英伟达 GPU 性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池应该如何建设？
由于受到美国的科技制裁，企业能购买到的英伟达GPU性能不断下降且货期长达几个月甚至半年之久，拿英伟达最新的LS20产品为例，性能仅仅为之前的A100的60%-70%左右，货期长达2-3个月。目前国产厂商能提供GPU卡的厂商也十分有限，如华为的昇腾、曙光的DCU，但产品的算力水平、模型适配性、开发的生态圈和英伟达相差甚远。
2023年是大模型的元年，chatGPT的出现对软件技术类工作、新闻媒体类工作、法律类工作、金融工作者、学术研究者等各行各业产生了深远影响，各大金融机构、科技大厂都在构建自己的大模型算力平台，但如何在GPU算力卡、IB交换机受限的情况下搭建算力池是每个金融科技企业必须思考的问题。
目前，针对大型国有行算力池的搭建，基于k8s，docker云平台并采用英伟达和国产GPU厂商混搭的方式组建大型的算力资源池。使用云计算平台的统一的管理能力，应该如何合理的划分大模型训练集群，大模型的微调集群、大模型的推理集群和普通模型的训练推理集群等，并合理的分配计算资源供不同的部门使用。
2同行回答
在英伟达GPU性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池建设需要综合考虑多个方面，以确保模型的训练和应用能够顺利进行。以下是一些建议：
硬件选型与配置 ：
- 多样化GPU选择 ：不要仅依赖于某一品牌或型号的GPU，考虑多品牌、多型号的GPU混合部署，以降低对单一供应商的依赖，并增加系统的灵活性。
- 高效能比 ：在选择GPU时，除了考虑其性能，还要关注其功耗和散热性能，以确保在有限的资源下实现最大的性能输出。
资源池架构设计 ：
- 弹性伸缩 ：设计资源池时，应具备弹性伸缩的能力，以便根据模型的训练需求动态调整计算资源。
- 多租户支持 ：考虑到金融行业的多业务场景，资源池应支持多租户模式，确保不同业务或部门能够共享资源但互不干扰。
软件优化与协同 ：
- 深度学习框架优化 ：针对不同的模型和任务，选择合适的深度学习框架，并进行相应的优化，以充分利用GPU的性能。
- 模型压缩与剪枝 ：针对GPU性能剪裁的情况，可以考虑对模型进行压缩和剪枝，以减少模型的计算量和存储需求。
存储与网络优化 ：
- 高速存储 ：采用高性能的存储解决方案，如NVMe SSD或分布式存储系统，以确保模型数据的快速读写。
- 低延迟网络 ：优化资源池内的网络连接，降低网络延迟，确保模型训练过程中的数据传输效率。
安全与合规性 ：
- 数据安全 ：在金融行业中，数据安全至关重要。因此，在建设大模型资源池时，需要考虑到数据的加密、备份和恢复等安全措施。
- 合规性考虑 ：确保资源池的建设符合相关法规和监管要求，如数据隐私保护等。
运维与管理 ：
- 自动化运维 ：利用自动化工具和技术，简化资源池的运维过程，降低人工干预的成本和风险。
- 监控与告警 ：建立完善的监控和告警系统，实时监测资源池的运行状态，及时发现并处理潜在问题。
综上所述，在英伟达GPU性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池建设需要综合考虑硬件、软件、存储、网络、安全和运维等多个方面。通过合理的规划和优化，可以确保资源池的稳定性和高效性，为金融行业的模型训练和应用提供有力支持。
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ChatGPT 回答
针对这个问题，可以考虑以下几个方面：
- 优化算法和模型结构：在GPU算力受限的情况下，可以通过优化算法和模型结构来提高训练效率和推理速度。例如，可以采用分布式训练、模型剪枝、量化等技术来减少计算量和内存占用。
- 合理划分资源池：可以根据不同的业务需求和部门需求，合理划分资源池。例如，可以将大模型训练集群、大模型微调集群、大模型推理集群和普通模型的训练推理集群分别划分到不同的资源池中，以便更好地管理和分配计算资源。
- 采用混搭方式组建算力资源池：可以采用英伟达和国产GPU厂商混搭的方式组建算力资源池，以充分利用现有的计算资源。同时，可以考虑采用云计算平台的统一管理能力，以便更好地管理和分配计算资源。
- 考虑资源共享和复用：在资源池的搭建过程中，可以考虑资源共享和复用，以充分利用计算资源。例如，可以将训练好的模型复用到推理集群中，以减少计算量和内存占用。
- 加强安全管理：在资源池的搭建过程中，需要加强安全管理，以保护计算资源和数据的安全。例如，可以采用访问控制、身份认证等技术来限制不同用户的访问权限，以保护计算资源和数据的安全。