大暂停了升级服务 “，并停止 Plus 付费项目的销售。
为了给 提供算力保障，其金主爸爸微软可以说劳心劳力。据悉，微软用几亿美元，耗费上万张英伟达A100芯片打造超算平台，只为给和新版必应提供更好的算力。不仅如此，微软还在Azure的60多个数据中心部署了几十万张GPU，用于的推理。
事实上，算力紧张这件事情，是从一开始就伴随着 。当初选择与微软合作，算力就是一个至关重要的考虑因素。据悉，在最初商量与微软合作时，要求微软在Azure云计算平台上“腾出”足够的算力单独给它们使用，且确保它们不与Azure提供的其他服务产生冲突。
业界普遍认为，大模型是巨头们的“玩具”，动辄上亿元的投入，小玩家是上不了“赌桌”的。
但是，不要忘了这类大模型有两面，一方面是模型训练，另一方面是模型推理应用。动辄几亿的算力投入，还只是模型训练阶段。在模型推理应用阶段，对于算力的需求，要远远高于训练阶段。
也就是说，大模型的训练需要几亿打底，那要想将大模型进行规模化应用，比如支撑成百上千万用户的频繁使用，那需要的算力成本可能就是百亿量级了。
接下来，我们致力于搞清楚为什么这类大模型这么“吃”算力。尤其是要搞清楚在大模型的应用阶段，用户量、业务量跟底层算力需求是什么关系。在此基础上，我们来测算，要支撑足够的用户量和业务规模，到底需要多少算力（尤其是GPU）。
训练阶段的算力消耗
先来看看训练阶段的算力消耗。
训练大型模型需要大量的算力，因为需要处理海量的数据。训练这类模型所需的算力取决于以下因素：模型的规模（参数数量）、训练数据集的大小、训练轮次、批次大小。
在此，我们假定要训练一个千亿规模的大模型，用1PB数据进行训练，训练一次，并且在10天内完成训练。看看需要消耗多少算力，并计算这样的算力消耗，如果用英伟达的芯片，需要多少芯片。
首先，我们要了解一个概念，即FLOPs（浮点运算次数）。FLOPs用来衡量执行某个任务所需的计算量。假设一个千亿（1000亿）参数的大型模型，我们可以参考GPT-3。GPT-3中最大的模型（1750亿参数）的训练大约需要3.14 * 10^23次浮点运算（FLOPs）。
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我们可以通过以下简化公式估算所需的FLOPs：
所需FLOPs = (千亿参数 / 1750亿参数) * 3.14 * 10^23 FLOPs
根据这个公式，我们得出训练一个千亿参数的模型大约需要1.8 * 10^23次浮点运算。
接下来，我们来看看英伟达的芯片。以英伟达A100 GPU为例，其具有每秒19.5万亿次（19.5 ）的浮点运算能力。
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要计算出需要多少个A100 GPU来满足这个算力需求，我们可以使用以下公式：
所需GPU数量 = 1.8 * 10^23 FLOPs / (19.5 * 10^12 FLOPs/s * 训练时间秒数)
如果希望在10天（约秒）内完成训练，可以按照以下计算方式得到所需GPU数量：
所需GPU数量 = 1.8 * 10^23 FLOPs / (19.5 * 10^12 FLOPs/s * )
根据这个公式，在10天内训练1000亿参数规模、1PB训练数据集，大约需要10830个英伟达A100 GPU。
接下来，我们来计算大模型的训练成本。
要计算训练一个千亿规模大型模型的总费用，我们需要考虑以下因素：GPU成本、其他硬件成本（如CPU、内存、存储等）、数据中心成本（如电力、冷却、维护等）、人力成本。
还是上面的例子，需要在10天内训练1000亿参数规模的大模型，总的成本如下：
GPU成本：
英伟达A100 GPU的价格因供应商和购买数量而异，假设每个A100 GPU的成本约为10000美元，那么10830个GPU的总成本约为：
10830 * $10,000 = $108,300,000
其他硬件成本：
GPU只是整个计算系统的一部分，我们还需要考虑其他硬件设备的成本。包括CPU、内存、存储、网络设备等。这些硬件成本可能占据整体硬件成本的一部分，假设其他硬件成本占GPU成本的20%，那么：其他硬件成本 = $108,300,000 * 20% = $21,660,000
数据中心成本：
