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ChatGPT模型训练算力消耗（ChatGPT模型训练一次本钱）

自然语言处理技术的发展突飞猛进，ChatGPT模型作为其中的一员备受注视。为了训练ChatGPT模型，需要大量的算力支持，这也带来了相应的本钱。本文将就ChatGPT模型训练算力消耗及本钱进行详细分析。

ChatGPT模型的训练算力消耗主要包括两个方面：计算资源和时间本钱。计算资源方面，训练ChatGPT模型需要使用大范围的GPU集群进行并行计算。以OpenAI发布的ChatGPT⑷.0模型为例，其训练使用了大范围的劳伦斯伯克利国家实验室超级计算中心（NERSC）提供的NVIDIA V100 GPU集群，总计使用了超过2万个GPU，每一个GPU运行时间为超过24小时。这样的范围和时间需求使得训练ChatGPT模型的算力消耗相当庞大。

时间本钱方面，训练ChatGPT模型需要耗费相当长的时间。以ChatGPT⑷.0模型为例，其训练需要延续数个月，并且需要不断迭代调剂模型参数和训练数据，以取得更好的性能和效果。这就意味着，除庞大的计算资源需求，训练ChatGPT模型还需要大量的时间本钱。

综合斟酌算力消耗和时间本钱，训练ChatGPT模型的一次本钱是非常昂贵的。根据OpenAI公然的数据，训练ChatGPT⑷.0模型的本钱约为4.6百万美元，而且这还只是其中的一次迭代训练本钱，实际上进行屡次迭代训练以到达理想效果的本钱会更高。这样的高昂本钱使得ChatGPT模型的训练只能由少数大型机构或科技公司承当，一般的中小企业和个人开发者难以承当这样的本钱。

随着技术的发展和硬件本钱的降落，ChatGPT模型的训练本钱也有望逐步下降。一方面，随着硬件厂商推出更高性能、更节能的GPU产品，将能够下降训练本钱。另外一方面，随着技术的不断进步，比如散布式训练、深度学习加速等技术的利用，也将有助于减少训练时间和本钱。这些因素的结合，有望为更多的机构和个人开发者提供训练ChatGPT模型的机会。

ChatGPT模型的训练算力消耗显著，一次训练的本钱高昂。随着技术和硬件的发展，这一本钱有望逐步下降，使得更多人可以参与到ChatGPT模型的研究和开发中来。我们对未来ChatGPT模型的发展拭目以待，相信在不久的将来，ChatGPT模型将会带来更多欣喜和创新。

ChatGPT模型训练算力消耗（ChatGPT模型训练一次本钱）

1. 可以自己训练。

2. 由于chatglm2是一个开源的自然语言处理模型，它的代码和模型参数都是公然的，任何人都可以下载和使用。

只要你具有相应的编程和机器学习知识，你可以自己训练chatglm2模型。

3. 自己训练chatglm2模型可以根据自己的需求进行定制化，可以根据自己的数据集和任务进行训练，从而得到更合适自己的模型。

自己训练还可以提高对模型的理解和掌握，有助于进一步的研究和利用。

CHATGLM2 是指 ChatGPT 模型的第 2 代版本。作为一个基于云真个聊天机器人模型，您没法自行对其进行训练。ChatGPT 是由 OpenAI 开发和保护的，它们是一家专门从事人工智能研究的公司。他们使用大量的计算资源和数据来训练这些模型，以提供高质量的自然语言处理和生成功能。虽然您没法自行训练 ChatGPT 模型，但是您可使用 OpenAI 提供的 API 或其他类似服务来构建您自己的利用程序。这些服务允许您使用 ChatGPT 模型为您的利用程序提供自然语言处理和生成功能，而无需自己训练模型。如果您希望训练自己的自然语言处理模型，可以尝试使用开源的自然语言处理框架，如 Hugging Face 的 Transformers 库。这些框架提供了用于训练和微调各种自然语言处理模型的工具和资源，包括基于 Transformer 架构的模型，如 GPT。训练大型自然语言处理模型需要大量的计算资源和数据，这可能会非常昂贵和耗时。

可以自己训练。

1. ChatGPT-LM可使用迁移学习方法，通过微调预训练模型来适应特定的任务和领域。

这类方法使得用户可以根据自己的需求进行模型的训练，使其更好地满足特定的利用场景。

2. 通过自己训练模型，可以对模型的表现进行调优，使其更加准确和贴合特定的数据集或任务。

这样可以提升模型的性能和效果，满足用户的个性化需求。

3. 但自己训练模型需要具有相关的知识和技能，同时需要足够的计算资源和时间来进行训练。

还需要注意模型的合规性和法律使用规定，确保训练进程和使用进程的合法性。

ChatGPT模型训练

不是一样的。

PanGu大模型是一个基于Transformer架构的中文自然语言处理模型，它由百度研发，用于处理中文文本分类、命名实体辨认、关键词抽取、文本摘要和问答等任务。

而ChatGPT是一个综合的预训练聊天模型，它是基于OpenAI的GPT⑵模型架构。它专门用于聊天机器人任务，能够为聊天机器人提供有效的回复。

ChatGPT模型训练一次本钱

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不但上知天文下知地理，知识渊博，还可以根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交换，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，乃至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引发无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。

