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「AI 超級(jí)底座」有什么價(jià)值?小到一場(chǎng)競(jìng)賽，大到整個(gè)產(chǎn)業(yè)。

從2022年開始，大模型就成為了最熱門的技術(shù)關(guān)鍵詞，這種熱度顯然輻射到了多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域。比如，在近日召開的2023世界機(jī)器人大會(huì)上，「大模型 + 機(jī)器人」就成為現(xiàn)場(chǎng)討論最多的話題。

【資料圖】

這幾天，不管是后空翻的四足機(jī)器狗，還是吟詩互動(dòng)的人形機(jī)器人，都給到場(chǎng)的觀眾留下了深刻的印象。如果你也在現(xiàn)場(chǎng)，一定還會(huì)關(guān)注到這場(chǎng)「熱火朝天」的技術(shù)大賽:戴上腦電帽，雙手平放只靠「意念」打字、控制機(jī)械臂，甚至指揮無人機(jī)，即使是在這場(chǎng)「黑科技」眾多的機(jī)器人盛會(huì)中也格外吸睛。

這是「世界機(jī)器人大賽 —BCI 腦控機(jī)器人大賽」連續(xù)舉辦的第七年。很多人可能不知道，在2022年之前，由于賽事系統(tǒng)只能同時(shí)支撐十幾支隊(duì)伍本地參賽，所以比賽的舉辦規(guī)模一直受到限制。

而從去年開始，比賽報(bào)名、賽題發(fā)布、數(shù)據(jù)建模、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證等流程成功上云，使得報(bào)名規(guī)模一下子提升了超過50%。今年，大家的參賽熱情不減:共有67所高校的200+ 支隊(duì)伍參與，其中，來自機(jī)械科學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的參賽者數(shù)量最多。

在賽事上云之前，選手們無法在賽場(chǎng)上使用需要 GPU 算力進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理的創(chuàng)新算法。但現(xiàn)在，每一位參賽選手都擁有充足的計(jì)算資源在比賽中去驗(yàn)證自己的技術(shù)設(shè)想。

這幾百支隊(duì)伍的每一次算法更改、調(diào)試，背后都是騰訊云在提供算力支持。

支撐一場(chǎng)200支隊(duì)伍的賽事

需要怎樣的云端算力?

腦機(jī)接口是通過生物電信號(hào)實(shí)現(xiàn)直接人機(jī)交互的方法，是一門涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的前沿技術(shù)，在醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域具備巨大前景和廣闊市場(chǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)。比如，醫(yī)院可通過腦機(jī)接口識(shí)別情緒后即時(shí)提供心理健康建議、殘疾人士可利用腦機(jī)接口控制輪椅完成意念打字進(jìn)行日常交流等。

在這些方向上，也已經(jīng)出現(xiàn)了一些產(chǎn)業(yè)化落地的探索。比如馬斯克成立的 Neuralink 就希望借助這項(xiàng)技術(shù)幫助視障和行動(dòng)不便人士，恢復(fù)視力和行動(dòng)能力。今年5月，Neuralink 獲準(zhǔn)進(jìn)行腦機(jī)接口人體試驗(yàn)，意味著腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。

不過，目前的腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)展距離大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍有一定距離。很多實(shí)驗(yàn)室都在投入腦機(jī)接口項(xiàng)目的研究，但暫時(shí)僅用于基礎(chǔ)科研。中國十分注重腦機(jī)接口的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，2023年5月底，工信部宣布，將把腦機(jī)接口作為培育未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向，加強(qiáng)腦機(jī)接口應(yīng)用場(chǎng)景探索，加速推動(dòng)腦機(jī)接口產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

想要推動(dòng)這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地，除了政策上的重視之外，培養(yǎng)腦機(jī)接口人才也是重要的途徑之一。這也是「BCI 腦控機(jī)器人大賽技術(shù)賽」舉辦的初衷。

