巨量模型的智能生產(chǎn)力正在逐步滲透到各行各業(yè)，但它們的部署和運行通常需要專用的AI加速卡，能否在CPU上運行千億大模型，對千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的深化與普惠至關(guān)重要。

日前，浪潮信息研發(fā)工程師基于2U4路旗艦通用服務(wù)器NF8260G7，通過張量并行、模型壓縮量化等技術(shù)，解決了通用服務(wù)器的CPU計算資源不足、內(nèi)存帶寬瓶頸、缺乏大規(guī)模并行計算環(huán)境等問題，在業(yè)內(nèi)首次實現(xiàn)服務(wù)器僅依靠4顆CPU即可運行千億參數(shù)“源2.0”大模型。該方案建設(shè)成本更低，首次投入可節(jié)約80%以上建設(shè)成本，且通用服務(wù)器功耗更低，運維更便捷，能夠有效降低客戶TCO。

大模型推理的硬件需求：內(nèi)存與帶寬的雙重考驗

當(dāng)前，大模型的推理計算面臨多方面的挑戰(zhàn)，制約了大模型服務(wù)成本的降低和應(yīng)用落地。

首先是對內(nèi)存容量的需求。大模型的推理過程中，需要將全部的模型權(quán)重參數(shù)、計算過程中的KV Cache等數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，一般需要占用相當(dāng)于模型參數(shù)量2-3倍的內(nèi)存空間。隨著業(yè)界LLM的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)從GPT架構(gòu)走向MOE架構(gòu)，主流開源模型的尺寸越來越大，千億及以上參數(shù)的模型已經(jīng)成為主流，運行一個千億大模型（100B），則需要200-300GB的顯存空間。

其次是對計算和內(nèi)存讀寫帶寬的需求。大模型的推理主要分為預(yù)填充和解碼兩個階段。預(yù)填充階段把Prompt一次性輸入給模型進行計算，對顯存的需求更大；解碼階段，每次推理僅生成1個token，計算訪存較低，對內(nèi)存帶寬的需求更大。因此，千億大模型的實時推理，計算設(shè)備需要具備較高的計算能力，以及較高的存儲單元到計算單元的數(shù)據(jù)搬運效率。

NF8260G7作為一款采用高密度設(shè)計的2U4路服務(wù)器，支持16TB大內(nèi)存容量，配置了4顆具有AMX（高級矩陣擴展）的AI加速功能的英特爾至強處理器，內(nèi)存帶寬極限值為1200GB/s。盡管NF8260G7服務(wù)器可以輕松滿足千億大模型推理的內(nèi)存需求，甚至于萬億參數(shù)的MOE架構(gòu)大模型推理的內(nèi)存需求。但是，按照BF16的精度計算，千億參數(shù)大模型運行時延要小于100ms，內(nèi)存與計算單元之間的通信帶寬至少要在2TB/s以上。因此，要在NF8260G7上實現(xiàn)千億大模型的高效運行，僅靠硬件升級還遠遠不夠，硬件資源與軟件算法協(xié)同優(yōu)化至關(guān)重要。

張量并行+NF4量化，實現(xiàn)千億模型極致優(yōu)化

Yuan2.0-102B是浪潮信息發(fā)布的新一代基礎(chǔ)語言大模型，參數(shù)量為1026億，通過提出全新的局部注意力過濾增強機制（LFA：Localized Filtering-based Attention），有效提升了自然語言的關(guān)聯(lián)語義理解能力。

為了盡可能提升Yuan2.0-102B模型在NF8260G7服務(wù)器上的推理計算效率，浪潮信息算法工程師采用了張量并行（tensor parallel）策略。該策略改變了傳統(tǒng)CPU服務(wù)器串行運行的模式，把Yuan2.0-102B模型中的注意力層和前饋層的矩陣計算分別拆分到多個處理器，實現(xiàn)同時使用4顆CPU進行計算加速。然而，張量并行對模型參數(shù)的切分粒度較細，要求CPU在每次張量計算后進行數(shù)據(jù)同步，增加了對CPU間通信帶寬的需求。在傳統(tǒng)的使用多個基于PCIe互聯(lián)的AI芯片進行張量并行時，通信占比往往會高達50%，也就是AI芯片有50%的時間都在等待數(shù)據(jù)傳輸，極大影響了推理效率。