ChatGPT大模型训练算力中心

2023伊始，先是开年毫末智行举行HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业最大智算中心，再有小鹏、理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶，随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网，自动驾驶AI技术再次成为顶流。

不管是自动驾驶的“进城”，或者ChatGPT的“进化”，其背后都是对数据、算力需求指数级增长的态势和对大模型的训练。当需求上来了，智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界愈来愈多的提及。智算中心即智能计算中心，是基于人工智能理论，采取领先的AI计算架构，提供人工智能利用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，换句话说，智算中心实际上是一个算力的供应和生产平台。那为何有了它“自动辅助驾驶”就能够变成“自动驾驶”了？

“降服”自动驾驶边际本钱 自动驾驶智算中心“专云专用”

有人说，智算中心是自动驾驶发展的助推器，由于自动驾驶算法模型训练是机器学习的典型场景之一，其视觉检测、轨迹预测与行车计划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算，对算力有着极高的需求，而智算为提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。在自动驾驶领域，说起智算中心，还得先提特斯拉。2017年，Transformer网络出现后，奠定了当前大模型领域主流的算法架构基础，随后，2020年，特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，是AI大模型利用于自动驾驶的开端。在这以后，特斯拉开始着手打造属于自己的AI计算中心——Dojo，总计使用了1.4万个英伟达的GPU来训练AI模型。为了进一步提升效力，特斯拉在2021年发布了自研的AI加速芯片D1，并计划将25个D1封装在一起组成一个训练模块（Training tile），然后再将训练模块组成一个机柜（Dojo ExaPOD）。最近一期的特斯拉AI DAY上，马斯克称将于2023年一季度部署完成特斯拉超级计算机群组ExaPOD。国内方面，2022年8月，小鹏汽车和阿里云合建了当时国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力范围达600PFLOPS，相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。不过这个记录仅仅保持了4个多月。

今年1月，毫末智行联合火山引擎，共同推出自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒2T，通讯带宽每秒800G。吉祥也在1月28日上线了吉祥星睿智算中心，目前已接入智能驾驶和车联网实验数据近百PB，在线车辆的并发计算支持达百万辆。从现有情形来看，本钱和需求两重因素，是智算中心的诱人的地方。

本钱层面，算力作为自动驾驶的基本要素，需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。以毫末的MANA OASIS为例，通过部署Lego高性能算子库、ByteCCL通讯优化能力，和大模型训练框架，软硬一体，毫末把算力优化到极致。在训练效力方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个clips（毫末视频最小标注单位）训练本钱只需百卡周级别，训练本钱下降100倍。搭建高效、低本钱的数据智能体系是自动驾驶技术健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节，更是自动驾驶商业化闭环的关键所在。

小鹏汽车董事长何小鹏曾表态，“如果现在不以这样的方式（智算中心）提早储备算力，那末今后5年内，企业算力本钱会从亿级，加到数十亿级。”

如果延续使用公有云服务，边际本钱不断上涨只是一方面，更重要的是，智算中心可让自动驾驶企业实现“专云专用”。自动驾驶的开发包括从数据收集到数据挑选、打标、模型训练、回放性验证、仿真测试等等环节。而云计算的本质是租赁计算装备，云公司的装备都是统一采购，为了取得更多客户，这些装备都具有很大的通用性，装备内部使用的CPU、GPU/AI加速器、内存的型号与规格都相对固定，很难与车企和自动驾驶公司的算法构成最好匹配。云服务厂商对自动驾驶算法的了解程度不高，不可避免的会在调度算力时出现消耗和效力不高的问题。从需求的角度来看，智算中心仿佛可以成为自动驾驶和车企的托底神器。

一样以毫末为例，有了MANA OASIS的加持，毫末MANA五大模型全新亮相升级，车端感知架构实现跨代升级，毫末的技术栈布局继续保持完全领先的态势，特别在感知、认知等层面领跑行业，引领大模型、大算力、大数据发展方向，冲刺进入自动驾驶3.0时期。拿数据收集、挑选和标注来讲，自动驾驶系统在前期开发阶段，需要收集大量的道路环境数据，以此让车辆像人类驾驶员一样快速准确地辨认车道、行人、障碍物等驾驶环境中的关键信息。唯一的办法是，通过在海量数据基础上不断的重复训练与验证，车辆对道路环境的认知水平逐步趋近于真实情形，判断的准确性在这一进程中不断提升。

