2亿天价转会背后：揭秘苹果大模型利器与AI未来 | AI资讯

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2亿美元天价挖角：AI人才争夺战白热化

庞若鸣的履历堪称辉煌：本科毕业于上海交通大学，在谷歌深耕15年后加入苹果，成为基础模型团队的灵魂人物。如今，他即将投身Meta，这笔高达2亿美元的交易无疑是人工智能领域人才价值的最好证明。

这背后，是科技巨头们对未来AGI（通用人工智能）主导权的激烈争夺。从OpenAI到谷歌，从苹果到Meta，谁能吸引并留住最顶尖的AI科学家，谁就更有可能在下一代技术革命中占得先机。庞若鸣的转会，正是这场没有硝烟的战争中，一个极具象征意义的事件。

苹果的“临别赠礼”：AXLearn框架深度解析

在开启新征程前，庞若鸣为苹果站好了最后一班岗，向世界展示了他们构建Apple Foundation模型的基石——AXLearn。这个为大规模深度学习模型训练而生的生产级系统，其核心设计理念直指当前大模型开发中的两大痛点：复杂性和硬件依赖。

AXLearn的核心优势主要体现在以下几个方面：

极致的模块化设计：AXLearn强制执行严格的封装原则，使得不同的软件组件可以像乐高积木一样灵活组合。为了量化这一优势，论文甚至提出了一种名为“代码行数复杂度（LoC-complexity）”的新指标。实验证明，当系统规模扩大时，AXLearn的复杂度能保持恒定，而其他系统则呈线性甚至二次方增长。举个例子，将RoPE（旋转位置嵌入）这样的关键功能集成到上百个模型中，在AXLearn里仅需约10行代码，这极大地提升了研发效率。

全面的异构硬件支持：作为一家业务遍布全球的巨头，苹果不能将宝押在任何单一的硬件供应商上。AXLearn的设计目标就是兼容并包，能够高效运行在GPU、TPU乃至AWS Trainium等多种异构硬件之上。这为其大模型的训练和部署提供了无与伦比的灵活性和成本效益。

简洁高效的系统架构：AXLearn的系统由两大核心组件构成——AXLearn组合器和AXLearn执行框架。开发者只需通过简单的配置脚本定义模型和训练方法，组合器便会自动生成针对特定硬件优化的程序，处理好分片、编译、重计算等复杂任务。而执行框架则负责调度、监控和容错，确保大规模训练的稳定可靠。

性能对决：AXLearn如何挑战业界标杆？

一个框架好不好，最终要靠性能说话。AXLearn在与PyTorch FSDP、Megatron-LM等主流高性能训练系统的对比中，展现出了强大的竞争力。

在对Llama2 7B和70B模型的训练测试中，无论是在H100 GPU集群、TPU-v5p集群，还是在Trainium2芯片上，AXLearn都取得了与业界顶尖水平相当甚至更优的训练性能。更重要的是，其扩展性表现优异，在弱扩展性实验中实现了接近线性的性能增长，这意味着它能够有效驾驭更大规模的大模型训练。

在推理性能上，AXLearn更是展现出惊人的实力。与知名的推理框架vLLM相比，AXLearn在Llama2模型上的延迟和吞吐量均实现了显著超越： * 延迟：首个Token生成时间（TTFT）和后续Token生成时间（TPOT）分别实现了高达500倍和6倍的加速。 * 吞吐量：在7B和70B模型上，推理速度分别提升了2.8倍和1.6倍。

如此卓越的性能，使其成为真正可以在十亿级用户产品中落地部署的强大武器。

从研究到应用：AXLearn的实战价值与未来

AXLearn并非空中楼阁，它早已在苹果内部身经百战。它从一个服务于少数开发者的小工具，成长为一个支持数百位开发者、并行运行超过10,000个实验、训练万亿参数规模模型的庞大平台。

如今，由AXLearn训练的人工智能模型，已经广泛应用于苹果的智能助手、多模态理解与生成、代码智能等核心功能中，服务着全球数以十亿计的用户。它的开源，无疑为整个AI社区贡献了一份宝贵的财富。

这场人工智能领域的顶尖人才和核心技术之争远未结束。庞若鸣的下一站是Meta，而AXLearn的设计哲学也必将影响更广泛的大模型生态。想要获取更多前沿的AI资讯、深度解读大模型动态，以及实用的Prompt技巧，欢迎访问AI门户网站 [AIGC.bar](https://aigc.bar)，与我们一同见证AGI时代的到来。