如何评价 Google 在 2022 年 3 月公开的 Pathways 架构设计？
Google 在 2022 年 3 月公布的 Pathways 架构设计，绝对是人工智能领域一次重量级的宣言，它不仅仅是对现有模型训练和部署方式的一次革新，更是对未来通用人工智能（AGI）发展路径的一次大胆探索。要评价它，咱们得从几个关键点深入剖析。
首先，“单模型，多任务”的核心理念，这绝对是 Pathways 最惹人注目的地方。过去，我们训练一个模型，往往是为了特定的任务，比如图像识别、自然语言理解、或者语音合成。要想让一个模型掌握多种技能，通常需要训练多个独立的模型，或者使用非常庞大的、同质化的模型来“塞满”各种能力。这不仅效率低下，成本高昂，而且模型之间的知识迁移和协同也做得不够好。
Pathways 的设想是，能不能构建一个高度模块化、灵活且能够高效利用计算资源的模型架构。它就像一个“大脑”，里面有各种专门的“处理单元”，当遇到不同类型的任务时，AI 能够自动“激活”最相关的单元，将它们“连接”起来，高效地完成任务。想象一下，你跟 AI 说话，它既能理解你说的话，又能根据你的指示画一幅画，还能给你讲一个故事，而且所有这些能力都来自于同一个“底层”的智能体，而不是一堆零散的“专家”模型。这才是 Pathways 想实现的。
具体到设计上，“稀疏激活”是实现这一目标的关键机制。传统的神经网络，无论任务是啥，往往是所有或大部分的参数都被激活和计算。这就像让一个部门里所有人都参与一个只需要少数几个人就能完成的项目，既浪费人力又效率低下。Pathways 提出，在处理不同任务时，AI 能够智能地选择性地激活模型中的一部分参数和连接。这样一来，即使模型的总参数量非常庞大（号称能够达到万亿级别），但在执行具体任务时，实际参与计算的参数比例却很小，这能极大地提高计算效率，降低能耗，也使得训练和部署更大、更复杂的模型成为可能。
“数据高效性”也是 Pathways 的一大亮点。通过共享和迁移不同任务中的知识，Pathways 期望能够减少对特定任务的海量标注数据的依赖。当模型在一个任务上学习到某种能力后，这种能力可以被“复用”到其他相似或相关的任务上，就像人类学习新知识时，会借助已有的经验一样。这对于解决当前 AI 面临的“数据饥渴症”问题，具有非常重要的意义。
从工程实现的角度来看，Pathways 的公开也展示了 Google 在分布式训练和推理方面的深厚功力。要在如此大规模和模块化的模型上进行高效训练和推理，需要强大的基础设施和精巧的算法设计。Google 提及的“硬件软件协同设计”正是为了解决这个问题，通过针对 Pathways 架构优化底层的 TPU（Tensor Processing Unit）等硬件，以及配套的软件库，来最大化性能。这表明 Google 并非纸上谈兵，而是已经有了实际落地的技术基础。
那么，如何评价呢？
积极的方面， Pathways 代表了 AI 研究的前沿方向，其核心理念——构建一个能够高效处理多种任务的通用 AI 框架——是所有 AI 研究者梦寐以求的。如果能够成功实现，它将带来效率的巨大飞跃，降低 AI 的应用门槛，并为更复杂的 AI 应用打开大门。它预示着 AI 模型将变得更加“智能”和“高效”，能够更好地模拟人类的学习和认知过程。
但同时，也存在不少挑战和疑问。
理论到实践的鸿沟： 尽管 Pathways 的概念非常吸引人，但要将如此庞大、模块化、稀疏激活的模型真正高效地训练和部署，并且保证其在各种任务上的稳定性和鲁棒性，仍然是一个巨大的工程挑战。如何精准地控制稀疏激活的机制，如何有效地在不同任务之间迁移知识，以及如何训练出真正“通用”的智能体，这些都是需要时间来验证的问题。
“黑箱”的复杂性： 随着模型规模的增大和模块化的增加，理解模型内部的工作机制，以及如何对其进行调试和解释，可能会变得更加困难。这关系到 AI 的可信度和安全性。
通用性与专业性的平衡： 虽然目标是通用 AI，但在实际应用中，很多任务仍然需要高度的专业性。Pathways 如何在高层通用性的基础上，同时保证在特定领域内的专业精度，是一个需要精细权衡的问题。
