人民會(huì)客廳——
構(gòu)建高效算力生態(tài) 夯實(shí)人工智能產(chǎn)業(yè)基石
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當(dāng)前,人工智能正引領(lǐng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革,從大模型的創(chuàng)新迭代到智能體的加速應(yīng)用,算力作為數(shù)字大腦的底座,其支撐作用愈發(fā)凸顯。如何讓澎湃的算力轉(zhuǎn)化為先進(jìn)的生產(chǎn)力,賦能新質(zhì)生產(chǎn)力加快培育,已成為我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)全球價(jià)值高地的關(guān)鍵課題。
“算力是人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展底座,其重要性不言而喻?!本湃龑W(xué)社中央科技專委副主任、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員張?jiān)迫谧隹腿嗣窬W(wǎng)《人民會(huì)客廳》時(shí)表示,我國(guó)算力規(guī)模在近兩年發(fā)展迅速,總算力規(guī)模已位居世界前列。面對(duì)大模型訓(xùn)練及應(yīng)用需求,我國(guó)正加碼投入,通過(guò)“東數(shù)西算”工程及全國(guó)一體化算力網(wǎng)的建設(shè),在全國(guó)布局高質(zhì)量算力,旨在緩解算力分布不均問(wèn)題并為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更好的服務(wù)。
在產(chǎn)業(yè)一線,企業(yè)對(duì)算力的感知更為直接。國(guó)家新一代人工智能公共算力開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)(鹽城)執(zhí)行主任、是石科技創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)閆博文表示,當(dāng)前企業(yè)端對(duì)于算力的需求呈現(xiàn)出明確的“分層聚類”態(tài)勢(shì)。
“互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以模型的訓(xùn)推需求為主,追求更高的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算次數(shù)和大帶寬;而先進(jìn)制造等行業(yè)則對(duì)精度與效率的平衡有很高要求?!遍Z博文認(rèn)為,不同規(guī)模的用戶需求各異:行業(yè)頭部企業(yè)追求上千臺(tái)、上萬(wàn)卡大規(guī)模集群的長(zhǎng)期穩(wěn)定性;中型企業(yè)更看重功能的定制化;而小散型需求則更關(guān)注價(jià)格的靈活性。多維度、分層次的需求,驅(qū)動(dòng)著服務(wù)商必須搭建能夠支持復(fù)雜調(diào)度的運(yùn)維平臺(tái),確保供需的最佳適配。
然而,要讓國(guó)產(chǎn)算力真正釋放效能,國(guó)產(chǎn)硬件與大模型的適配仍需跨越“深水區(qū)”。張?jiān)迫J(rèn)為,算力競(jìng)爭(zhēng)不僅是芯片硬件的較量,更是軟件棧與工具鏈的博弈。目前國(guó)產(chǎn)芯片在配套語(yǔ)言、工具鏈及生態(tài)體系上仍有提升空間,用戶往往需要投入大量時(shí)間進(jìn)行適配與優(yōu)化。
閆博文表示,上述適配工作并非簡(jiǎn)單的“移植”,真正的挑戰(zhàn)在于優(yōu)化?!拔覀冃枰Y(jié)合不同廠商芯片的特性,進(jìn)行軟硬件深度的耦合。在這一‘深水區(qū)’進(jìn)行算法與模型組件的精準(zhǔn)打磨,是國(guó)產(chǎn)算力未來(lái)突破的方向?!?/p>
隨著算力逐步走向普惠,如何平衡硬性成本與使用價(jià)格成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。張?jiān)迫ㄗh,除了通過(guò)規(guī)模化應(yīng)用分?jǐn)傃邪l(fā)成本,還應(yīng)充分利用西部地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)降低電力支出,并通過(guò)算力網(wǎng)與電力網(wǎng)的協(xié)同,為用戶尋找更具經(jīng)濟(jì)性的計(jì)算方案。
在閆博文看來(lái),算力的運(yùn)營(yíng)模式可以借鑒“打車(chē)軟件”?!坝脩糁恍栎斎胙邪l(fā)目標(biāo),由運(yùn)維調(diào)度系統(tǒng)自動(dòng)分配最適配的資源。通過(guò)透明的運(yùn)營(yíng)模式,讓需求端看到真實(shí)的價(jià)格,實(shí)現(xiàn)每分算力價(jià)值的最大化。未來(lái)的算力中心可能會(huì)像醫(yī)院分??埔粯?,根據(jù)不同的專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行精細(xì)化建設(shè)與運(yùn)營(yíng)?!遍Z博文介紹,是石科技提出的“超智融合”探索,正是試圖將超算的高精度、大規(guī)模與智算的迭代效率深度結(jié)合。
在構(gòu)建自主可控的AI產(chǎn)業(yè)全鏈條過(guò)程中,建立行業(yè)共識(shí)與統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)已成當(dāng)務(wù)之急。張?jiān)迫硎?,?guó)家應(yīng)統(tǒng)一建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),降低由于平臺(tái)異構(gòu)性帶來(lái)的開(kāi)發(fā)成本。
閆博文認(rèn)為,國(guó)內(nèi)眾多的技術(shù)路線最終會(huì)向主流架構(gòu)歸一化,生態(tài)習(xí)慣的共識(shí)將加速國(guó)產(chǎn)算力的商業(yè)化落地。
“中國(guó)在AI應(yīng)用場(chǎng)景上擁有獨(dú)特優(yōu)勢(shì),通過(guò)產(chǎn)業(yè)與算力的深度交融,國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)完全有能力作為‘中國(guó)方案’輸出全球?!遍Z博文說(shuō)。
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