NF8260G7服務(wù)器的4顆CPU通過全鏈路UPI（Ultra Path Interconnect）總線互連，該設(shè)計帶來了兩個優(yōu)勢：首先，全鏈路UPI互連允許任意兩個CPU之間直接進行數(shù)據(jù)傳輸，減少了通信延遲；其次，全鏈路UPI互連提供了高傳輸速率，高達16GT/s（Giga Transfers per second），遠高于PCIe的通信帶寬，保障了4顆處理器間高效的數(shù)據(jù)傳輸，從而支持張量并行策略下的數(shù)據(jù)同步需求。

UPI總線互連示意圖

為了進一步提升Yuan2.0-102B模型在NF8260G7服務(wù)器上的推理效率，浪潮信息算法工程師還采用了NF4量化技術(shù)，來進一步提升推理的解碼效率，從而達到實時推理的解碼需求。NF4（4位NormalFloat）是一種分位數(shù)量化方法，適合于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。它通過確保量化區(qū)間內(nèi)輸入張量的值數(shù)量相等，來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的最優(yōu)量化。由于大型語言模型（LLM）的權(quán)重通常呈現(xiàn)零中心的正態(tài)分布，NF4量化技術(shù)可以通過調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)差來適配量化數(shù)據(jù)類型的范圍，從而獲得比傳統(tǒng)的4位整數(shù)或4位浮點數(shù)量化（這些量化方法的數(shù)據(jù)間隔通常是平均分布或指數(shù)分布的）更高的精度。

INT4數(shù)據(jù)類型與NF4數(shù)據(jù)類型對比

為了進一步壓縮Yuan2.0-102B模型的權(quán)重參數(shù)，浪潮信息算法工程師采用了嵌套量化（Double Quant）技術(shù)，這是在NF4量化基礎(chǔ)上進行的二次量化。NF4量化后，由于會產(chǎn)生大量的scale參數(shù)，如果使用32位浮點數(shù)（FP32）存儲，會占用大量的內(nèi)存空間。若以64個參數(shù)作為一個量化塊（block size=64）來計算，對于一個千億參數(shù)的大模型，僅存儲scale參數(shù)就需要額外的6GB內(nèi)存：

(100B/64) * 4 = 6GB

為了減少內(nèi)存占用，浪潮信息工程師通過將這些scale參數(shù)量化到8位浮點數(shù)（FP8），可以顯著減少所需的存儲空間。在采用256為量化塊大小（block size=256）的情況下，存儲所有scale參數(shù)所需的額外空間僅為1.57GB：

（100B/64/256）* 4 + (100B/64) * 1 = 1.57GB

通過嵌套量化，模型的每個權(quán)重參數(shù)最終僅占用4字節(jié)的內(nèi)存空間，這比原始的FP32存儲方式減少了大量的內(nèi)存占用，從內(nèi)存到CPU的數(shù)據(jù)搬運效率提高了4倍。這樣的優(yōu)化顯著減輕了內(nèi)存帶寬對Yuan2.0-102B模型推理解碼效率的限制，從而進一步提升了模型的推理性能。

高算效，低成本

通過在NF8260G7服務(wù)器上應(yīng)用張量并行和NF4量化技術(shù)，浪潮信息工程師成功實現(xiàn)了千億大模型Yuan2.0-102B的實時推理，根據(jù)性能分析（profiling）的結(jié)果，可以清晰地看到模型中不同部分的計算時間分布：線性層運行時間占比50%，卷積運行時間占比20%，聚合通信時間占比20%，其它計算占比10%。在整個推理過程中，計算時間占比達到了80%，和此前相比，計算時間占比提升30%，大幅提升了算力利用率。

Yuan2.0-102B模型推理性能分析（profiling）結(jié)果圖

浪潮信息基于通用服務(wù)器NF8260G7的軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，為千億參數(shù)AI大模型在通用服務(wù)器的推理部署，提供了性能更強，成本更經(jīng)濟的選擇，讓AI大模型應(yīng)用可以與云、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫等應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)更緊密的融合，從而充分釋放人工智能在千行百業(yè)中的創(chuàng)新活力。