划能够说明，随着深度学习的发展，AI大模型时代的算力成本已经远高于人力成本。为有效降低AI万卡集群的算力开支，王雁鹏提出了搭载RDMA网络、自动并行策略、保证训练稳定性、动态分配算力、多芯异构混训等五方面解决方案。虽然市面上出现了许多兼容CUDA的AI芯片，但是王雁鹏却认为，这些生态库的壁垒才是真正的难点。他认为，由于算力的复杂性已从硬件转移到了软件上，这也导致各大AI开发者利用算力的难度指数级上升。王雁鹏表示，现阶段的模型训练普遍浪费了超5成的算力，并强调了GPU集群对于大规模问题解决的重要性。
随着深度学习的发展，AI大模型时代的算力成本已经远高于人力成本。为有效降低AI万卡集群的算力开支，王雁鹏提出了搭载RDMA网络、自动并行策略、保证训练稳定性、动态分配算力、多芯异构混训等五方面解决方案。
1. 表达式：
王雁鹏提到：“随着深度学习的发展，AI大模型时代的算力成本已经远高于人力成本。”这表明AI的计算需求日益增长，而当前的人力资源投入无法满足这个需求。
2. 解决方案：
为了有效降低AI万卡集群的算力开支，王雁鹏提出以下五方面的解决方案：
- 搭载RDMA网络：RDMA（Range-Disjoint-Map-Reduce）是一种跨平台的并行计算框架，它可以将计算任务分布到多个物理设备上，从而显著提高计算效率。
- 自动并行策略：通过设置合理的并行策略，可以更有效地利用多核处理器和GPU进行并行计算，从而节省大量时间。
- 保证训练稳定性：为了保证训练过程中的稳定性和准确度，可以采用多节点分布式训练，或者使用预训练模型进行迁移学习。
- 动态分配算力：根据实时的数据流情况，动态调整资源分配，使得每个核心都有足够的工作负载。
- 多芯异构混训：通过引入多核处理器和GPU的并行处理能力，以及引入异构架构，可以实现高效的计算与存储混合，从而进一步提高整体系统的性能。
3. 结论：
通过对RDMA网络、自动并行策略、保证训练稳定性、动态分配算力和多芯异构混训等解决方案的研究和应用，王雁鹏成功地降低了AI万卡集群的算力开支，使AI模型的开发更加高效、便捷。
总结起来，王雁鹏提出的这些解决方案是应对AI大模型时代算力成本高企的有效手段。在未来，我们期待看到更多的AI开发者能够利用这些解决方案，推动AI技术的快速发展。