中国工程院院士刘韵洁：协同训练是大模型训练必由之路

刘韵洁表示，数据要素是人工智能和大模型发展的基础，而网络、算力、数据交换平台和安全构成了数据基础设施的四大支柱。面对AI未来的发展，他认为有三大挑战：大模型对网络的新需求、空间计算的推广和智能体（如人形机器人）的发展。同时，他指出当前网络带宽的增长速度远低于GPU的增长速度，带宽瓶颈逐渐显现，这对算力传输提出了更高的要求。

针对这些挑战，刘韵洁强调了确定性网络的重要性。他提到，国家数据局发布的“数联网”指南对网络的确定性提出了高要求，包括千公里传输抖动不高于50微秒、传输效率大于90%、丢包率低于1/10万等。这些指标的实现离不开确定性网络技术。确定性网络不仅能够满足低时延、高可靠性的需求，还能提升数据传输的效率，是算力网发展的重要基础。

在大模型训练方面，刘韵洁认为，目前大模型只能在单一地点进行训练，存在电力和算力资源难以承受的问题。而协同训练可以在多个地点进行分布式训练，不仅能够减轻单一地点的压力，还能提高训练效率。他透露，通过技术手段，已经实现了分钟级解决排队问题，并且多个异地训练能够达到单点训练80%的效率。他表示，协同训练是大模型训练必须要走的路。

刘韵洁还介绍了在确定性网络技术方面的实验成果。联通、紫金山实验室、江苏未来网络集团等机构合作，成功实现了光电融合的技术突破。这一技术能够大大降低网络的延迟和成本，同时提高传输效率。目前，已经在多个城市进行了试验网的部署和测试，效果非常显著。此外，还在南京、郑州、济南等地建设了确定性网络基础设施，为政务网和企业网的数据共享和流通提供了有力支持。

展望未来，刘韵洁表示，中国要充分利用自身的行业数据优势，发展行业大模型。通过政府、企业和资本的共同努力，将行业数据训练成高效的大模型，从而走出一条具有中国特色的AI发展道路。同时，他也呼吁全国各地加快算力网络的建设和调度工作，共同推动中国算力网络的高质量发展。

来源：新华网