“美国的算力现在指数是排第一，比我们大概多了 30%的算力，那么也就代表 GDP 也比我们多 30%，什么时候我们的算力超过了美国，咱们的 GDP 就可以超过美国了。”
他表示，从现在开始，算力也是数字经济发展的一个指数，算力够，你的数字经济就能够发展好，不够就发展不好。
以下为高文演讲全文：
各位专家、各位领导，大家下午好!
前面的领导都讲得很好，算力是非常重要的一件事，今天上午陈书记在讲的时候也讲到，上要抓三件大事，人工智能方面其中就有一个是算力建设，算力建设非常重要的一方面，就像电力一样，我们知道原来李克强总理抓经济的时候， 李克强经济中有一个很重要的指数就是“克强指数”，是靠电力的消耗看整个经济的发展顺利不顺利，或者是正常不正常。
从现在开始，算力也是数字经济发展的一个指数，你算力够，你的数字经济就能够发展好，不够就发展不好。所以， 特别是智能算力就非常关键。
所以跟大家分享关于鹏城云脑的智算平台，再就是分享一下在这个平台上面做的鹏城脑海大模型。
首先，我们说算力很重要，重要到什么程度呢?
清华大学的一个 2022 年的咨询报告说到了，经过统计计算力指数和 GDP 是正相关的关系，你算力越强你的 GDP 就越强，最右边的图可以看到，美国的算力现在指数是排第一，比我们大概多了 30%的算力，那么也就代表 GDP 也比我们多 30%，什么时候我们的算力超过了美国，咱们的 GDP 就可以超过美国了。
正是因为算力这么重要，所以发展人工智能和经济没有算力不可能，要有算力要有芯片，芯片做成机器，用这个机器训练这个模型，为了做这件事，我们在 2020 年深圳就做了一台机器，这台 机器叫鹏城云脑II，这台机器的算力在 2020 年的时候是全世界做人工智能训练最强的一台机器，比当时微软、谷歌的机器都要强，相当于是 4000 块卡的机器， 而且这台机器是 4000 块 A100 卡的机器，这台机器是用全光网络把它连起来的， 节点和节点之间的延迟非常低。
因为，有了这台机器可以做很多事，包括我们可以做科学研究，可以做产业应用还有关键技术的研发。
这台机器刚刚我说有 4000 块卡，一个是鲲鹏 CPU， 一个是昇腾 NPU，都是华为的。
有了这台机器以后，那么这台机器的性能行不行呢?就参加世界 TOP500 的超算的打榜，整个超算整个算力的打榜，同时它也有其他的赛道，我们参加的一 个是 IO500 的赛道，你的输出和输入能力的赛道，我们从 2020 年 10 月份这台机 器做出来以后，11 月份就参加打榜，连续 6 次第一，每半年有一次打榜，全节点 连续二次第一。
所以，这台机器在做人工智能训练这件事，别人没办法和它比。 这台机器的 AI 算力，这个是三年一次的，也参加了打榜，连续三次第一。这台 机器不仅硬件强，接口能力和网络非常强，同时上面的软件也是配备得比较完备， 包括怎么样做分布式计算，怎么样做命令调优、自研的调度规划等等。这台机器 这么大规模的机器以前还是第一次，相当于它的四台机器，其实是四台我们的机 器组成这一台了，上面有很多软件的挑战。
可能有的专家也许听到过，有人说全世界能在 1000 块卡上同时选连一个模型的只有几千人，能在 4000 块卡上训练的不超过 100 个人，在 10000 块卡上训练模型的人数更少了，大规模的卡上一起做事，对于软件规划、资源调度挑战非 常大。
我们不仅仅是把鹏城云脑II用好，我们也承担了国家发改委的任务，用鹏城云脑II类似的华为生态的，用在昇腾 AI 集群，不管是 100P 和 900P 的算力结点， 我们用网络把资源连起来，可以给大家提供，告诉你这里有资源可以通过网络去 用。
同时，我们还把华为生态以外的，按照发改委的要求，希望这是异构的算力网的平台，我们也选择了部分其他厂商的算力，在 2022 年 6 月这个项目验收的 时候，已经聚合的智能算力到了 2300P，云脑II只是 1000P，这个系统已经聚集 了 2300P 的智能算力。
我们有了云脑II可以训练大模型了，训练大模型还是很费算力的，但是即使你可以训练大模型，现在的需求根本不够用，我们正在规划做云脑III。
下面我说说大模型，鹏城正在做一个大模型，这个大末是 2000 亿参数，也就是 200B 的参数，为什么做这件事呢?