训练数据的质量和多样性： 尽管 Pathways 强调数据效率，但高质量、多样化的训练数据仍然是构建强大 AI 的基石。如何收集、筛选和管理如此庞大的数据，也是一项巨大的任务。
总而言之，Google 在 2022 年 3 月发布的 Pathways 架构设计，是一次雄心勃勃的技术愿景，它描绘了一个更智能、更高效、更通用的 AI 未来。它不仅仅是技术层面的突破，更是对 AI 发展方向的一次深刻思考和战略布局。虽然距离实现真正的通用人工智能还有很长的路要走，但 Pathways 的理念和设计，无疑为我们指明了一个重要的方向，并将持续影响着未来 AI 的研究和发展。它绝对是那个阶段，最值得我们关注和深入探讨的 AI 架构设计之一。
首先，“单模型，多任务”的核心理念，这绝对是 Pathways 最惹人注目的地方。过去，我们训练一个模型，往往是为了特定的任务，比如图像识别、自然语言理解、或者语音合成。要想让一个模型掌握多种技能，通常需要训练多个独立的模型，或者使用非常庞大的、同质化的模型来“塞满”各种能力。这不仅效率低下，成本高昂，而且模型之间的知识迁移和协同也做得不够好。
Pathways 的设想是，能不能构建一个高度模块化、灵活且能够高效利用计算资源的模型架构。它就像一个“大脑”，里面有各种专门的“处理单元”，当遇到不同类型的任务时，AI 能够自动“激活”最相关的单元，将它们“连接”起来，高效地完成任务。想象一下，你跟 AI 说话，它既能理解你说的话，又能根据你的指示画一幅画，还能给你讲一个故事，而且所有这些能力都来自于同一个“底层”的智能体，而不是一堆零散的“专家”模型。这才是 Pathways 想实现的。
具体到设计上，“稀疏激活”是实现这一目标的关键机制。传统的神经网络，无论任务是啥，往往是所有或大部分的参数都被激活和计算。这就像让一个部门里所有人都参与一个只需要少数几个人就能完成的项目，既浪费人力又效率低下。Pathways 提出，在处理不同任务时，AI 能够智能地选择性地激活模型中的一部分参数和连接。这样一来，即使模型的总参数量非常庞大（号称能够达到万亿级别），但在执行具体任务时，实际参与计算的参数比例却很小，这能极大地提高计算效率，降低能耗，也使得训练和部署更大、更复杂的模型成为可能。
“数据高效性”也是 Pathways 的一大亮点。通过共享和迁移不同任务中的知识，Pathways 期望能够减少对特定任务的海量标注数据的依赖。当模型在一个任务上学习到某种能力后，这种能力可以被“复用”到其他相似或相关的任务上，就像人类学习新知识时，会借助已有的经验一样。这对于解决当前 AI 面临的“数据饥渴症”问题，具有非常重要的意义。
从工程实现的角度来看，Pathways 的公开也展示了 Google 在分布式训练和推理方面的深厚功力。要在如此大规模和模块化的模型上进行高效训练和推理，需要强大的基础设施和精巧的算法设计。Google 提及的“硬件软件协同设计”正是为了解决这个问题，通过针对 Pathways 架构优化底层的 TPU（Tensor Processing Unit）等硬件，以及配套的软件库，来最大化性能。这表明 Google 并非纸上谈兵，而是已经有了实际落地的技术基础。
那么，如何评价呢？
积极的方面， Pathways 代表了 AI 研究的前沿方向，其核心理念——构建一个能够高效处理多种任务的通用 AI 框架——是所有 AI 研究者梦寐以求的。如果能够成功实现，它将带来效率的巨大飞跃，降低 AI 的应用门槛，并为更复杂的 AI 应用打开大门。它预示着 AI 模型将变得更加“智能”和“高效”，能够更好地模拟人类的学习和认知过程。
但同时，也存在不少挑战和疑问。
理论到实践的鸿沟： 尽管 Pathways 的概念非常吸引人，但要将如此庞大、模块化、稀疏激活的模型真正高效地训练和部署，并且保证其在各种任务上的稳定性和鲁棒性，仍然是一个巨大的工程挑战。如何精准地控制稀疏激活的机制，如何有效地在不同任务之间迁移知识，以及如何训练出真正“通用”的智能体，这些都是需要时间来验证的问题。
