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人工智能驱动智能算力迈向下一步

来源:保定晚报作者:时间:2024-09-27 08:30

参观者在2023世界计算大会专题展上了解机器狗并与其互动(2023年9月15日摄)。   陈泽国 摄

□《瞭望》新闻周刊记者 贾雯静

《流浪地球2》中出现的“2058年的计算机”,可满足数万座发动机协同运作。这台计算机的原型是中科曙光的“缸式”新型浸没液冷计算机。

近日,在湖南省长沙市举办的2023世界计算大会上,包括浸没液冷计算机在内的飞行汽车、电子隐形眼镜、热隐衣、4D打印、意念控制等十大“黑科技”正式公布。

人工智能作为“黑科技”的主要领域之一,近年来不断赋能千行百业。这也意味着其对基础底座——算力的要求也进一步提升。

中国科学院院士吴立新在2023CCF全国高性能计算学术年会上表示,超算与人工智能深度融合的时代已经来临,这将成为一种新的科学范式,或将产生颠覆性创新。

人工智能驱动算力发展

一秒钟可以进行多少次运算?

在以指算、口算、心算为主的时代,答案可能是一次;在世界上第一台电子计算机诞生的时代,答案是几百到上千次;如今,一秒钟内进行百亿亿次运算已成为现实。

数字智能时代,算力是具有活力和创新力的新型生产力。中国电子信息产业集团有限公司党组成员、副总经理周进军表示,在算力、算法、算据三要素中,算力是根、是核心。比如神经网络算法于1958年提出,近年来,得益于算力的显著提升,使得人工智能获得突破性发展。

“以ChatGPT为代表的大参数模型,背后的核心是智能算力。智能算力的水平直接决定算法模型训练的质量,进而决定人工智能的‘智商’。”专家表示,目前,人类社会正从动力时代向算力时代加速演进,尤其智能算力已经成为各国竞争的主要战场。

当前,人工智能正赋能数字政府、公共安全、工业制造、医疗卫生等各领域。中国科学院院士姚期智表示,短期内,AI大语言模型将加速进入各类垂直行业领域;中长期看,人工智能和机器人产业融合发展是主要趋势,具备身体、小脑和大脑的具身通用人工智能将成为未来核心产业之一。

在新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民看来,人工智能的发展,对算力提出了更高要求。

具体表现为,以内容生成式人工智能(AIGC)为代表的人工智能应用、大模型训练等新应用、新需求对算力资源的消耗大,需要稳定可靠的算力系统。《瞭望》新闻周刊记者在本次大会上获悉,预计到2025年全球算力规模超过3ZFlops(ZFlops指每秒十万亿亿次浮点数运算),至2030年超过20ZFlops。

此外,训练超大模型,需要采用多机多卡的方式,涉及模型的切分和卡间通信,还涉及多种通信拓扑和参数同步模式。因此,大模型的分布式训练,对算力之间的通信要求也更高。

刘新民总结,面对人工智能等各种场景的增长需求,算力和网络技术将向泛在化、确定性和协同化的方向演进。即算力服务能够随时随地触及全部人和物、能够大幅提升面向应用的用户体验、能够多级协同,为海量异构数据匹配最佳算力节点,实现算力状态按需分配。

中国智能算力发展具备多重优势

国家超级计算长沙中心“天河”新一代超级计算机系统启动运行;长沙人工智能创新中心(首期)建设完成并启动运营;马栏山视频文创园视频超算中心、湖南算力网络融合协同创新平台加快建设……近年来,湖南算力基础设施建设进入发展快车道。据了解,全省建成和在建规模以上数据中心共计48个,标准机架总规模达16.3万架。

湖南算力基础设施建设,是中国智能算力快速发展的缩影。本次大会上,中国信息通信研究院发布了《中国算力发展指数白皮书(2023年)》。其中数据显示,2022年,我国算力总规模达到302EFlops(EFlops指每秒百亿亿次浮点数运算),连续两年同比增速超过50%。其中智能算力规模达到178.5EFlops,同比增速为72%,在我国算力规模中占比59%,成为算力快速增长的驱动力。

