9月21日，華為云CTO張宇昕在華為全聯(lián)接大會2023主題演講中表示，大模型重塑千行萬業(yè)的背后，是眾多復雜的技術挑戰(zhàn)，需要核心技術的持續(xù)創(chuàng)新和突破。華為云以全局的系統(tǒng)性創(chuàng)新，不斷攻堅克難，構建AI時代最佳云底座。
華為云CTO張宇昕
張宇昕指出，隨著大模型出現(xiàn)能力涌現(xiàn)、多模態(tài)融合、MOE等趨勢，模型參數(shù)將從現(xiàn)在的5400億很快超過數(shù)萬億，對海量的穩(wěn)定算力、大規(guī)模并行訓練、以及整體的架構設計都提出了更高要求；同時，數(shù)據(jù)集規(guī)模和Token長度的激增也將帶來新的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)相互影響、環(huán)環(huán)相扣，可以說大模型及相關應用是迄今為止最復雜的軟硬件系統(tǒng)工程。
為應對AI時代的挑戰(zhàn)，華為云實現(xiàn)了軟硬件結合的系統(tǒng)性創(chuàng)新：
在系統(tǒng)架構層，華為云QingTian架構全新升級分布式QingTian架構，通過打破計算、存儲、網(wǎng)絡的邊界，把過去主從式架構升級為對等架構，極大地提升了AI算力。
基于分布式QingTian架構，華為云昇騰AI云服務提供了算力集群、計算引擎CANN、AI開發(fā)框架MindSpore和AI開發(fā)平臺ModelArts，為大模型和AI應用的開發(fā)、運行提供最佳算力服務。
在數(shù)據(jù)處理層，華為云提供云上全流程一站式能力，包括數(shù)據(jù)存儲、分析、共享、標注方案，讓企業(yè)實現(xiàn)大模型數(shù)據(jù)“找得到”“存得下”“記得住”“用得了”。
在AI云存儲方面，華為云獨創(chuàng)了具備220TB超大帶寬和微秒級超低時延的內(nèi)存服務EMS，以此支持NPU/GPU的內(nèi)存擴展，可以容納PB級超大規(guī)模參數(shù)，讓參數(shù)存得下；同時，基于SFS Turbo文件存儲的大并發(fā)、高吞吐緩存服務，可提供千萬級IOPS，將10億條數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的準備時間從100小時縮短至5小時，讓數(shù)據(jù)準備速度快；此外，基于OBS對象存儲構建的低成本大容量知識湖服務，通過深度歸檔、智能存儲分級和存儲管理統(tǒng)計平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)精細化管理，數(shù)據(jù)和向量的存儲TCO降低30%，讓海量數(shù)據(jù)存得起。
作為大模型的“超級外腦”，向量數(shù)據(jù)庫是AI時代的剛需產(chǎn)品。華為云GaussDB向量數(shù)據(jù)庫具備千億級大規(guī)模向量數(shù)據(jù)快速查詢更新的能力，檢索規(guī)模提升10倍，查詢時延<10ms，響應速度提升2倍。另外，GaussDB向量數(shù)據(jù)庫具有千維查詢能力，查詢結果更精準，助力企業(yè)業(yè)務更智能。
數(shù)據(jù)是大模型的源泉，華為云數(shù)智融合平臺通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源和元數(shù)據(jù)技術LakeFormation等四大關鍵技術為大模型提供更高效、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)底座。同時，華為云全新發(fā)布智能數(shù)據(jù)洞察產(chǎn)品DataArts Insight，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行了語義擴展和領域知識關聯(lián)，讓大模型在消費階段的調(diào)優(yōu)和推理效率倍增。
為了給大模型高質(zhì)量“供數(shù)”、讓大模型高安全“用數(shù)”，華為云推出了高質(zhì)量、高安全的數(shù)據(jù)要素流通解決方案：基于TICS隱私計算和區(qū)塊鏈BCS服務，提供可信數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，幫助客戶把高價值數(shù)據(jù)變成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，實現(xiàn)可用不可見、全流程可溯。EDS交換數(shù)據(jù)空間支持20多種控制策略，讓數(shù)據(jù)在授權范圍內(nèi)可信地流通。
此外，為了給大模型訓練打造安全高效的AI標注環(huán)境，華為云推出AI標注云桌面，讓分散在各地的標注員可以遠程接入；敏感數(shù)據(jù)始終保存在云端安全專區(qū)，滿足安全合規(guī)的要求；同時，云端實時加載，結合華為云HDP高清顯示協(xié)議毫秒級傳輸，實現(xiàn)圖像本地顯示時延降低50%以上。
在模型訓練層，華為云通過盤古大模型的“5+N+X”的架構實現(xiàn)分層解耦，賦能千行萬業(yè)，讓每個行業(yè)、每個企業(yè)基于自己的場景都可以擁有自己的大模型。盤古大模型L0層提供了5個基礎大模型，包括自然語言大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型、預測大模型、科學計算大模型，提供滿足行業(yè)場景的多種技能；L1層包括N個行業(yè)大模型，華為云既可以提供使用行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓練的行業(yè)通用大模型，也可以基于行業(yè)客戶的自有數(shù)據(jù)，在盤古大模型L0或L1層基礎上，為客戶訓練自己的專有大模型；L2層為客戶提供更多專注于具體應用場景或特定業(yè)務的模型，提供開箱即用的模型服務。
在應用開發(fā)層，華為云整合了應用開發(fā)需要的開發(fā)生產(chǎn)線、低碼/無碼平臺、AI應用框架及全新的AI應用工程套件，讓客戶輕松實現(xiàn)基于大模型的AI原生應用的零門檻構建。
例如，大模型應用既需要多樣化的AI原生技術，又需要強大的工程能力，同時也要具備小顆粒、敏捷部署能力。為此華為云打造了AI應用框架：首先，將一系列的AI原生技術構筑成后端服務，形成BaaS for AI能力，調(diào)用即可得；其次，將大模型的工程經(jīng)驗做成工程平臺，讓開發(fā)者以5倍速全鏈路開發(fā)行業(yè)大模型及應用；最后，基于Serverless技術，通過面向AI全新升級的FunctionGraph 3.0提供AI的前端開發(fā)框架，利用其“膠水”式拼接能力，將BaaS for AI 后端和大模型工程套件快速拼接、無縫集成。
張宇昕表示，華為云這些系統(tǒng)性創(chuàng)新的云服務能力，可以跨云、網(wǎng)、邊、端等多平臺，以及公有云，邊緣云、混合云等多形態(tài)，實現(xiàn)靈活自由的部署和應用。對于建立專屬AI平臺和大模型的需求，企業(yè)可通過華為云Stack平臺，在自有數(shù)據(jù)中心部署AI云服務和大模型的關鍵產(chǎn)品，一站式建設專屬大模型。會上，張宇昕正式發(fā)布華為云Stack 8.3，相關服務將于9月底全面上市商用。