不用再花时间了，因为有 Chat GPT 和类 Chat GPT 大模型在不停地涌现，同时因为现在很多公司都用这个东西做产业应用，去做服务。所以，现在这个模型变得很重要了，但是现在有钱的公司可以砸几个亿做这样的机器，甚至十几个亿和几十个亿，但是大多数的公司做不了。
这个领域需求这么大，怎么办呢?
我们鹏城实验室可以做一个底座，模型训练完开放出去，大家在这个底座说做垂直应用。按照这样的思路，我们首先有鹏城云脑II的算力，前一阶段我们积累了很多的数据，这一段时间前几个月我们通 过各个渠道，包括购买拿到数据，先下面做清晰，清晰的数据很重，可能我拿到 了 100 个数据，清晰完就剩几个了，因为有很多是重复和不规范的，这些东西拿 掉就变得很小。虽然拿了很多的数据，但是真正用来做训练的数据只有 1%-5%。 有了这个数据我们就可以做大模型底座。
这个大模型底座，我们就是用的生成式预训练模型，就是和 GPT 完全类似的底层的东西，用这个东西训练一个好的模型，希望可以开放出去。
现在这个模型我们想着 2000 亿参数，200B 的参数，这个训出来以后，我们希望把它给到合作伙伴那里，而且提供相应的指令微调和相应的人工增强学习的工具，甚至做一两个垂直领域，做样板作为垂直应用，怎么样用告诉大家，因为 华为在这方面很有经验，我们建议谁想做垂直应用，可以到华为得到一些咨询用 这个模型做他们的应用。
有了这个东西，我们希望能够快速把这个模型做完可以推向社会，让社会在 这个模型上开发中国自己的人工智能大模型应用系统。现在我们正在紧锣密鼓往前推，应该是 8 月底第一次所有的训练就训练完了，9 月份就会把模型开放出去。
现在训练的数据有多大呢?我们说的是喂数据，每天喂 10 个 B，但是最重要喂 一个 T 的数据，一个 T 是由几百个 T 清晰来的，现在数据都是中文和代码数据， 现在 4000 多块卡的机器每天可以吃掉 10 个 B，100 天就能吃掉 1000 个 B，就是 一个 T，我训练 2000 亿参数的模型，需要 4000 块卡训练 100 天。
这就是算力， 你如果不够大的话，做一个模型还是很辛苦的，而且我现在才训练了一个 T 的数 据，训练两到三个 T 的话，还要加两到三个 100 天，没有大算力做大模型就是天方夜谭，当然有很多人说我可以用限速(音)等等这样那样的，但是实际上这就和电力是一样的，可以省点电做出什么产品来，别人真正懂行的人听了都不信的， 一定要有算力作为基础。
我们的算力到现在为止，怎么样把数据做好训练得快，我们有一套体系，有 一个开源社区叫启智开源社区，这里面有很多的工程师做飞轮数据工程，可以使 你清晰数据做得非常快，有很多自动和半自动的清晰数据，都可以帮助你。
模型训练，4000 块卡吃掉 10 个 B 的数据，整个的损失每天都在降一点，我 们看着特别高兴，每天有数据汇报，一天降了 0.2，我们现在大概在 2 的上下浮动，我们希望最终可以降到 1.8 左右。
这是训练的过程，同时我们要考虑应用的 时候有隐私数据有一些数据应用者，希望到你这个模型应用一下，但是不希望自 己的数据被丢掉或者是看到，我们提供了隐私数据保护的模块，我们叫防损包， 有了这样一套体系就可以支持应用了。
我们希望鹏城脑海出来了可以快速向社会赋能，可以让大家做数字政府、“一 带一路”、智能制造、智慧金融、智慧医疗等等各种各样可能的应用，这里有黄颜色和白颜色，黄颜色是现在已经投进人去做了，你做指令微调和正向学习都需 要。后面是放给合作伙伴去做的，而且我们还有一些完整的整个教育计划、人才 计划，人才计划就希望这个模型训练放出来，大量培养人才，通过高校和合作伙伴培养，能让中国的大模型应用快速启动。
小结一下，鹏城实验室在鹏城云脑II硬件平台和鹏城脑海大模型这两件事都 在和华为合作正在往前推进，希望可以对中国人工智能大模型用贡献一点力量，作为一个基石，希望大家多关心、多参与。
谢谢大家。
,中国工程院院士西门子贝得电机 高文：没有大算力做大模型就是天方夜谭相关：
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