新火種
2024-04-01 
百億tokens免費額度，清華系明星AI公司的羊毛薅起來
百億token補貼，4月起免費！
這次的羊毛來自清華系AI公司無問芯穹，企業與個人皆可薅～
這家公司成立于2023年5月，目標是打造大模型軟硬件一體化最佳算力解決方案。
就在剛剛，它發布了基于多芯片算力底座的無穹Infini-AI大模型開發與服務平臺，供開發者體驗、對比各種模型和芯片效果。
大模型浪潮涌起之后，有人調侃：
比起“造福人類”，大模型更應該先呼吁“給我場景”。
然而，無問芯穹認為，經歷了互聯網時代的高速發展，中國市場并不缺應用場景。
大模型的落地難，癥結在于行業內正在持續遭遇的算力難題。
比起“給我場景”，更應該先呼吁“解決算力”。
而無問芯穹正在做的，就是這么一件事。
讓開發者花小成本、用好工具和充沛算力
今天，無問芯穹發布了基于多芯片算力底座的無穹Infini-AI大模型開發與服務平臺。
還宣布自3月31日起，正式開放全量注冊，給所有實名注冊的個人和企業用戶提供百億tokens免費配額。
開發者可以在這個平臺上體驗、對比各種模型能力和芯片效果。
通過簡單拖、拽各種參數按鈕的動作，就能精調出更貼合業務的大模型，并部署在無穹Infini-AI上；再以非常優惠的千tokens單價向用戶提供服務。
目前，無穹Infini-AI已支持了Baichuan2、ChatGLM2、ChatGLM3、ChatGLM3閉源模型、Llama2、Qwen、Qwen1.5系列等共20多個模型，以及AMD、壁仞、寒武紀、燧原、天數智芯、沐曦、摩爾線程、NVIDIA等10余種計算卡，支持多模型與多芯片之間的軟硬件聯合優化和統一部署。
第三方平臺或自定義訓練、微調而來的模型也可以無縫遷移托管到無穹Infini-AI，并獲得細粒度定制化的按token計費方案。
“我們對模型品牌和芯片品牌的覆蓋率還會持續提升，隨著時間的推移，無穹Infini-AI的性價比優勢會越來越突出。”無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪表示，未來，無穹Infini-AI還將支持更多模型與算力生態伙伴的產品上架，讓更多大模型開發者能夠“花小錢、用大池”，持續降低AI應用的落地成本。
一個月前，同道獵聘在部分城市發布了AI驅動的數字人面試官產品，并且還有更多的AI功能正在籌備中。
這就是由無問芯穹提供的彈性算力使用方案，并在無問芯穹的平臺上基于開源大模型微調而成。
相比市面上的其他方案，實現了更高的推理加速，也大幅降低了新功能上線的成本。夏立雪表示，這一效果讓無穹團隊很有信心。
因此，除了開放全量注冊，也正式啟動了大算力需求方的測試邀請，提供更具性價比的算力、且在算法和硬件上更有縱深的算力優化服務。
那些遇到算力難題的企業
想在成熟場景中應用大模型的企業，找到了算力但不會用，無法做出差異化的產品實現業務升級。
想創造AI-Native應用的企業，算力成本難負擔，工具鏈也不好用，產品啟動投產比不合理。
自行訓練模型的企業，隨著業務的拓展，往往找不到也買不起所需體量的算力，業務運行成本過高。
截至2023年年末，我國算力總規模達到每秒1.97萬億億次浮點運算（197E FLOPs），位居全球第二，算力規模近5年年均增速近30％。
如此增速，為何行業內仍然感到算力尤其難？
背后的原因是，AI行業發展恰逢工程師人才紅利爆發，加速了我國大模型行業的蓬勃發展，需求端“嗷嗷待哺”，而市面上仍存在大量未被收集和充分利用的算力資源，缺少一種足夠成體系的“大模型原生”商業模式，將算力供給轉化為滿足市場需求的產品和服務。