车企搜集到的数据还需要进行模型训练，算法通过在数据上进行运算产生模型，而智算中心将是驱动大模型和海量数据训练的加速器。基于Sparse MoE，毫末根据计算特点，进行稀疏激活，提高计算效力，实现单机8卡就可以训练百亿参数大模型的效果，实现跨机共享exper的方法，完成千亿参数范围大模型的训练，训练本钱下降到百卡周级别；毫末设计并实现了业界领先的多任务并行训练系统，能同时处理图片、点云、结构化文本等多种模态的信息，既保证了模型的稀疏性、又提升了计算效力；MANA OASIS训练效力提升了100倍。

毫末智行CEO顾维灏也在详细阐释了建设智算中心的底层逻辑：“自动驾驶对智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程师在这个练武场中能够做出甚么大模型，能训练多少大模型。”

智能辅助驾驶“进城” MANA OASIS帮助毫末解决了哪些困难？

现在很多车企和自动驾驶技术企业已开始把打造智算中心当做下一阶段竞争重点。今年1月的HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯给出了2023年自动驾驶行业趋势的十大新预测，超算中心赫然位列“超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。”

当下，随着新能源汽车品牌普遍已把高速公路场景下的辅助驾驶列为标配，赛场已悄然从高速路转向城市。与高速导航辅助驾驶相比，城市行车触及了红绿灯、十字路口、行人电动车、遮挡、固定障碍物、频繁刹停起步等一系列困难，复杂度又提升了好几个数量级。

如果仅用实测车辆去挑战这些城市场景没法穷尽的Corner Case，本钱、安全性、时间都将成为企业发展的壁垒。由此，虚拟仿真就成了解决部份本钱及场景多样性的关键，大范围的长尾场景需要数据中心提供充足的算力支持。仿真场景对现实的回归进程，一样需要巨大的算力提供支持。

在MANA OASIS的加持下，毫末的数据智能体系MANA五大模型全新亮相升级。而在五大模型助力下，MANA最新的车端感知架构，从过去分散的多个下游任务集成到了一起，构成一个更加端到真个架构，包括通用障碍物辨认、局部路网、行动预测等任务，毫末车端感知架构实现了跨代升级。这也意味着毫末的感知能力更强，产品力更强，向全无人驾驶加速迈进。视觉自监督大模型，让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注。毫末利用海量videoclip，通过视频自监督方式，预训练出一个大模型，用少许人工标注好的clip数据进行Finetune（微调），训练检测跟踪模型，使得模型具有自动标注的能力；将已标注好的千万级单帧数据所对应的原始视频提取出来组织成clip，其中10%是标注帧，90%是未标注帧，再将这些clip输入到模型，完成对90%未标注帧的自动标注，进而实现所有单帧标注向clip标注的100%的自动转化，同时下降98%的clip标注本钱。毫末视频自监督大模型的泛化性效果极佳，即便是在一些非常困难的场景，例如严重遮挡的骑行者，远处的小目标，卑劣的天气和光照，都能准确地完成自动标注。3D重建大模型，助力毫末做数据生成，用更低本钱解决数据散布问题，提升感知效果。面对“完全从真实数据中积累corner case困难且昂贵”的行业困难，毫末将NeRF技术利用在自动驾驶场景重建和数据生成中，它通过改变视角、光照、纹理材质的方法，生成高真实感数据，实现以低本钱获得normal case，生成各种高本钱corner case。3D重建大模型生成的数据，不但比传统的人工显式建模再渲染纹理的方法效果更好、本钱更低。增加NeRF生成的数据后，还可将感知的毛病率下降30%以上，且数据生成可实现全程自动化，无需任何人工参与。多模态互监督大模型则可以完成通用障碍物的辨认。毫末在成功实现车道线和常见障碍物的精准检测后，针对城市多种异形障碍物的稳定检测问题，毫末正在思考和探索更加通用的解决方案。毫末的多模态互监督大模型，引入了激光雷达作为视觉监督信号，直接使用视频数据来推理场景的通用结构表达。该通用结构的检测，可以很好地补充已有的语义障碍物检测，有效提升自动驾驶系统在城市复杂工况下的通过率。动态环境大模型，可以精准预测道路的拓扑关系，让车辆始终行驶在正确的车道中。在重感知技术线路下，毫末为了将对高精地图的依赖度降到最低，面临着“道路拓扑结构实时推断”的挑战。毫末在BEV的feature map（特点图）基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，将BEV特点，解码为结构化的拓扑点序列，实现车道拓扑预测。让毫末的感知能力，能像人类一样在标准地图的导航提示下，就能够实现对道路拓扑结构的实时推断。毫末认为，解决了路口问题实际就解决了大部份城市NOH问题。目前在保定、北京，毫末对85%的路口的拓扑推断准确率高达95%。即使是非常复杂、非常不规则的路口，毫末也能准确预测，比老司机还老司机。

