为解决算力问题，中企选择多芯片混合训练模型

7月4日消息，据Digitimes报道，为解决人工智能（AI）芯片算力问题，中国AI公司正实施“多芯片混合”的策略来提高在AI计算方面的能力的同时，进一步避免供应链安全问题。

多芯片混合计算的方法有诸多优势，包括利用多个不同型号的GPU并行训练，来共同提高大语言模型（LLM）训练速度，因同时可以处理更多数据，可更好利用內存，中国厂商可以降低对于更昂贵的英伟达（NVIDIA）芯片的依赖，进而降低成本。

自2022年10月以来，受美国持续升级的限制政策的影响，中国获取国外高性能AI芯片受到了极大的限制。因此，目前也依然存在着一些灰色渠道，但是供给量还是比较有限的。同样，虽然中国本土也有一些AI芯片，但是性能和产能也都比较有限。

传闻称，目前中国公司已经开始开发“多芯片混合”技术，将不同芯片组成一个训练集群，包括百度和阿里巴巴都在研究这项解决方案。例如，百度在其2024年财报电话会议上宣布，它可以组合来自不同供应商的GPU并将其用于AI训练。另一家中国大型科技公司阿里巴巴自2021年以来一直致力于“一云多芯片”解决方案。但也面临诸多挑战，为解决算力问题，中企选择多芯片混合训练模型例如需要像NVIDIANVLink这样的高速构架，确保不同的加速器能高效通信。不过，阿里云已经开始转向使用基于以太网的高性能网络。

编辑：芯智讯-林子