數據、算法和計算力是推動人工智慧發展的三大要素。隨著高性能 GPU、TPU 的出現，人們似乎正在將算力的利用推向極致。
去年 10 月，「最強 NLP 預訓練模型」Bert 問世，橫掃 11 項 NLP 任務記錄。但僅僅過了 8 個月，這一「最強」模型就遭到 XLNet 的碾壓，後者在 20 項任務上超越前者，又一次刷新 NLP 預訓練模型的各項記錄。
但除了「最強」之外，這些模型似乎也是「最貴」的。
早在 Bert 問世之時，深度好奇 CTO 呂正東就曾表示：「BERT 是一個 google 風格的暴力模型，暴力模型的好處是驗證概念上簡單模型的有效性，從而粉碎大家對於奇技淫巧的迷戀； 但暴力模型通常出現的一個壞處是'there is no new physics'，我相信不少人對 BERT 都有那種『我也曾經多多少少想過類似的事情』的感覺，雖然也僅僅是想過而已。」
無一例外，碾壓 Bert 的 XLNet 也沒有走出「暴力美學」的範疇，普通研究者看了其訓練成本之後，只能說聲「打擾了……」
那麼，令普通研究者望而卻步的計算力到底有多貴？機器之心從原論文出發統計了大模型的訓練成本，下面讓我們仔細算一算這筆帳。
1. 語言模型
BERT：1.2 萬美元
GPT-2：4.3 萬美元
XLNet：6.1 萬美元
2. 高解析度 GAN
BigGAN：2.5 萬美元
StyleGAN：0.3 萬美元
機器之心製圖
這幾種都是比較有代表性的大模型，如果讀者也算過大模型訓練成本，歡迎留言對比呀。
計算力到底有多貴？
目前訓練神經網絡主要還是使用 GPU 或 TPU，先不說英偉達的各種高端 GPU 有多貴，雲計算上的高性能計算也不便宜。我們以谷歌云為例，Tesla V100 每小時 2.48 美元、Tesla P100 每小時 1.46 美元，谷歌 Colab 免費提供的 Tesla T4 GPU 每小時也要 0.95 美元。
對於大模型來說，最合理的計算資源還是 TPU，因為它能大大降低訓練時間，且成本換算下來還比較有優勢。TPU 的費用如下圖所示：
注意這裡還有一些換算關係，TPU 數量並不能簡單地通過一塊兩塊的方式統計。從大到小可以分為 Pod、Cloud TPU device、TPU Chips 和 Cores。上面的價格是一個 Cloud TPU device 的費用，它包含 4 塊 TPU Chip，且每塊 TPU Chip 有兩個核心（Core）。
TPU v2 和 TPU v3 的計數方式差異主要體現在 Pod 上，一個 Cloud TPU v2 Pod 有 64 個 Cloud TPU，即 512 個 TPU 核心。而一個 Cloud TPU v3 Pod 有 256 個 Cloud TPU，即 2048 個 TPU 核心。一個 Pod 中的所有 TPU 設備都是連在一起的，所以它們天然可以聯合做模型訓練或推斷。
因為論文中描述的 TPU 單位是不同的，我們會最終轉化為 Cloud TPU，並統計訓練大模型所花費的成本。
一個完整的 Cloud TPU v3 Pod。
為什麼說 TPU 性價比高於 GPU
很多讀者知道 TPU 性價比高，但不太了解到底高多少。在下圖中我們可以看到各種設備訓練相同 ResNet-50 所需要的時間，其中紅色數字表示晶片數量。
如上圖所示，一個 Cloud TPU v3 訓練 ResNet 需要 183 分鐘，它的價格為 8$/h；8 塊 Tesla V100 訓練 ResNet 需要 137 分鐘，它的價格為 19.84$/h。這樣算起來，TPU v3 總共費用需要 24.4 美元，Tesla V100 需要 45.57 美元。不過這樣計算也有一丟丟不公平，因為 TPU v3 慢了 47 分鐘，時間也是一種成本。
大模型到底有多貴？
自然語言到視覺，大模型的訓練費用越來越高，但具體高到什麼程度很少有量化對比。如下在計算不同模型的單次訓練費用時，因為調參之類的費用沒辦法統計，所以我們就忽略了。此外，因為 GPT-2 原論文中沒有描述訓練配置，論文作者只在 Reddit 中簡要描述一段，所以我們以 Reddit 中的數據為準。
BERT
原論文中描述，大型 BERT 模型在 16 個 Cloud TPU 上需要訓練 4 天：
Training of BERT_BASE was performed on 4 Cloud TPUs in Pod configuration (16 TPU chips total).13 Training of BERT_LARGE was performed on 16 Cloud TPUs (64 TPU chips total). Each pretraining took 4 days to complete.
