[新聞] 群聯於交大分享生成式AI落地解決方案 學

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2024年1月10日15︰30︰32
經濟日報記者李孟珊／台北即時報導
群聯於交大分享生成式AI落地解決方案 學生：獲得啟發性

NAND Flash控制IC廠群聯（8299）日前於國立陽明交通大學舉辦生成式AI的落地解決方案
發表會，參加的同學在會後於網路上分享心得，大讚作為一個處於有在設計語言模型的研
究生來說，得到極具啟發性的資訊。

群聯曾說，在ChatGPT等超大型AI模型的興起，帶動AI人工智慧於未來可能輔助企業與個
人的無窮想像空間，也因為AI模型的成長速度極快，導致提供AI服務的硬體建構成本大幅
提升，其主要原因為現行AI模型主要運行於GPU與DRAM當中，但未來AI模型的成長速度將
遠超過GPU與DRAM可供給的量。

根據微軟研究報告指出，AI模型的成長速度將會是GPU卡中的DRAM成長速度的200倍，換言
之，現行的AI運算硬體架構成長速度可能已無法滿足AI應用的需求。

據悉，群聯自主研發的AI人工智慧運算服務「aiDAPTIV+』」，是透過群聯獨創整合SSD的
AI運算架構，將大型AI模型做結構性拆分，並將模型參數隨應用時間序列與SSD協同運行
，以達到在有限的GPU與DRAM資源下，最大化可執行的AI模型，預計能有效降低提供AI服
務所需投入的硬體建構成本。

群聯將相關知識往下扎根，先前在國立陽明交通大學舉辦生成式AI的落地解決方案發表會
，有一名在做語言模型的研究生，於網路上指出，在聽完發表會後，這樣一個解決訓練大
型語言模型受硬體規格限制的創新方案，對他來說，獲得了具啟發性的資訊。

該研究生說明，在過去的實驗中，他經常遭遇到硬體規格不足的限制，使得他難以訓練更
大的語言模型，不過此次群聯的發表會上，提供他許多的思路和解決方案，特別是成本更
低、更有效率的硬體構想，這讓他期待未來能夠以更合理的成本配置硬體，訓練像
LLaMA-13b這樣的大型語言模型。

換言之，意味著實驗室無需投入高昂的成本購買A100等硬體，仍能擁有專業且具有成本效
益的配置。

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推 jeangodard  : 相信....！
→ peter98     : 群聯還是算了~又不是竹科~
推 KITAN       : 喇叭吹起來
→ DrTech      : 降低GPU與VRAM很好，但inference速度怎麼不敢寫在新
→ DrTech      : 聞稿了？
→ DrTech      : 這種爛招還不如用LORA, Qlora來訓練模型。
噓 PoloHuang   : 全聯
→ SkyShih     : 萬物皆可AI
推 una283      : 將模型參數隨應用時間序列與SSD協同運行
→ una283      : 這句才是技術點
推 wrt         : 先把結帳速度加快吧，每天都等好久
推 chunfo      : 感覺可挖礦
推 rattrapante : ai有辦法解決小三問題ㄇ？
推 wulouise    : 可是ssd比ram慢這麼多要比什麼？
推 cmpss89300  : 為啥要講inference？看的出來他們這種方案就是要降
→ cmpss89300  : 低training的成本，又不是在edge端要real time運行
推 physicsdk   : 聽君一席話
推 wuyiulin    : 同問這看來是解決 training 端，為何看 influence