《大模型專(zhuān)題：大模型的異構計算和加速》由英特爾院士戴金權在A(yíng)iCon人工智能開(kāi)發(fā)與應用大會(huì )上的演講內容整理而成。報告介紹了大語(yǔ)言模型的異構計算和加速相關(guān)技術(shù)。先闡述大語(yǔ)言模型基于Transformer解碼器架構的自回歸模型原理。接著(zhù)分析大模型推理和訓練面臨的瓶頸，包括內存帶寬、計算、顯存大小和分布式計算等方面。
報告重點(diǎn)介紹了大模型的異構計算和加速方法。包括XPU異構計算，涉及CPU、GPU、NPU等硬件加速；低比特計算，如模型量化/壓縮、數據類(lèi)型選擇、低比特算子應用以及對顯存使用量和訓練微調的影響，并對比了不同量化方式下多個(gè)模型的精度；還介紹了推理算法優(yōu)化，涵蓋Self - speculative decoding、KV Cache compression等多種方式。
此外，報告還介紹了IPEX - LLM開(kāi)源大模型XPU加速框架及其應用場(chǎng)景，如在Intel Core Ultra AI PC、Intel Arc A770 GPU等不同硬件上的加速體驗，包括Office助手、工業(yè)機器人代碼生成、AI座艙 - 汽車(chē)助理等多個(gè)應用案例展示了英特爾XPU在大模型應用創(chuàng )新方面的成果，并鼓勵關(guān)注和試用IPEX - LLM，在Intel XPU平臺開(kāi)發(fā)大模型及其應用。
附件：大模型的異構計算和加速:加速方法,包括XPU異構計算,多個(gè)模型的精度,推理算法優(yōu)化
增強型工作,智能企業(yè)開(kāi)始利用人工智能創(chuàng )造真正價(jià)值的方式;實(shí)時(shí)自動(dòng)決策帶來(lái)更高的效率和對變化中的客戶(hù)習慣與市場(chǎng)狀況更快的反應速度
基于對視頻的AI智能分析，實(shí)現皮帶運輸各類(lèi)異常情況的智能視頻分析和判別；實(shí)現設備的一鍵啟停、遠程操作控制等功能，有效降低危險作業(yè)區域安全事故發(fā)生率
AI 技術(shù)的發(fā)展揭示了第五種科學(xué)研究范式， 即通過(guò)機器猜想的方式應用于 科學(xué)智能，通過(guò)不同的算法思維和應用場(chǎng)景的對撞，得到不同領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識，從而推導位置結論的范式
AI 發(fā)展中產(chǎn)生了 五大悖論，揭示了AI 作為技術(shù)的局限性和未來(lái)可能應用方向的限制;AI 依然是一種意義重大的技術(shù)，它將顯著(zhù)提高生產(chǎn)和工 作效率
AI是一種更強的工具，像超級計算機一樣可被購買(mǎi);AI無(wú)所不能，人類(lèi)是執行器，AI將取代人類(lèi);AI將和人類(lèi)具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術(shù)及發(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產(chǎn)業(yè)競爭格局演變
B端及C端AI應用，目前B端應用落地較快，C端應用靜待殺手級應用出現;C端應用頭部格局穩定，但用戶(hù)需求不明確，往往是供給激發(fā)需求
國內通用類(lèi)大模型正在持續拓展應用領(lǐng)域，包括文心一 言、通義千問(wèn)、星火認知等一批通用大模型正在快速發(fā)展,垂直領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)類(lèi)大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創(chuàng )新技術(shù)，正在引領(lǐng)未來(lái)商業(yè)發(fā)展的新方向;將 AI 技術(shù)和 AI 應用視為增加企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)能力的伙伴，共同 生成商業(yè)新未來(lái)
當Al與勞動(dòng)高度互補時(shí)，互補效應變得強于位移效應，特別是在收入分配的上半部分，導致與低互補情況相比
模型無(wú)法做到無(wú)限制的創(chuàng )意賦能,隨著(zhù)海量設計師利用同一模型 進(jìn)行設計流程的迭代,產(chǎn)品的設計風(fēng)格可能趨于同化,擴大設計師在 實(shí)踐中所創(chuàng )造知識的影響力
訓練與微調成本,該訓練成本僅針對企業(yè)應用基礎模型結合行業(yè)知識與數據集進(jìn)行訓練與微調的成本,并非基礎大模型訓練成本,該成本仍然為行業(yè)知識壁壘顯著(zhù)的企業(yè)必須承擔的成本