今年，大賽以腦機(jī)接口實(shí)用系統(tǒng)為背景，圍繞 SSVEP、P300、運(yùn)動(dòng)想象三個(gè)主要范式及腦機(jī)接口技術(shù)應(yīng)用方向設(shè)置了技術(shù)賽及技能賽，希望從準(zhǔn)確度、速度、實(shí)用性、技術(shù)性等多維度提高腦機(jī)接口技術(shù)在信號(hào)識(shí)別、醫(yī)療康復(fù)、心理健康等各領(lǐng)域的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

經(jīng)過激烈比拼，來自香港大學(xué)和澳門大學(xué)的港澳聯(lián)隊(duì)獲得了本次 BCI 腦控機(jī)器人大賽「騰訊云杯」技術(shù)賽枕葉腦機(jī)賽題、腦機(jī)對(duì)抗安全賽題等的多項(xiàng)冠軍。

「比賽中對(duì)于算力的需求是動(dòng)態(tài)的，線上賽階段對(duì)算法的時(shí)間要求比較寬泛，而線下賽階段需要對(duì)數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)處理，所以我們對(duì)高性能算力有很強(qiáng)的需求，有很多深度學(xué)習(xí)的模型都非常消耗算力?！箶孬@多項(xiàng)賽題冠軍的港澳聯(lián)隊(duì)表示。

在賽事中，騰訊云異構(gòu)計(jì)算所提供的公有云服務(wù) ，讓參賽者們感覺「如虎添翼」。騰訊云為比賽提供了強(qiáng)大穩(wěn)定的算力支持，選手能夠使用基于 GPU 算力的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)比賽中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

想要探索場(chǎng)景應(yīng)用，還需要真實(shí)的場(chǎng)景數(shù)據(jù)。有賴于騰訊云的加持，2023BCI 腦控機(jī)器人大賽中首次引入了真實(shí)病人腦電科研數(shù)據(jù)，讓參賽者們能夠真正接觸到大量科研級(jí)別的數(shù)據(jù)資源。

正在這樣的支持下，很多參賽隊(duì)員能夠?qū)⒏邉?chuàng)意的想法在比賽中嘗試去實(shí)現(xiàn)，「BCI 腦控機(jī)器人大賽技術(shù)賽」也從一場(chǎng)十幾支隊(duì)伍的小規(guī)模比賽走向了大平臺(tái)模式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)接科研與產(chǎn)業(yè)的價(jià)值。腦機(jī)接口技術(shù)的上云，進(jìn)一步降低了科研與產(chǎn)業(yè)融合的門檻，未來將極大推動(dòng)在醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

另外，這一次的官方競(jìng)賽數(shù)據(jù)將作為我國腦機(jī)接口領(lǐng)域重要研究成果全程保留記錄，技術(shù)賽的決賽數(shù)據(jù)和有關(guān)算法分析文章也將收錄在清華大學(xué)的 Brain Science Advances ?？校苿?dòng)腦機(jī)接口技術(shù)未來通過高性能云服務(wù)在醫(yī)療場(chǎng)景甚至日常生活中更快地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

競(jìng)賽同期還舉辦了2023世界機(jī)器人大會(huì)腦控機(jī)器人挑戰(zhàn)活動(dòng)，并創(chuàng)造了本年度的腦控打字、腦控?zé)o人機(jī)賽會(huì)紀(jì)錄。來自天津大學(xué)的選手實(shí)現(xiàn)了10.049bits/min 的鍵盤手控?zé)o人機(jī)效率，與手控?zé)o人機(jī)效率相當(dāng);來自清華大學(xué)的選手在觸屏 - 腦機(jī)輸入速度桃戰(zhàn)中獲得了平均1.43字符 / 秒的成績(jī)，接近現(xiàn)場(chǎng)觀眾手機(jī)觸屏打字速度。

大算力時(shí)代，需要怎樣的 AI 超級(jí)底座?

