文章目录
- 关于 Infra
- AI Infra的核心思想
- 组成部分
- 硬件
- 软件
- 网络
- 云服务
- 监控与优化
- 安全与合规
- 关键里程碑
- 未来展望
关于 Infra
在大模型中，“infra” 是 “infrastructure” 的缩写，指的是支持大模型训练和部署的技术基础设施。以下是其主要组成部分：
AI Infra的核心思想
- 妥协与创新：如MapReduce在性能和灵活性上的妥协，推动了分布式计算的普及。
- 面向工作负载的设计：如GFS和MapReduce的设计与谷歌的搜索引擎业务紧密相关。
- 算法与框架的共生：框架的设计影响了算法的创新，而算法的需求也推动了框架的演进。
组成部分
硬件
- GPU/TPU：用于加速大规模并行计算。
- 高性能计算集群：多台服务器协同工作，提升计算能力。
- 存储系统：高速存储设备，用于处理海量数据。
软件
- 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch，提供模型构建和训练工具。
- 分布式训练库：如 Horovod、DeepSpeed，支持多设备并行训练。
- 数据处理工具：如 Apache Spark、Hadoop，用于数据预处理。
网络
- 高速互联：如 InfiniBand，确保节点间高效通信。
- 带宽管理：优化数据传输，减少延迟。
云服务
- 云计算平台：如 AWS、Google Cloud，提供弹性计算资源。
- 容器化技术：如 Docker、Kubernetes，简化部署和管理。
监控与优化
- 性能监控：实时跟踪系统状态。
- 资源调度：优化资源分配，提升效率。
安全与合规
- 数据安全：加密和访问控制保护数据。
- 合规性：确保符合相关法规。
关键里程碑
- 2003/2004年：Google File System和MapReduce开启大数据时代，奠定了分布式计算的基础。
- 2005年：Amazon Mechanical Turk降低了数据标注成本，推动了ImageNet等数据集的诞生。
- 2007年：CUDA 1.0发布，GPU计算逐渐成为AI算力的核心。
- 2012/2014年：Conda和Jupyter等工具提升了AI开发的便捷性和交互性。
- 2012年：Spark框架改进了大数据处理的性能和用户体验。
- 2013/2016年：Caffe、TensorFlow、PyTorch等深度学习框架推动了AI模型的创新。
- 2017年：TVM和XLA等AI编译器优化了模型推理性能。
- 2020年：Tesla FSD展示了大规模监督学习在自动驾驶中的应用。
- 2022年：Unreal Engine 5和HuggingFace分别推动了仿真数据和多模态大模型的发展。
未来展望
- AI 2.0时代：随着GPT等大模型的出现，AI Infra将继续在算力、数据和算法协同设计方面发挥关键作用。
- 开源与协作：如HuggingFace等平台推动了数据和模型的开源，降低了AI研发的门槛。
- 技术变革：AI编译器、分布式训练、仿真数据等技术将继续推动AI应用的创新。
参考
- 从GFS到GPT，AI Infra的激荡20年
https://www.cnblogs.com/amap_tech/p/17408041.html
伊织 2025-01-02