什么是大模型？没有统一的定义，目前来说超过1000亿参数的深度学习模型叫大模型，未来可能是10000亿参数。深度学习从采集数据到标注数据，到训练出炉，最后得到的权重模型，这个权重模型98%就是参数，模型大小基本等于参数量的大小。以AlexNet为例，参数量在6000万，假设每个参数都是一个FP32格式，即4个字节，总字节就是24000万字节，则24000万字节/1024/1024 = 228MB，如果是车载领域常用的INT8格式，每个参数就是一个字节，容量会缩小到FP32格式的1/4，当然精度也会下降。

(资料图片)

OpenAI在2020年提出了大模型的规模定律，基本近似于半导体领域的摩尔定律，这就是《Scaling Laws for Neural Language Models》，模型参数规模N，数据集大小D，模型形状(包括：transformer Block数量，宽度，attention heads和feed forward hidden dimension), 喂入序列长度和batch_size。当然还有训练模型的计算量C。其中，模型性能强烈依赖于参数规模N，数据集大小D和计算量C。考虑到自动驾驶全面引入了NLP领域的Transformer，所以这个定律对自动驾驶完全有效。

给定计算量的时候，模型性能的提升主要在于增加参数规模而不是增加数据集。所以后续各种模型训练大家就非常关注于持续增加参数量，数据集并没有相应的倍增。一句话，参数越多效果越好。

来看一个典型的大模型：ChatGPT， 大部分网络消息都说它有 1750 亿个参数，通常用 INT8 格式来存储 LLM 权重，以便进行更低延迟的推理、更高的吞吐量和更低的内存需求（比用 float16 格式来存储要少两倍的内存）。每个 INT8 参数需要 1 个字节进行存储。简单的计算就知道，模型需要 175GB 的存储空间，实际会需要180-190GB左右。

GPT 风格的语言模型在每次前向传递时都是「自回归」的，它预测下一个最可能的 token（对于类似 ChatGPT 的 RLHF 模型，它会预测其人类标注者更偏好的下一个 token）。这意味着要生成 200 个 token，因此需要执行 200 个前向传递。对于每个前向传递，我们需要将模型的所有权重从高带宽（HBM）内存加载到矩阵计算单元（GPU 的张量计算核）中， 也就是说需要为每个前向传递加载 175GB 的权重。为什么不在GPU内部的存储上加载权重模型？因为贵到3万美元一片的英伟达H100其内部的SRAM也不到0.3GB，根本装不下。

在微软OpenAI ChatGPT上用的A100 SXM8，这是针对云服务器厂家供应的版本，一个节点即上图中的一个A100 SXM8，每个节点包含8个 A100 。这意味着每个模型实例的最大张量并行度是 8。因此，其实不需要为每个前向传递加载 175GB 的权重，而只需要为每个前向传递的每个 GPU 加载 21.87GB，因为张量并行性可以在所有 GPU 上并行化权重和计算。

在 A100 80GB SXM 8版本上，最大内存带宽是 2TB/s。这意味着在 batchsize=1 的情况下（受内存带宽限制），2000/21.87=91.4，也就是说前向传递最大的理论速度将达到 91 次 / 秒，这个次是对话的次数，实际是达不到这一水平的，也有人用这个反推，ChatGPT的参数没有达到1750亿个，但迟早会达到这个参数量。这个还没考虑后端计算，部分后端计算是CPU更擅长的。显然，90%时间都花在加载权重上，而不是计算矩阵乘法，高算力毫无用武之地。

我们不考虑算力，只考虑模型加载与存储间的关系，假设特斯拉用了这么大的模型，特斯拉初代 FSD 使用的 LPDDR4，型号是 MT53D512M32D2DS-046 AAT，容量为 16Gb，总共 8 片，I/O 频率 2133MHz，单通道的话，其带宽为 2133*64*16，即 273GB/s。那么速度就是273/175=1.56，也就是每秒可以加载1.56次权重模型。

特斯拉最新的自动驾驶大脑 FSD，不惜血本用上了 GDDR6。以特斯拉的 16 颗 GDDR6 为例，带宽是 56*16=896GB/s，896/175=5.12，即每秒加载5.12次权重模型，即便你的算力是100000TOPs，每秒运算次数也不会超过6次。

车载领域，摄像头帧率高的可以到60Hz，每帧可以看做ChatGPT的每次会话，也就是说每秒至少要加载60次权重模型，考虑到后端计算也要消耗时间，每秒至少要90次才合格，换句话说内存带宽要达到16TB/s，每 GB 的 HBM2 售价大约 20 美元，HBM3大约30美元，每片英伟达A100板卡对应80GB的HBM2，每个节点是8片，合计480GB，每片内存带宽2TB/s，合计16TB/s， 合计480*20=9600美元，最新的H100标配96GB的HBM3，每片板卡是8个芯片，合计8*96*30=23040美元， 而特斯拉最新FSD对应的GDDR6，16颗合计价格大约是150-200美元，价格差别巨大。

退一步，我们不用ChatGPT这种大模型，我们用Transformer。典型Transformer的参数是1.1亿个，但这是针对NLP自然语言的，而自动驾驶领域的是针对视频的，参数量最少增加10倍，即11亿个，也就是1.1GB的权重模型。如果是特斯拉用的16颗GDDR6，那么896/1.1=814.5，也就是每秒最多运算不超过815次，但这16颗GDDR6可并非只为AI计算服务的，同时也为CPU服务，它在加载权重模型的同时，也在为CPU缓存数据。实际运算次数至少减半。回到老旧的目标检测模型，其模型尺寸大小通常只有20MB，运算速度自然高很多，非常复杂的一般都不超过300MB。但是小模型不仅性能不佳，鲁棒性和可移植性也很差，因此人类AI的发展方向就是越来越大的模型，参数越来越多，机器视觉的奠基者ResNet 50是2500万个参数，谷歌的ViT变种是20亿个参数，GPT3是惊人的1750亿。

