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但closeai最终没有这样做,因为英伟达显卡的FP8并不直接支持这一功能。
长期居于龙头位置的closeai程序员们并没有选择下苦工用其他的方式实现这一功能,而是选择了与英伟达沟通,以求让英伟达在下代硬件框架中支持细粒度缩放格式。
孟繁岐回忆起那个时候,欲言又止。
这称得上是错误吗?其实也不见得。
因为closeai的建议为英伟达提供了重要参考。
下一代硬件框架中支持该功能无疑是非常正确的决定。
但...没有它真的就做不了吗?很显然,DS回答了这个问题,现有的条件之下,技术并不是无法实现的。
另一件让孟繁岐感到扼腕叹息的事情,是双方在“稀疏”这一概念上的分歧。
在FP8问题上,孟繁岐与DS是一致的。
在稀疏这一方向上,孟繁岐选择了细粒度,矩阵层面的稀疏。
DS则选择了通道层面的MoE,混合专家模型。
简单来说,DS选择把模型拆分为16/32个专家,就像是把一块蛋糕均分切成16/32块。
每一块都是不同的味道,每一个专家更加专注于不同的知识。
根据具体的情况,会有一个门控系统,来决定哪些专家参与计算。
而孟繁岐的野心更甚,他想要从根本上将整个模型在原子级别拆分,细粒度地对所有权重进行大刀阔斧地裁减,直到原本大小的16/32分之一。
从理论上说,这种方式的上限更高,MoE的稀疏更显得粗糙。
另一方面,孟繁岐也有愿景,想要增强国内硬件的竞争力。
因为英伟达的设备,是无法支持这种细粒度稀疏计算的。
倘若能够先发展国内计算设备,适配这种技术,就能够在制程等诸多硬件技术落后的情况下,达到更快的推理效果。
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