大模型竞争进入深水区，词元效率正成为衡量人工智能算力系统实力的重要指标。近日，曙光信息产业股份有限公司（以下简称“中科曙光”）发布词元加速技术体系，以自研scaleFabric（高端网络技术）原生无损RDMA高速网络为底座，构建“算—存—传”一体化的词元加速通道。其中，支持图形处理器直通网络的IBGDA技术（先进通信技术）实现国内首次规模化落地。
中科曙光高速网络互联产品部总工程师万伟接受《证券日报》记者采访时表示，当前大模型基本基于Transformer架构（一种主流神经网络架构）按词元进行处理，词元是当前人工智能工厂最重要的产出，也是衡量人工智能效能和经济效益的重要指标。随着模型规模持续膨胀，单块图形处理器已难以容纳完整模型，分布式推理成为必然选择，词元相关数据需要在不同图形处理器之间频繁传递，网络通信效率由此成为决定系统性能的关键瓶颈。
在这一背景下，通过系统级创新提升多卡协同效率，正成为国产人工智能计算产业突破单卡性能限制、实现整体效能跃升的重要路径。
词元效率成大模型竞争关键变量
据了解，词元是大模型处理和输出内容的基础单元，其生成效率直接影响模型的响应速度和服务能力。传统路径中，通信任务的发起和元数据处理仍需中央处理器参与，一旦出现调度拖累或网络抖动，就会造成图形处理器空转等待，直接拉低集群算力利用率。
中国工程院院士郑纬民表示，我国词元消耗两年间增长千倍，但当前人工智能算力基础设施还无法高效生产词元，陷入高耗能、低产出的困局。
“算力”不等于“产出”。如何打通算、存、传之间的数据流转堵点，让硬件算力真正转化为模型的实际输出能力，提升效率，已成为行业亟待解决的现实难题。中科曙光基于自研的scaleFabric词元加速技术体系，正是瞄准这一痛点的全链路解决方案。
这一网络技术的核心思路，是在网络层面与计算、存储紧密协同，让词元在大模型训练、推理到存储复用的全链路中实现高速流转。
万伟解释，传统图形处理器直接远程内存访问技术虽然优化了数据面，但通信任务的下发和元数据处理仍然需要中央处理器参与。IBGDA通过减少中央处理器参与关键通信路径，大幅提升混合专家模型并行通信效率。“在效果较好的场景中，处理器整体性能提升可达20%至30%。”他说。
元禾半导体科技有限公司首席专家李科奕在接受《证券日报》记者采访时表示，当前国内算力发展面临单卡性能与国际先进水平存在差距的现实，通过集群化和多卡互联来弥补单卡短板，已成为行业共识。国产计算产业走全栈式创新的道路，除了在关键环节先进制程自研之外，还应促进高带宽内存、先进封装等多种技术的组合创新，进一步夯实国产人工智能计算的系统级基础。
实现关键补位迈出规模应用重要一步
此前，IBGDA这一通信技术的规模化落地始终由国际厂商主导，国产高速网络网卡与图形处理器直通的案例极为罕见。目前，中科曙光IBGDA技术已在十万卡级大规模集群中完成验证，实现了这一领域的关键补位。
生态适配方面，中科曙光北京公司scaleFabric产品经理纵瑞博表示，scaleFabric已完成与深度专家并行等通信框架的对接。对于上层应用而言，只要基于深度专家并行框架，就不需要修改业务代码或上层框架，可以直接运行。在底层适配层面，其与其他国产图形处理器厂商的适配合作也在推进中。
万伟坦言，制约国产算力发展的一个重要因素是单卡算力与国外产品存在差距。“国内算力发展正在依靠集群和多卡互联，通过增加计算卡数量、改善多卡通信效率来满足大模型发展所需的算力要求。在这一路径下，IBGDA技术在scaleFabric中的规模化应用，将成为提升多卡协同效率的重要支撑。”他认为。
据悉，中科曙光还计划于9月中下旬发布大规模预填充与解码分离推理场景的测试报告，在相同图形处理器、相同架构和相同400G网络带宽条件下，对比scaleFabric与融合以太网远程内存访问方案的词元性能差异。
李科奕认为，scaleFabric此次以网络通信为突破口，将图形处理器直接发起网络通信的能力规模化落地，是系统级创新思路的具体实践，为国产算力集群提升整体效率提供了可复制、可推广的技术路径。（记者 贾丽）
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