“黑箱”的复杂性： 随着模型规模的增大和模块化的增加，理解模型内部的工作机制，以及如何对其进行调试和解释，可能会变得更加困难。这关系到 AI 的可信度和安全性。
通用性与专业性的平衡： 虽然目标是通用 AI，但在实际应用中，很多任务仍然需要高度的专业性。Pathways 如何在高层通用性的基础上，同时保证在特定领域内的专业精度，是一个需要精细权衡的问题。
训练数据的质量和多样性： 尽管 Pathways 强调数据效率，但高质量、多样化的训练数据仍然是构建强大 AI 的基石。如何收集、筛选和管理如此庞大的数据，也是一项巨大的任务。
总而言之，Google 在 2022 年 3 月发布的 Pathways 架构设计，是一次雄心勃勃的技术愿景，它描绘了一个更智能、更高效、更通用的 AI 未来。它不仅仅是技术层面的突破，更是对 AI 发展方向的一次深刻思考和战略布局。虽然距离实现真正的通用人工智能还有很长的路要走，但 Pathways 的理念和设计，无疑为我们指明了一个重要的方向，并将持续影响着未来 AI 的研究和发展。它绝对是那个阶段，最值得我们关注和深入探讨的 AI 架构设计之一。
网友意见
2022-04-11 更新
仔细研究了Pathways， 写了两篇博客：
OneFlow：解读谷歌Pathways架构（一）：Single-controller与Multi-controller
第二篇还在公众号上：解读 谷歌 Pathways (二）： 向前一步是 OneFlow
欢迎批评指正。
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先非常简要的回答一下。
Google 的 TensorFlow的分布式是所谓的single-client，有一个master节点做control plane生成执行计划，分发到很多worker节点上执行。
随后随着JAX的提出，Google 开始倡导SPMD （single program multiple data) ，也就是multi-client，没有所谓的master节点，各个worker 的script是对称的，各个worker 各干各的，但是有协同。multi-client在数据并行和模型并行下非常自然，各个worker就是完全对称的，在有流水并行的情况下，各个worker 执行不同的stage，不对称，SPMD并不是很协调，但multi-client还有另外一些比较微妙的优势。
Pathways 里面强调了single-controller，相当于又回到了single client。在single-client下写分布式程序脑力负担还是低一些，特别是解决了auto placement和auto parallelism之后，分布式代码就应该和单卡代码是一样的，只有single client 才会给人那种像写单机代码一样的感觉。Hadoop 和 Spark 就是典型的single client。
这里说一下OneFlow，在2020年开源的时候是single client模式，经过过去1年的重构，改成了multi client模式，也就是现在的模式。
我们也正好讨论到，尽管现在底座是 multi-client，提供一种single client的使用体验也是有好处的，譬如OneFlow支持一种叫eager global的执行模式，相当于define by run模式去一行一行写代码，这些代码会自动在分布式集群上运行，也就是调试模式写分布式代码。实现这个体验的比较简单的办法是用Ray，因为multi-client的python 脚本是对称的，在每个卡上都一样，只需要把python脚本当成Ray的remote function 发出去就可以了。
这篇论文的其它部分还没有仔细看。
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