人驾自监督认知大模型在今年2月已被正式升级为DriveGPT，这也是全球首个自动驾驶认知大模型。它能让毫末的驾驶策略更加拟人化，安全及顺畅。毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数范围可对标GPT⑵的水平。DriveGPT将延续引入大范围真实接收数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将DriveGPT作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。仿真测试能有效缩短技术和产品开发周期，下降研发本钱。业内典型的长尾场景问题不够丰富，现实中可遇而不可求的极端场景，利用仿真平台可以便捷生成。由于仿真测试中的摹拟环境需要实现多模态融会，以支持传感器模组的复杂性，因此也需要大算力的支持。

除毫末，特斯拉超算中心具有近2万张GPU，对自动驾驶训练效力产生吹糠见米的效果，最大限度地提升了自动驾驶系统的开发效力；大陆团体的高算力集群，将开发周期从几周缩短至几个小时，使自动驾驶得以在中短时间商业计划中落实；机器学习时间的缩短加快了新科技进入市场的速度；“扶摇”支持小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天缩短至1小时内，大幅提速近170倍……

当前，一个不争的事实就是，在自动驾驶领域具有长时间计划的车企，不管是造车新权势或者传统品牌，或技术提供商，都在搭建自己的超算中心，以掌握稳定的算力资源，缩短开发周期，加快自动驾驶产品的上市。相反，如果没有超算中心，那末自动驾驶训练速度将明显放缓，自动驾驶企业间的差距也将愈发明显。用智算中心打造数据护城河 数字新基建逐渐成为发展“标配”

自动驾驶发展至今，业界发现乘用车智能辅助驾驶是最有可能大范围铺开的商业场景。据高工智能汽车研究院数据显示，2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率，已连续第二个月超过30%。智研咨询数据显示，预计到2025年，全球新车L2自动驾驶的渗透率可达53.99％。

今年，城市导航辅助驾驶也开启了量产的征程。西部证券预测，2023～2025年，国内市场上搭载城市导航辅助驾驶的车型将分别到达70万、169万和348万辆，占比将分别到达17％、40％和70％。

在城市导航辅助驾驶落地加速的背景下，更容易复制、拓展的重感知的方案，遭到了更多关注。在重感知技术线路下，面对“道路拓扑结构实时推断”的挑战，毫末的选择是在特点图基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，通过结构化的拓扑点序列解码，实现车道拓扑预测。由此不难看出，业界逐步达成共鸣的重感知线路，相比高精地图方案，更依赖算力加持。

人工智能是创新的加速器，智算中心则可以为各类技术创新提供支持。一方面，智算中心可以为构建安全可信、可复用的技术研发环境提供算力设施支持，为各领域科技研发提供智能计算服务，加速科技研发的进程；另外一方面，智算中心是新一代信息技术的集成利用载体，智算中心的快速建设推广与范围化利用将推动通讯服务网络、大数据、人工智能等技术的快速迭代，从而增进技术创新。自动驾驶数据是片断式的，特点是小文件多，到达百亿个，而且训练需要交换的数据多，智算中心可以提供充足的带宽，并且可让自动驾驶模型具有更好的并行计算框架，在训练的时候把硬件资源都利用起来。

2020年4月20日，国家发展改革委首次明确新型基础设施的范围，其中就包括以智能计算中心为代表的算力基础设施。2023年1月10日，国家工业信息安全发展研究中心推出《智能计算中心2.0时期展望报告》，指出经过5年多发展，智算中心正由1.0粗放扩大阶段走向2.0精细计划阶段。

根据相关统计和测算，目前全国超过30个城市在建或筹建智算中心，未来5年我国智能算力范围年复合增长率将达52.3%。智算中心的创新发展，将进一步为人工智能夯实“算力底座”，成为带动人工智能及相关产业快速发展的新引擎。

“我们测算，智算中心带来的本钱优化是惊人的，将到达亿元级别。”这是今年1月，张凯提出的预测。从目前及未来的计划量产范围来看，毫末自建智算中心可节俭巨额本钱；其带来的效力提升也非常明显。

人工智能发展很快，新的算法层见叠出，需尽快引入新的技术和模型，与此数据是智能化发展最大的驱动力，也占据了大量本钱构成。用自建智算中心来打造数据护城河，不但能够完善产业智能生态，更能让企业在智能化方面占据先发优势，智算中心作为数字新基建，未来必将将引领自动驾驶技术延续迭代升级。

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