我们还需要考虑数据中心的成本，包括电力、冷却、维护等。假设这些成本占GPU成本的10%，那么：数据中心成本 = $108,300,000 * 10% = $10,830,000
人力成本：
训练大型模型需要一支研究和工程团队，包括研究员、工程师、数据科学家等。人力成本因团队规模和地区差异而异。在这里，我们假设人力成本约为200万美元。
综合以上因素，训练一个千亿规模大型模型的总费用大约为：
总费用 = GPU成本 + 其他硬件成本 + 数据中心成本 + 人力成本
= $108,300,000 + $21,660,000 + $10,830,000 + $2,000,000
≈ $142,790,000
因此，在10天内训练一个千亿规模的大型模型大约需要花费1.43亿美元。
当然，如果训练时间长一点，就可以用更少的GPU，花费更少的成本。但一般而言，总成本都会在几千万美元规模。
从上面的分析可以发现，大模型真的是烧钱的游戏。先不考虑大模型的研发，就是要完成一次大模型的训练，首先就要有上亿的成本投入。
推理应用的算力消耗
需要指出的是，并不是模型训练好了就万事大吉。大模型的应用不是免费的，也是需要消耗算力的。
那么，在模型使用过程中，消耗的算力该怎么计算呢？
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要计算一个用户向提问并获得回复所需的算力，我们需要考虑以下因素：模型规模（参数数量）、输入文本长度（问题长度）、输出文本长度（回复长度）、模型的计算复杂性。其他3个要素好理解，模型的计算复杂性是什么呢？模型计算复杂性指的是模型本身的复杂程度，它与模型维度（D）和模型层数（N）成正比。
用户一个问题，需要消耗的算力，可以用以下公式计算：所需FLOPs ≈ L * D * N。其中，L是用户问题的输入长度与模型回答的输出长度之和。
我们假设一个用户问一个50个字的问题，给出了1000字的回复。完成这样一次交互需要消耗的算力：
所需FLOPs ≈ L * D * N
≈ 1050 * 1280 * 96
≈ 128,448,000
因此，当输入问题长度为50个词，输出回复长度为1000个词时，处理一个用户向提问并获得回复所需的算力约为128.45百万次浮点运算（FLOPs）。
在此，我们需要澄清一个问题：回答不同类型的问题，只要问题长度和答案长度都一样，其消耗的算力都一样么？比如同样的问题和答案长度，写小说和做算术题这两类任务消耗的算力是否一样。
在理论上，只要输入问题长度和输出答案长度相同，处理不同类型问题所需的算力应该是相似的。这是因为，无论问题类型如何，模型的计算复杂性主要取决于输入序列长度（L）、模型维度（D）和模型层数（N）。不过，在实际应用中，根据问题的难度和特定上下文，某些任务可能需要更多的计算步骤来生成更准确的答案。
例如，在生成小说文本时，模型可能需要花费更多的计算资源来保持句子的连贯性、情感和文学风格。而在解决算术问题时，模型可能需要更多的计算资源来处理数学逻辑。然而，从整体来看，两者之间的计算复杂性差异相对较小。
因此，在问题长度和答案长度相同的情况下，不同类型的任务（如写小说和解决算术问题）消耗的算力可能存在一定差异，但总体上应该相差不大。
接下来，我们要进一步计算用户使用这类大模型的算力成本，也就是说用户问一个问题，到底要花多少钱。
一般而言，大模型都部署在云端，用户通过云服务来调用相应的计算资源。
要计算使用云计算服务调用的费用，我们需要了解云计算厂商的计算资源定价。这些价格可能因厂商、地区和资源类型而异。
我们以 Web （AWS）的英伟达A100 GPU为例，我们可以估算费用。
首先回顾我们之前的计算，对于一个输入长度为50字、输出长度为1000字的问题，处理一个请求所需的算力约为128.45百万次浮点运算（FLOPs）。
现在，我们需要了解GPU的性能以及在云计算平台上的计费方式。以AWS的g4dn实例为例，它使用的是英伟达T4 GPU，每个GPU具有8.1 的计算能力（这与我们之前提到的A100 GPU（具有19.5 的性能）不同。因此，我们需要对计算进行一些调整。）
假设我们需要在1秒内完成这个请求。那么，我们可以计算所需的T4 GPU数量：
所需T4 GPU数量 = 所需FLOPs / (8.1 * 10^12 FLOPs/s)
≈ 128.45 * 10^6 / (8.1 * 10^12)
≈ 0.
