老板：来人啊，给我整一个20万亿参数Transformer的GPT-4？！-技术圈

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大数据文摘出品

来源：Reddit

编译：赵吉克、Andy

最近老板看阿伦工作不饱和，天天摸鱼，就走过来悄咪咪地说：“阿伦啊，听说最近GPT-3不错，你也给咱们也整一个出来吧。”

阿伦号称有求必应：“好，老板我先试试。这玩意儿和GPT-2就没啥区别，模型大了些，数据多了些而已。”

老板一听开心得合不拢腿，一拍手：“就这玩意儿？那干脆咱们直接整个GPT-4吧，资源管够。做得好，还给你发论文。”

接着拍拍阿伦的后背，说：“小伙砸，好好干！”哼着小曲迈着轻快地步伐离开，心中想着又解决了一个工作不饱和问题。

于是老实的阿伦，就这样开始了GPT-4训练之路。

作为一个优秀的算法工程师，他需要先计算一下需要的资源。

阿伦首先找来了这篇论文ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models，大致能描述GPT-3怎么从GPT-2来，也就是如何从150亿级增加到了1750亿级参数，训练方面相关。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/1910.02054

阿伦想，只要知道了GPT-2到GPT-3，那么照葫芦画瓢，就可以从GPT-3到GPT-4了，我简直就是天才。一个优秀的工程师就是这么擅长用类比原则，春天种下一颗种子秋天收获一百颗种子，春天种下一个女朋友秋天树上就能长出一百个女朋友。

内存

先来看看内存方面吧。

基础数据并行(DP)并不能减少每张GPU卡上占的内存，而现有32GB内存GPU上，基本参数超过14亿就放不下了。

论文中提到一个关键词，内存优化（memory optimizations），只要通过对优化器状态、梯度进行巧妙分割，就能减少节点间的通信需求。这样即使不用模型并行（MP）也能在单个GPU上跑1个模型的副本。

ZeRO-100B可以不用模型并行，就在128个GPU上训练高达130亿参数的模型，平均每个GPU的吞吐量超过40TFlops。而相比之下，不用ZeRO，仅用基础数据并行的话，可训练模型单个最大可含只有14亿参数，而每个GPU的吞吐量不到20 TFlops。

在由V100 组成的DGX-2集群中加入16路模型并行，之后128个节点，这样就能容纳约2000亿个参数。当运行16路模型并行时可以运行一个15.4倍大的模型，而不会有实际的性能损失，只比16路模型并行加64路数据并行（1024个GPU）的峰值性能低30％。

上面这些都是基于梯度和优化器状态分割讨论的，之后论文开始谈到参数分割，并提到这可以随着所用GPU数量增加而产生线性的内存使用减少，所以64个GPU可以运行64倍大的模型，只用增加50%的通信带宽。但是，虽然是这么说，其实论文里面也没有对此进行任何实现或测试。

算力

非但实验没做，这群家伙却开始抱怨算力不足，而他们对算力的估算其实非常粗糙。真不靠谱，这群人，阿伦想。于是阿伦找到了另一篇论文Scaling Laws for Neural Language Models，也是GPT-3引用到的论文，来对算力进行经验估算。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2001.08361

损失(L)作为参数(N)的函数应按照如下公式扩大：

L = (N/8.8 * 10^13)^-0.076

按以petaFLOP/s-day的算力(C)计算就是：

L = (C/2.3*10^8)^-0.05 ⇔ L = 2.62 * C^-0.05

而 GPT-3能用2.57 * C^-0.048来拟合这个公式，之后反过来解出 C 的话，会得到：

C = 2.89407×10^-14 N^(19/12)

接下来如果你按GPT-2到GPT-3的参数增幅来计算GPT-4的话，那么你就能得到：

C≈3.43×10^7对20万亿参数（GPT-4）

以及18300对1750亿参数（GPT-3）

而GPT-3好像用的10^4.25 PetaFLOP/s-days，当然论文里说的是几千，而不是两万，稍微偏离了论文里图的趋势线，所以如果在更大算力上训练可能还有提升。

除了算力，数据方面还要有16万亿左右的token，GPT-3在大约3000亿token上进行的训练（虽然根据函数最好是3700亿）。英文维基百科只有30亿，570GB的webcrawl数据有4000亿个tokens，其实数据方面23TB的tokens相比起算力来说更好提供。

于是乎，如果GPT-3的算力成本约为460万美元，那么训练 "GPT-4 "的算力成本就应该为86亿美元了。老板说过资源管够的，嗯，就是这样，阿伦又想。

当然86亿美元还是有点贵了，一个优秀的工程师是会优化降低成本的。根据之前黄教主的发布会，如果你有（ke）幸（jin）通过用A100卡替代V100卡的话，就能获得3-6倍的算力增幅，但即使这样，还是会产生高达14亿美元的算力费用。

一下就给老板省了72亿美金，省到就是赚到，一下赚个72亿美金王健林也没我这么厉害，我真是老板的贴心员工。

拿着这份资源估算表，于是阿伦去找了老板。

第二天，阿伦收到了一张船票。

一张通往非洲的船票。

友情对比提示：

根据Nvidia在2020年第一季度公布了来自 "数据中心"的营收是11.5亿美元，所以按照上面的计算，训练一个"GPT-4"，就几乎需要全世界将近1季度（3个月）的显卡供应，可能不准确但至少是这个数量级。

美国能源部正在向AMD支付6亿美元，用于建造两台Exaflop El Capitan超级计算机。这台超级计算器要完成GPT-4计算需要47年。

评论：

原作者点评：不过，为了极大地改善谷歌搜索，或其他一些能用到的应用，在未来1-3年里花14亿美元甚至100亿美元可能也并不是真的很糟。

好事者点评：

好事者一号 Tornado28：如果有86亿美元训练这玩意儿，还不如花50亿美元当科研经费。可能你就能获得三万多篇关于语言模型的新研究论文，之后再用剩下36亿训练一个非常好的模型就行。

好事者二号 bohreffect：首先先不说内存需求吧，这里有没有16万亿个token（词）都是个问题，更不用说5千亿有用的token. 某种意义上这个假设的 GPT-4的VC维已经超过了英语本身的复杂性，很有可能直接过拟合了。

好事者三号 Iwakan：在这数十亿美金的计算成本里面，现有的GPU是不是最佳选择呢？我感觉有这样的预算，早都能够用更快的速度和效率生产出定制的ASIC芯片了，这个芯片只用于该模型的运算。可以用比特币专用矿机作为参考，它比普通的GPU在挖矿任务上高效一万倍以上。