現在我們來算一下成本，16 個 Cloud TPU v3 總訓練成本為 16×8×24×4=12288 美元。有研究者在 Reddit 中回復作者，他們可以使用更便宜的搶佔式（Preemptible）TPU 訓練模型，那樣成本約為 16×2.4×24×4=3686.4 美元。不過一般的 TPU 優先於搶佔式 TPU，如果它們需要計算資源，可以暫停搶佔式對資源的調用。
BERT 的作者在 Reddit 上也表示預訓練的計算量非常大，Jacob 說：「OpenAI 的 Transformer 有 12 層、768 個隱藏單元，他們使用 8 塊 P100 在 8 億詞量的數據集上訓練 40 個 Epoch 需要一個月，而 BERT-Large 模型有 24 層、2014 個隱藏單元，它們在有 33 億詞量的數據集上需要訓練 40 個 Epoch，因此在 8 塊 P100 上可能需要 1 年？16 個 Cloud TPU 已經是非常大的計算力了。」
為了做對比，這裡統一用一般的 TPU 價格計算成本，因此 BERT 訓練一次大概需要 1.23 萬美元。
GPT-2
今年另一個非常受關注的語言模型就是 GPT-2 了，它充分展示了什麼才算大模型。我們可以理解為，GPT-2 就是在 GPT 的基礎上放大十多倍，它需要的算力應該比 BERT 還大。堆了這麼多算力與數據，GPT-2 的效果確實驚人，它根據一個前提就能從容地把故事編下去。
但是在 GPT-2 原論文中，我們沒找到關於算力的描述，只找到了疑似論文作者的描述。他表明 GPT-2 用了 64 個 Cloud TPU v3，訓練了一周多一點。
如果按這個數據，那麼訓練成本為 32×8×24×7=43008 美元，這個成本已經是訓練 BERT 的 3 到 4 倍了。
XLNet
2018 年，谷歌發布大規模預訓練語言模型 BERT ，為 NLP 領域帶來了極大的驚喜。但最近，Quoc V. Le 等研究者提出的 XLNet 在 20 個任務上超過了 BERT 的表現，並在 18 個任務上取得了當前最佳效果。既然效果這麼好，那麼它的成本會不會也超過 BERT？
在原論文中，作者表示 XLNet 大模型在 128 個 Cloud TPU v3 下需要訓練 2 天半：
We train XLNet-Large on 512 TPU v3 chips for 500K steps with an Adam optimizer, linear learning rate decay and a batch size of 2048, which takes about 2.5 days.這樣算起來，128×8×24×2.5=61440 美元，沒想到 XLNet 訓練一次的費用比 GPT-2 還高，達到了 BERT 的 5 倍。既然成本這麼高，以後可以考慮用預訓練的 XLNet 代替 BERT 了。
在看了 XLNet 的算力成本之後，有開發者感嘆：「謝天謝地我不在 NLP 領域工作，要是讓我去說服老闆訓練一個模型花 6 萬多美元，而且還不能保證這個模型一定好用，我覺得我會哭……」
那麼問題來了，NLP 算力燒錢，視覺模型就省錢嗎？
我們拿視覺領域比較有代表性的大模型 BigGAN 和 StyleGAN 來算一筆帳。
BigGAN
視覺模型中，常見高成本任務就是訓練高解析度的 GAN 了。在去年 BigGAN 中，研究者表示他們訓練 512×512 像素的圖像需要 64 個 Cloud TPU v3，訓練 24 到 48 個小時：
We train on a Google TPU v3 Pod, with the number of cores proportional to the resolution: 128 for 128×128, 256 for 256×256, and 512 for 512×512. Training takes between 24 and 48 hours for most models.如果我們用最大訓練時間 48 小時為基準，那麼訓練成本為 64×8×48=24576 美元。是的，BigGAN 的訓練成本也比 BERT 高，大約是它的兩倍左右。
