1天训完45亿参数大模型！高校计算能力首次比肩科技巨头

来源：量子位 2023-06-29 05:36:02

衡宇发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

【资料图】

“第一次，高校拥有了和科技巨头一样的计算能力。”

说这句话的人是中国工程院院士、阿里云创始人王坚。

他口中让高校计算能力倍增的，是复旦大学刚刚发布的云上科研智算平台。

名为 CFFF （Computing for the Future at Fudan），由复旦、阿里云、中国电信等共同打造，以公共云模式提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数的大模型训练。

这是目前国内高校最大的云上科研智算平台——67年前，我国第一架电子计算机（复旦601型电子积分机，1956年）诞生在复旦；67年后，复旦再次走在前列。

目前，首个基于CFFF平台训练的科学大模型成果已经对外正式发布， 45亿参数的中短期天气预报大模型可一日训完 。

组成CFFF平台的两个计算集群，一个名为“近思”一号，一个名为“切问”一号。

两个名字都从复旦校训“博学而笃志，切问而近思”中采撷而来。

发布会上，首届世界科学智能大赛也正式启动，设置5大前沿研究赛道，赛题基于CFFF平台而来，目的是推动科学大模型落地。

CFFF平台，全称Computing for the Future at Fudan。

这个名字被王坚解读为“计算，因为在复旦而创造了未来”。

两个计算集群共同组成了CFFF平台——

一个是面向高精尖研究的专用高性能计算集群 “近思”一号 ，部署部署在复旦江湾校区；

另一个是面向多学科融合创新的AI for Science智能计算集群 “切问”一号 ，托管在1500公里外的内蒙古阿里云乌兰察布数据中心。

两者分隔千里，但同声相应。

复旦大学浩清教授、人工智能创新与产业研究院院长漆远对CFFF平台做了进一步介绍。

据他讲述，基于百G高速数据传输网、阿里云大规模异构算力融合调度技术、分级存储技术、AI与大数据一体化技术，两个计算集群练成了一台真正意义上的“超级计算机”。

何以见得？

最直观的表现，复旦大学四校区的所有实验设备都能高速接入CFFF平台，做到异构算力统一管理，计算任务统一调度，满足不同应用场景下的科学智能研究与应用需求。

此外，CFFF平台还拥有 国内高校最大规模的多级数据冷热分层存储集群 ，解决了海量科研数据无法长期备份的痛点，并支持云上高速传输。

举个例子，以往PB级科研数据从复旦校内传到西部数据中心需要两周，如今当天就能完成。

有赖于公共云模式，跑在CFFF平台上的项目可享受到超千卡并行的智能算力，千卡并行的有效算力达到行业领先的92%，可拓展性达到万卡，万卡并行有效算力也可达90%。

同时，CFFF平台可实现年平均PUE小于，每年节省总电力超过2000兆瓦时，年均节碳量达1500吨。

可以说是非常低碳了。

复旦校方透露道，CFFF平台从开始建设的第一天起，就收到来自复旦不同院系的多种研究需求，如生命科学、大气科学、材料科学领域，以及金融系统分析等社会科学研究领域。

平台上的云原生与低代码工程化AI开发平台，进一步降低了AI与科研融合的门槛。

目前，CFFF平台上的第一个科研成果已经诞生，并正式对外发布。

成果是 45亿参数量的中短期天气预报大模型 ，来自复旦人工智能创新与产业研究院李昊团队。

在公开数据集上，该模型预测效果首次达到业界公认的ECMWF （欧洲中期天气预报中心）集合平均水平，并将 预测速度从原来的小时级缩短到了3秒内 。

而这样一个45亿参数的大模型，在CFFF平台上完成训练， 用时只需1天 。

中国科学院院士、复旦大学校长金力在现场提到：

CFFF设计成了开放的体系，我们非常欢迎产学研创新以及校企合作。但是从另一点来说，CFFF的建立表面上来看是解决算力问题，实际上不完全是。
它还必须解决两件事情，一是 “让原来不会用AI工具的人，去用最好的AI工具”，二是 “让原来不懂AI的人去懂AI”。

“当前，AIforScience成为热点领域。”金力将CFFF称为复旦推动基础研究范式变革中的关键利器，“AI与科学的融合发展，开拓了科研的新范式。”

CFFF平台启动仪式现场， 首届世界科学智能大赛 也宣布启动。

从现场获悉，大赛由复旦联合阿里云天池平台、中国电信、中国信通院云大所等举办。

面向全球开放，拟邀请全球五大洲数千支队伍参赛，选手不限国籍年龄，高校、科研机构、企业、个人均可自由组队。

包括金力（生命科学家）、王坚（云计算专家）在内， 共有7名院士担任本次大赛的顾问 。

共设置5大赛道，分别是生命科学、大气科学、材料科学、流体力学、量子化学，赛题基于CFFF平台设计。

其中， 生命科学赛道 ，以生物学年龄评价与老年病风险预测为赛题，通过测量和分析生物体内特定指标或生理过程的状态，评估个体的生理年龄和健康状况。

大赛为参赛者开放了近万样本的个体甲基化数据以及其年龄、性别及老年病患病信息，期望参赛者能够基于甲基化测量对健康个体的年龄给出准确的预测。

而 材料科学赛道 ，以MOF材料的预测合成为切入点，探求计算成本更低、更高效、更精确的求解方法。

大赛整理了大量文献等，形成了1500种MOF材料的合成条件数据集，期待参赛选手基于此建立预测模型，准确地预测MOF材料的合成条件。

赛程显示，7月25日大赛初赛开启，9月底，各赛道分批开启复赛。

遴选出的优秀队伍将在11月进行线下答辩，角逐最终名次。

大赛设置100万元的奖金池，各赛道冠军奖金10万元。

所有进入复赛的选手都将获得CFFF平台算力免费支持。此外，阿里云也将提供了ML平台PAI的免费试用，及算力产品计算资源。

大赛网站： /2023CFFFPrize

— 完 —

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