根据AWS的价格策略，以美国东部地区为例，g4dn.实例（1个英伟达T4 GPU）的按需价格约为0.526美元/小时。如果我们假设每个请求都需要1秒钟完成，那么一小时内可以处理的请求数量为：
每小时处理的请求数量 = 3600秒 / 1秒
= 3600
根据这个估算，使用一个g4dn.实例处理请求的成本约为：
每小时成本 = $0.526 / 3600 请求
≈ $0. / 请求
所以，使用云计算服务（以AWS为例）调用的能力，每处理一个输入长度为50字、输出长度为1000字的问题，大约需要消耗0.美元的云计算资源。用1美元可以向提问约6843个问题。
最后，我们来讨论另一个问题，看看一个英伟达芯片可以同时支撑多少用户使用。
为了估算英伟达GPU可以同时支撑多少个用户，我们需要了解GPU的性能。以英伟达T4 GPU为例，它具有8.1 的计算能力。之前我们计算过，处理一个输入长度为50字、输出长度为1000字的问题所需的算力约为128.45百万次浮点运算（FLOPs）。
假设每个用户请求的处理时间是1秒。这样，我们可以计算英伟达T4 GPU可以同时支撑的用户数量：
所需FLOPs = 128.45 * 10^6 FLOPs
T4性能 = 8.1 * 10^12 FLOPs/s
用户数量 = T4性能 / 所需FLOPs
= (8.1 * 10^12 FLOPs/s) / (128.45 * 10^6 FLOPs)
≈ 63,088
根据这个估算，一块英伟达T4 GPU可以同时支撑大约63,088个用户（假设每个用户请求的处理时间是1秒，输入长度为50字，输出长度为1000字）。
如果换成英伟达的A100（19.5 的计算能力），则一块A100芯片可以同时支撑15万用户使用。
注意，以上计算都是建立在1000亿参数规模的大模型基础上的。目前的大模型参数规模普遍要超过1000亿，一块芯片能够支撑的用户数要小于上面的计算数值。
根据上面的计算，对于一个5000亿参数规模的大模型，一个A100芯片能够支撑的用户数量预计在3万左右。那要同时支撑1亿用户使用，需要的A100芯片数量就要超过3000个；如果使用T4GPU，那需要的芯片数量可能得上万。
中国在这场GPU盛宴中，不应该缺席
在这场大模型引发的算力军备竞赛当中，GPU芯片成为整个行业的焦点。
为此，数据猿依据Jon （JPR）报告（2020年）、各厂商官方网站和各种硬件评测网站的信息，统计了全球GPU市场的情况，包括主要厂商及其典型产品、性能参数、产品价格、出货量和市场占比，具体如下表：
在深度学习和人工智能的黄金时代，GPU犹如翱翔于浩渺天空的翅膀，赋予大模型行业强大的推进力。这些并行计算的神奇力量，像涓涓细流汇成磅礴大河，携带着无尽的智慧，助推人类探索知识的边界。在GPU的支持下，我们打破了次元壁，砥砺前行，迈向前所未有的高峰。
正是因为GPU强大的计算能力，大模型得以茁壮成长，从浅层神经网络发展到深度学习的复杂模型，从局限的应用领域扩展至无所不及的智能场景。今日的计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域的突破和革新，离不开GPU这位得力助手的默默付出。而大模型所孕育的智慧，正源源不断地流入各个行业。
在未来的道路上，GPU将继续担任大模型行业的引领者，携手开拓新的计算领域，为人类书写更为辉煌的篇章。
目前来看，在整个AIGC产业中，中国的应用生态建设是最强的，在大模型领域虽然跟还有一定的差距，但追赶很快。但是，在GPU芯片领域，我们差距还非常大，且在短期内看不到赶超的希望。
就像一个木桶，最终决定能装多少水，不是取决于长板，而是决定于最短的那块木板。在这场军备竞赛当中，我们不要只关注大模型，而忽视了GPU芯片。中国要想在这个领域实现追赶，就必须要补上GPU的短板。
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文：一蓑烟雨/数据猿