算力性價比大幅提升，源自多芯片優化實力
“市面上有很多未被激活的有效算力，硬件本身差距在快速縮小，但大家在使用時總會遇到‘生態問題’。”夏立雪說，這是因為硬件的迭代速度總是比軟件更慢、價格更高，軟件開發者不希望工作中出現除自身研發工作之外的其他“變量”，因而總是會傾向于直接使用有成熟生態的芯片。
無問芯穹希望幫助所有做大模型的團隊“控制變量”，即在使用無問芯穹的算力服務時，用戶不需要也不會感覺到底層算力的品牌差異。
成立不足一年的無問芯穹，何以能夠在這么短時間內跑通多種計算卡上的性能優化？
2022年底，大模型引發社會廣泛關注后，夏立雪和他的導師汪玉認為，國內整體算力水平距離國際先進還有明顯差距，光靠芯片工藝提升或是多元芯片的迭代已遠遠不夠，需要建立一個大模型生態系統，讓不同模型能自動部署到不同硬件上，讓各種算力得到有效利用。
一年后，無問芯穹宣布了在英偉達GPU和AMD等芯片上取得的優化效果，實現了大模型任務2-4倍的推理速度提升。
隨后，AMD中國宣布與無問芯穹達成戰略合作關系，雙方將攜手聯合提高商用AI應用性能。
兩年之后，無問芯穹在發布會上展示了其在10種芯片上的性能優化數據，在每張卡上都顯示已取得了目前行業內最優的性能優化效果。
“我們與各個模型、芯片伙伴都建立了強信任關系，”夏立雪表示，“一方面來自于我們面向大模型的計算優化實力，另一方面無問芯穹非常注重保護伙伴的數據安全。無問芯穹會持續保持中立性，并且也不會與客戶產生利益沖突，這是我們業務開展的基礎?！?/p>
做“大模型原生”的加速技術棧與系統
“Transformer統一了這一輪的模型結構，并且表現出持續取得應用突破的趨勢?！蓖粲裨陂_場發言中說，“從前我們在AI1.0時代做上一家公司，只能做很小一部分AI任務。今時不同往日，大模型結構統一了，依靠生態建立起來的硬件壁壘正在‘變薄’?！?/p>
得益于世界范圍內正涌起的AI浪潮，以及中國市場的獨特機會，無問芯穹面對的是一次巨大的技術機遇。
Transformer在設計時天然基于并行計算架構，規模越大的大模型帶來的智能效果越好，使用的人越多，其所需的計算量也越大。
“無問芯穹正在做的是‘大模型原生’的加速技術棧?！睙o問芯穹的聯合創始人兼CTO顏深根表示，大模型落地依賴算法、算力、數據，還有系統。算力決定了大模型的速度，設計優良的系統則能釋放出更多硬件潛力。
無問芯穹的團隊曾搭建過數萬片GPU級的大規模高性能AI計算平臺，具備萬卡納管能力，并基于自運營集群成功搭建了云管系統，已實現跨域多云間的統一調度。
One More Thing
“在端側，人們則更加傾向于快速將大模型的能力落到人機交互的界面上，提升實用體驗。”無問芯穹聯合創始人兼首席科學家戴國浩認為，未來，凡是有算力的地方，都會有AGI級別的智能涌現。而每一個端上的智能來源，就是大模型專用處理器LPU。
大模型處理器LPU可以提升大模型在各種端側硬件上的能效與速度。
戴國浩在發布會上向觀眾展示了“一張卡跑大模型”，其團隊于今年1月初推出的全球首個基于FPGA的大模型處理器，通過大模型高效壓縮的軟硬件協同優化技術，使得LLaMA2-7B模型的FPGA部署成本從4塊卡減少至1塊卡，并且性價比與能效比均高于同等工藝GPU。未來，無問芯穹的端側大模型專用處理器IP，可以被模塊化地集成到各類端側芯片中。
“從云到端，我們要將軟硬件一體聯合優化進行到底。大幅降低大模型在各個場景中的落地成本，讓更多好用的AI能力更好、更平價地走進更多人的生活。”戴國浩宣布，無穹LPU將于2025年面世。
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