StyleGAN
最後，我們統計一下 StyleGAN 的訓練成本，因為這篇論文是英偉達提出來的，所以用的是 Tesla V100。該論文使用的 FFHQ 數據集由 1024×1024 的人臉圖像組成，模型使用 8 張 Tesla V100 需要訓練一星期：
Our training time is approximately one week on an NVIDIA DGX-1 with 8 Tesla V100 GPUs.這裡我們按照谷歌雲的價格計算總成本，從而更好地做對比。總體而言，訓練成本為 8×2.48×24×7=3333.12 美元。可能因為數據集僅限於人臉，StyleGAN 的成本要比 BigGAN 低很多。
沒有谷歌級別的算力，要怎麼取得研究突破？
在算完算力這筆帳之後，我們可以得出一個結論：以谷歌、Facebook 等巨頭為首的大型公司似乎才玩得起這種大模型，這種算力上的碾壓是普通研究者無法抗衡的。那麼，無法獲得這種大規模算力支持的普通研究者路在何方？他們要怎樣才能取得研究突破？
在這一問題上，致力於 AI 和遊戲研究的紐約大學副教授 Julian Togelius 給出的答案是：不走尋常路（By being weird）。
他解釋說，「那些公司雖然規模龐大，但它們也痴迷於保持自己的靈活性。其中一些公司在一定程度上取得了成功，但它們不敢像一個瘋瘋癲癲的教授一樣特立獨行。一個只有幾個學生和幾臺電腦的教授永遠無法在直接競爭中抗衡 DeepMind 和 FAIR。但我們可以去嘗試那些看起來完全講不通的方法，或者去破解那些沒有人想要去嘗試解決的問題（因為那些問題看起來不像問題）。」
Julian Togelius 教授還以自己為例，證明了這種做法的有效性。他表示，自己在研究生涯中做的那些有用、有價值的事情往往都是去解決一些別人沒有想到要去解決的問題，或者嘗試一些原本看起來行不通的方法，最後的結果都出乎自己的預料。
對於 Togelius 教授的觀點，有人表示支持，並指出很多創業公司就是靠「不走尋常路」才建立了競爭優勢。
但也有人提出了質疑，認為 Julian Togelius 教授提出的觀點可能存在很大的「倖存者偏差」。這位質疑者認為，我們不應該不顧別人阻攔就一頭扎進某個問題。他認為，我們正在推行一種文化，即鼓勵人們去做自己認為對的事情，哪怕所有人都告訴他不要去做。雖然有時候一意孤行會取得成果，但鼓勵大家都這麼做並不合適，因為只有一小部分人最後會取得成功。ta 還引用了 Yoshua Bengio 在採訪時說過的一句話：「光有自信還不夠，你可能會因為自信而犯錯。」
當然，對於 Togelius 教授的建議，我們要理性看待。無論該建議是否可行，他都為我們做了一個很好的榜樣，說明算力不等於一切。
正如有些 reddit 評論者所指出的，那些獲得最佳論文獎項的研究多數是用中小級別計算機就能完成的，不需要谷歌級別的算力。因此，普通研究者要取得突破，算力可能從來都不是真正的限制。
參考連結：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/c2pfgb/d_how_can_you_do_great_ai_research_when_you_dont/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/c59ikz/r_it_costs_245000_to_train_the_xlnet_model512_tpu/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/9nfqxz/r_bert_pretraining_of_deep_bidirectional/
市北·GMIS 2019全球數據智能峰會於7月19日-20日在上海市靜安區舉行。本次峰會以「數據智能」為主題，聚焦最前沿研究方向，同時更加關注數據智能經濟及其產業生態的發展情況，為技術從研究走向落地提供借鑑。
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