像這樣為一場(chǎng)兩百支隊(duì)伍規(guī)模的機(jī)器人比賽提供服務(wù)，僅是騰訊云的眾多「微型實(shí)踐」之一。

在 IDC 近日發(fā)布的《中國人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)份額2022》報(bào)告中，騰訊云憑借其2022年在計(jì)算機(jī)視覺、對(duì)話式 AI 等領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，營收增速達(dá)到124.6%，成為國內(nèi)收入增速最快的公有云廠商。

同時(shí)，作為擁有產(chǎn)品品類最多的云服務(wù)商之一，騰訊云所提供計(jì)算服務(wù)的客戶目前已遍布全球。與一線客戶群體需求的密切接觸，讓騰訊云更早洞察到云計(jì)算服務(wù)領(lǐng)域的每一個(gè)變化趨勢(shì)。

顯然，變化的速度近年來不斷加快:通用大模型時(shí)代到來了，AI 正在從1.0時(shí)代過渡到2.0時(shí)代。大模型的共同特點(diǎn)是:數(shù)據(jù)量巨大，模型參數(shù)量巨大，所需算力也是巨大的。當(dāng) AI 產(chǎn)業(yè)落地大規(guī)模鋪開，這對(duì)傳統(tǒng)的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施是不可回避的考驗(yàn)。

眾所周知的 AI 三要素中，算力平臺(tái)是核心基礎(chǔ)。幾年前，單卡或者單機(jī)就能完成模型的訓(xùn)練，但在今天，大模型的參數(shù)動(dòng)輒幾十上百億，訓(xùn)練大模型的算力標(biāo)配是千卡甚至萬卡，很多人只能感嘆一句「玩不起」。同時(shí)，單體服務(wù)器提供的算力也很有限，大規(guī)模、分布式的高性能計(jì)算集群成為「剛需」。

另一方面，在大模型技術(shù)的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，然而很多數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，想要高效率、低成本地處理數(shù)據(jù)，面臨著很多困難。

曾經(jīng)的云計(jì)算，重視的是單機(jī)單卡的性能、標(biāo)量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化精準(zhǔn)檢索以及云原生帶來的自動(dòng)調(diào)度。今后，關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了集群性能的提升、向量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與檢索以及自動(dòng)容錯(cuò)能力。

在這樣的需求下，云基礎(chǔ)設(shè)施底座的設(shè)計(jì)范式必須隨之進(jìn)化。

全球的科技公司都在加碼布局新一代的算力基礎(chǔ)設(shè)施，騰訊云的技術(shù)底座也在不斷升級(jí)和變革。大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、算力構(gòu)成了底層基礎(chǔ)設(shè)施的三要素，而HCC 高性能計(jì)算集群、星脈高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)以及向量數(shù)據(jù)庫，就組成了騰訊云的「AI 超級(jí)底座」。

首先就是打造云上算力集群的問題。今年4月，騰訊云正式推出了高性能計(jì)算集群產(chǎn)品 HCC。該集群采用騰訊云星星海自研服務(wù)器，搭載最新代次 GPU，服務(wù)器之間采用3.2T 互聯(lián)帶寬，通過對(duì)單機(jī)算力、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和存儲(chǔ)性能進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，提供高性能、高帶寬和低延遲的集群算力。

在非稀疏規(guī)格條件下，新一代集群?jiǎn)?GPU 卡支持輸出最高495TFlops（TF32）、989TFlops (FP16/BF16)、1979TFlops(FP8)的算力。

實(shí)測(cè)顯示，騰訊云新一代集群的算力性能較前代提升高達(dá)3倍。去年10月，騰訊完成了萬億參數(shù)混元 NLP 大模型的訓(xùn)練，在同等數(shù)據(jù)集下，上一代騰訊云 HCC 集群將訓(xùn)練時(shí)間由50天縮短到了11天。如果是在基于新一代集群的情況下，訓(xùn)練時(shí)間將進(jìn)一步縮短至4天。

