世界熱議:打造分布式 AI 開發(fā)和部署平臺，「潞晨科技」完成數(shù)億元 A 輪融資

36 氪獲悉，潞晨科技宣布完成數(shù)億元的 A 輪融資。據(jù)公司介紹，本輪融資是潞晨科技成立 18 個月內(nèi)完成的第三輪融資，此次融資資金將主要用于團(tuán)隊擴(kuò)張和業(yè)務(wù)拓展。

眾所周知，如今生成式 AI 的 " 涌現(xiàn) " 能力來自于底層大模型的成熟，但訓(xùn)練大模型需要的算力、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)成本非尋常公司能承受。而本文主角潞晨科技，希望為這一難題提供解法。

潞晨科技成立于 2021 年，主要業(yè)務(wù)是通過打造分布式 AI 開發(fā)和部署平臺，幫助企業(yè)降低大模型的落地成本，提升訓(xùn)練、推理效率。公司創(chuàng)始人尤洋告訴 36 氪，自己此前在伯克利、新加坡國立大學(xué)均從事分布式計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計算相關(guān)研究，曾創(chuàng)造 ImageNet 以及 BERT 訓(xùn)練速度的世界紀(jì)錄。而在 2021 年左右，他更加篤信大模型的趨勢，所以在當(dāng)年創(chuàng)立潞晨科技，希望降低大模型的落地門檻。

(資料圖片僅供參考)

潞晨科技當(dāng)前的產(chǎn)品包括開源高效深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) Colossal-AI 和對應(yīng)的企業(yè)版 PaaS 平臺。平臺主要由異構(gòu)內(nèi)存管理系統(tǒng)、高效 N 維并行系統(tǒng)、低延時推理系統(tǒng)組成，整體希望幫客戶達(dá)成最小化模型部署成本、最大化計算效率的效果。

針對內(nèi)存管理，尤洋對 36 氪表示，模型參數(shù)、層數(shù)越大，計算量相應(yīng)也越大。GPT3 的 1750 億參數(shù)，可能需要占據(jù) 800G 內(nèi)存。再加上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時還需要存梯度、優(yōu)化器狀態(tài)，"GPT3 在什么都沒干的情況下，就要消耗 3200G 內(nèi)存。" 尤洋舉例。再加上內(nèi)存資源其實較為稀缺，所以科學(xué)管理內(nèi)存資源在訓(xùn)練大模型的場景下變得異常重要。當(dāng) GPU 內(nèi)存放不下這些數(shù)據(jù)，還需要把部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移到 CPU、NVMe 硬盤上。

尤洋表示，管理 GPU、CPU、NVMe 硬盤被稱為異構(gòu)管理。過去，異構(gòu)管理主要延續(xù)靜態(tài)思路，一開始就預(yù)估好參數(shù)、梯度、優(yōu)化器等所需的資源。在尤洋看來，這種方式由于比較固化，沒辦法隨著實際訓(xùn)練過程調(diào)配，很可能存在浪費資源。但潞晨采取的動態(tài)管理方式，可以更加靈活的平衡資源，" 我們希望數(shù)據(jù)都能放到 GPU 里。但是如果 GPU 放不下了就放 CPU 里，CPU 放不下就放 NVMe 里，但同時我們需要最小化 CPU、GPU、NVMe 之間的數(shù)據(jù)移動，這是最重要的。" 尤洋表示，潞晨的異構(gòu)內(nèi)存管理系統(tǒng)可以幫助達(dá)成這一目標(biāo)。

另一方面，企業(yè)如今訓(xùn)練大模型，常基于成百上千張 GPU 卡完成。這是因為，理論上，卡越多需要的訓(xùn)練時間越少，大模型的落地也更具效率。但實際情況中，卡越多意味著承載計算功能的機(jī)器越多，而在最終匯總各機(jī)器結(jié)果時，通信又會造成新的效率損耗。

針對這一痛點，潞晨打造了高效 N 維并行系統(tǒng)。尤洋表示，在這一系統(tǒng)中公司采用了高維張量并行等方式提升效率。尤洋表示，這背后的原理主要是用二維的方式設(shè)計張量并行。張量并行可以讓計算任務(wù)被分解后同步進(jìn)行。二維切片的方式，則讓每個機(jī)器只需要和同行或者同列的機(jī)器打交道，不需要和所有機(jī)器打交道。" 假如我們要 1 萬個機(jī)器計算、傳統(tǒng)方法（一維）一個機(jī)器需要跟 9999 個剩下機(jī)器打交道，我們只需要和 99 個機(jī)器打交道就可以。" 他說。

第三是低延時推理系統(tǒng)，作用是減少模型推理速度慢帶來的延時感。尤洋表示，解決這一問題，整體的部署方式和模型本身的優(yōu)化都很重要。在優(yōu)化方面，潞晨的內(nèi)存管理、張量并行技術(shù)，以及剪枝蒸餾等方案均能發(fā)揮作用。

可以看出，異構(gòu)內(nèi)存管理系統(tǒng)、高效 N 維并行系統(tǒng)主要在訓(xùn)練步驟中發(fā)揮效力，低延時推理系統(tǒng)則提升推理部分的速度。若再細(xì)分，異構(gòu)內(nèi)存管理系統(tǒng)更能幫助客戶節(jié)省資源成本，高效 N 維并行系統(tǒng)更能提升計算速度。尤洋表示，目前這三大系統(tǒng)均匯聚在公司的 PaaS 平臺中，開源版本 Colossal-AI 目前也已獲得約 3 萬顆 GitHub 星星。在具體服務(wù)方式上，尤洋表示，目前客戶可以通過潞晨的 PaaS 平臺直接訓(xùn)練自己的模型，潞晨也可以幫助客戶訓(xùn)練模型。據(jù)介紹，目前潞晨的方案已在自動駕駛、云計算、零售、醫(yī)藥、芯片、金融等行業(yè)落地。

Colossal-AI GitHub 星數(shù)

在 2023 年的整體規(guī)劃上，尤洋告訴 36 氪，今年以來公司的業(yè)務(wù)量隨著各行業(yè)客戶的模型訓(xùn)練需求激增，預(yù)計收入整體相比去年會增長 3-5 倍。據(jù)了解，本輪融資后潞晨將加速擴(kuò)張，并希望吸引招募更多的 MLOps、AI 大模型、AI 框架等領(lǐng)域優(yōu)秀人才加入，以更好服務(wù)客戶。