AI大模型的硬體瓶頸與探討（二）——無論雲端還是地端，始終面臨的問題

文章回顧：
- AI 大模型的硬體瓶頸與探討（一）：從深度學習到大語言模型

無論是雲端呼叫大模型，或是在地端部署用於邊緣裝置，最大的挑戰始終是硬體成本。大模型的腦容量（模型尺寸）太巨大，執行上更為耗時，且無論放在哪裡，都需要一個足夠有效率的硬體來容納，這意味著需要高性能的 GPU 和大量的記憶體。

當大模型開始工作，它需要大量的食物和穩定的環境，也就是驚人的耗電量和散熱問題。此外，還需要定期維護，包括更新知識庫，確保其性能和穩定性。以下是一些需要關注的重點：

模型體積：大模型需要強大的硬體支持。
功耗：高耗電量帶來高昂的電費。
推論時間：需要高效的硬體來縮短回應時間。
彈性：硬體設備需要可擴展性和靈活性，包括模型權重的更新能力。
散熱：高效的散熱系統是必要的。
維護：硬體的維護和知識庫升級成本不容忽視。

模型壓縮的主流技術

剪枝（Pruning）：

剪枝技術將模型中一些數字較小，或是不重要的權重和連接移除掉，雖然能減少模型的計算量和存儲需求，但可能降低模型的表現，並且剪枝後的模型通常需要再訓練以恢復或保持其性能，應用於大型模型的成本較為高昂。

量化（Quantization）：

量化技術將模型權重從高精度的轉換為低精度的數值，大大減少模型的存儲需求並加速推論速度，但會損失一些模型的表現，是目前大型模型常見的壓縮方案。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）：
知識蒸餾技術是通過讓較大的模型（教師模型）教導較小的模型（學生模型），來達到壓縮模型的目的。大模型就像是知識量豐富的老師，能夠從海量的數據中推導出複雜的物理公式。學生模型只需記住老師推導出的公式即可。通過這種方式，學生模型在較小的體積下達到類似於教師模型的性能，並針對特定問題產生特化模型，減少模型的大小和計算需求。

低秩因子分解（Low-Rank Factorization）：

低秩因子分解技術通過將模型的權重分解成較小的近似矩陣，來減少參數數量和計算複雜度。這就像是把一個複雜的數學公式拆解成幾個簡單的部分，讓計算變得更加高效且容易處理。

舉例來說，LoRA（Low-Rank Adaptation）技術可以讓我們先訓練一個較小的模型，然後將這個小模型貼在原有的大模型上，從而優化大模型的某些特定功能。這樣就不需要重新訓練整個大模型，而是通過小的調整來達到同樣的效果，是在資源有限情況下，作大模型 Fine-tuning 訓練的最佳方案之一。