隨著集群規(guī)模擴(kuò)大，通信性能會(huì)直接影響訓(xùn)練效率。特別是參數(shù)達(dá)到千億、萬億級(jí)別的 AI 大模型，需要大帶寬、高利用率、無損的網(wǎng)絡(luò)來幫助其高效地完成訓(xùn)練任務(wù)。

騰訊自研的星脈高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)利用自研交換機(jī)構(gòu)建了超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，具備業(yè)界最高的3.2T 通信帶寬，能提升40% 的 GPU 利用率，節(jié)省30%~60% 的模型訓(xùn)練成本，為 AI 大模型帶來10倍通信性能提升?；隍v訊云新一代算力集群 HCC，可支持10萬卡的超大計(jì)算規(guī)模。

實(shí)測(cè)結(jié)果顯示，搭載同樣的 GPU，最新的3.2T 星脈網(wǎng)絡(luò)相較1.6T 網(wǎng)絡(luò)，能讓集群整體算力提升20%。

此外，今年7月，騰訊云推出了向量數(shù)據(jù)庫 （ Tencent Cloud VectorDB），這是國內(nèi)首個(gè)從接入層、計(jì)算層、到存儲(chǔ)層提供全生命周期 AI 化的向量數(shù)據(jù)庫。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理向量數(shù)據(jù)時(shí)存在一些瓶頸，而向量數(shù)據(jù)庫則能夠更好地滿足這些應(yīng)用的需求。騰訊云向量數(shù)據(jù)庫具備強(qiáng)大的性能和規(guī)模優(yōu)勢(shì):不僅支持高達(dá)10億級(jí)的向量檢索規(guī)模，并將延遲控制在毫秒級(jí)，相比傳統(tǒng)的單機(jī)插件式數(shù)據(jù)庫檢索規(guī)模提升了10倍。同時(shí)，騰訊云向量數(shù)據(jù)庫還具備百萬級(jí)每秒查詢（QPS）的峰值能力。經(jīng)過騰訊內(nèi)部海量場(chǎng)景的實(shí)踐，數(shù)據(jù)接入 AI 的效率也比傳統(tǒng)方案提升10倍，運(yùn)行穩(wěn)定性高達(dá)99.99%。

從前沿科技到真正的生產(chǎn)力

很多科技廠商都選擇從 MaaS（Model-as-a-Service）模式切入大模型之戰(zhàn)，這也是騰訊云選擇的道路。在「AI 超級(jí)底座」之上，騰訊云搭建了行業(yè)大模型 MaaS 服務(wù)，包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等?；谶@些基礎(chǔ)模型，騰訊云的客戶只要加入自己的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，就可以生成契合自身業(yè)務(wù)需要的專屬模型。

與其造出自己的大模型，對(duì)于很多廠商來說，不如構(gòu)建一套自上而下的大模型生態(tài)工具，助力行業(yè)用戶釋放大模型的生產(chǎn)力，加速產(chǎn)業(yè)落地。MaaS 可以幫助更多中小客戶更輕松地接入大模型，并在此基礎(chǔ)上發(fā)揮自身長處，從實(shí)際需求出發(fā)高效利用大模型能力。

正如這場(chǎng)比賽，腦機(jī)接口是一門關(guān)于計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的前沿技術(shù)，研究成果很容易被限于實(shí)驗(yàn)室之內(nèi)，但在上云之后，一些創(chuàng)意和靈感就能真正轉(zhuǎn)化為大規(guī)模的醫(yī)療、養(yǎng)老、助殘、康復(fù)等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

騰訊云的「AI 超級(jí)底座」所提供的大模型高性能計(jì)算集群、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)以及向量數(shù)據(jù)庫，都是技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的基礎(chǔ)。

或許在不久的將來，我們就能在騰訊云的服務(wù)中看到來自這場(chǎng)比賽的算法成果。腦機(jī)接口走進(jìn)普通人生活，還會(huì)遠(yuǎn)嗎?

（舉報(bào)）