模型平均每两年会增加240倍，内存带宽每两年只会增加两倍。

存储模型最佳载体是SRAM，其带宽是最好的，但成本远超AI服务器领域的HBM。目前AI模型尺寸越来越大，超过20GB已是常态，用SRAM来存储的话，芯片价格轻易突破100万美元，即使是不太在乎价钱的服务器也承受不起，因此人类只能退而求其次，这就是HBM，即High Bandwidth Memory，每GB的HBM售价大约20美元。

HBM如上图，简单地说HBM就是将SDRAM用TSV工艺堆叠起来，就像盖楼一样，层和层之间会有金属层等间隔，同时通过TSV联通各个存储单元。TSV（硅通孔）是内存能够堆叠的关键，它能够在各个存储层之间以及层内构建出硅通孔的通路，存储单元的访问就通过这些通孔完成。在堆叠上，现在一般只有2，4，8三种数量的堆叠，立体上最多堆叠4层，8堆叠是由两列4堆叠构成。

在继续了解HBM之前，我们需要明白几个内存基本概念，那就是密度、速度和带宽。

密度很简单，就是容量。速度有两种描述，一是频率即MHz，另一种是MT/s，后一种方式越来越成为主流。速度就好比高速公路的最高时速，带宽就好比高速公路的车道数。HBM是以牺牲速度来提高带宽的。1MHz=1000KHz=1000000Hz等于1秒内高低电平信号切换100万次。MT/s全称 Million Transfers Per Second意为每秒百万次传输，1T/s和1Hz，这两个单位前者指的是每秒做了一次传输，后者指每秒1时钟周期。又因为DDR内存信号每个时钟信号可以传输2次，所以实际的传输速率为1Hz等于2T/s，1MHz等于2MT/s。在DDR5发布后，JEDEC的态度有了一些变化，内存性能规格的单位选择了MT/s为主，英特尔和金士顿、美光、威刚、芝奇等PC行业的领头企业也纷纷跟进该策略，将内存性能的衡量单位改为了MT/s。对CPU来说，主要是串行数据流，速度就比较重要，而AI和GPU是并行计算，带宽比速度重要。

我们以车载领域的LPDDR为例来描述带宽。

历代LPDDR参数，注意位宽等同于Maximum density，这是CPU一次能拿走的数据最大密度，用于GPU的最大密度就可以轻易达到384bit。特斯拉初代FSD使用的LPDDR4，型号是MT53D512M32D2DS-046 AAT，容量为16Gb，总共8片，I/O频率2133MHz，单通道的话其带宽为2133*64*16，即273GB/s。

HBM是物理堆叠的，它的总线位宽可以是并联形式，每个die有2个128bit位宽的通道，HBM1只有4层堆叠叫做4-Hi，带宽可以达到4*2*128=1024bit，HBM2的I/O频率是1107MHz，倍频系数是2，以英伟达V100S加速器为例，用了4颗HBM2，带宽是1107*2*4*1028/8/1000，即1134GB/s。比LPDDR4要高很多。HBM3频率提到1600MHz，堆叠提高到16层，比HBM1高出4倍，英伟达最新旗舰H100有多个版本，其中顶配使用HBM3内存5颗，每颗16GB，带宽是5*1600*2*16*1028，也就是3350GB/s。

HBM通过基板的硅互联层与主处理器连接，物理距离远远小于PCB上内存与处理器之间的连接，几乎逼近L3缓存的连接距离，尽管其运行频率不高，但是这个速度是真实速度。顺便说一下，HBM只对AI友好，对CPU不太友好，CPU需要的是速度，AI需要的是带宽，两者是矛盾的，所以大部分自动驾驶厂家会选择价格更低的LPDDR，毕竟大部分时候CPU是主力。

目前SK Hynix全球独家供应HBM3，而大模型带来的服务器需求暴增，HBM3严重供不应求。

据说HBM3的价格涨了5倍，当然这是夸张的说法。

那么未来HBM3价格会下降吗？绝无可能，因为相对于1100亿美元的DRAM市场，HBM市场小得可怜，预计2023年不过10亿美元，就算最乐观的预测到2025年也不过30亿美元，与DRAM市场相比可以忽略不计。目前，能生产HBM3的全球只有SK Hynix和三星，它们同时也占据了60%以上的DRAM市场，为了这一点微不足道的市场，它们当然不会降价抢市场，服务器领域对价格的敏感度又特别低，未来HBM价格不会下降，只会上升。

想要大模型上车，单单存储系统增加的成本就是3万美元，芯片运算部分至少也会增加数万美元成本。

上表是运行大模型的常见芯片，至少一个节点也就是8颗才能流畅运行。

上表是运行大模型服务器一个节点的价格，如百度这样的企业需要数千台乃至上万台这样的服务器，这还是中国特供版A800的价格。换到嵌入式系统，至少也要增加2-3万美元左右的成本。

自动驾驶系统如果要上大模型要增加至少5万美元成本，未来大模型进一步变大，成本会增加10万美元都有可能，当然，实力企业不在乎这5万美元，可又会有多少销量呢？退一步讲，大模型会导致计算系统功率轻松超过500瓦功率，这必然导致续航明显下降，也绝不可能达到车规。所以，大模型不会上车。

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