随着供给水平的大幅提升,我国智能算力创新成果不断涌现。相关数据显示,当前我国计算产业规模占电子信息制造业的20%以上,2022年我国以计算机为代表的计算产业规模达2.6万亿元。

在智能算力产业方面,浪潮、新华三、宁畅排名我国AI服务器市场前三;在智能算力创新能力方面,新兴计算平台系统加速布局,例如百度推出由AI计算、AI存储、AI容器组成的百舸AI异构计算平台,燧原科技发布针对人工智能算力应用场景的云燧智算机等。

智能算力交出的优异答卷,离不开中国算力发展环境的持续优化。从2021年国家发展改革委会同有关部门印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,明确国家算力枢纽建设方案;到2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》,推进云网协同和算网融合发展;再到2023年中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,提出系统优化算力基础设施布局……政策网络不断织密。

扎实的政策支撑外,中国工程院院士、湘江实验室主任、湖南工商大学党委书记陈晓红表示,我国发展智能算力的优势还体现在三个方面。

一是技术跃升条件已基本具备。近年来,我国海量数据向异构化、多模化、泛在化等形态演进发展,面向诸多行业领域的区域性服务器、个人计算机整机品牌等应用推广密集落地,生态布局呈“军团式”发展态势,自主演进架构生态在加速形成。

二是部分领域跻身领先行列。近年来我国在人工智能、高性能计算、量子计算等方面,取得了一批原创成果,相关领域方向跻身世界先进行列。人工智能依托庞大的国内市场和用户群,在语音、视觉、传感等相关领域的技术持续突破。

三是规模带动效应逐步释放。我国拥有全球体量最大、用户最活跃的数据市场,和以人工智能、智能制造、自动驾驶、物联网等为代表的庞大应用市场。随着智能算力在政府决策、技术研发及各个行业的应用渐趋深化,其辐射带动规模将持续扩大。

瞄准短板持续发力

智能算力发展潜力广阔,但在拥抱机遇的同时,也要做好迎接挑战的准备。

挑战一方面体现在我国算力供需匹配不平衡。从需求侧来看,智能算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透,成为传统产业智能化改造和数字化转型的重要支点,但现在部分企业缺乏对技术的充分理解,难以将人工智能与企业具体的业务场景深度融合,智能算力需求不明确。

从供给侧来看,目前智能算力呈现制度标准不完善、数据资源不充分等短板,导致以智能算力为基础的人工智能大模型展现出通用知识多、行业技能少的特点,因此,提升智能算力在垂直行业领域的供给质量是未来发展的着力点。

另一方面,更严峻的挑战体现在算力技术创新仍有待进一步提升。华为技术有限公司轮值董事长徐直军在2023世界计算大会开幕论坛上表示,“只有解决好服务器、操作系统、数据库这些本源问题,我们才能真正持续地提供算力,这是我国计算产业应该优先解决的问题。”

在本次大会上,就如何加快筑牢智能算力基础设施底座,提高智能算力产业安全可持续发展,多位专家提出,中国还需在顶层制度、基础设施、创新生态和人才培养四方面持续发力。

在顶层制度方面,中国工程院院士倪光南表示,未来,我国应重视标准建设。例如可以发布“算力中心建设指南”,提出算力、存力、运力的适当比率范围,对于运力可以提出应具备的参数指标等要求,与算力实现均衡部署和均衡发展。

工业和信息化部总工程师赵志国也表示,未来将继续强化政策保障,优化计算产业发展环境。例如加大对重点领域和薄弱环节的支持力度,建设完善计算标准和测评体系,加强知识产权布局,增强核心竞争力。

在基础设施方面,多位专家建议应科学布局基础设施,适当超前布局,科学有序、绿色集约地推进算力设施建设。

“在推动智算中心建设从东部、中部逐渐向西部拓展的同时,加大全国层面的统筹力度,破解算力市场和服务市场碎片化情况,融入全国统一大市场建设。”陈晓红说。

在创新生态方面,应整合国内分散的优势力量,加强产学研联合攻关。中国工业经济学会会长、中国社会科学院大学教授江小涓表示,以前有大企业自己封闭起来做研究。到了数字时代,边界开放的产业机制组织方式将成为主流,开放科学将成为科学发现的重要组织方式。

在联合创新的产业生态中,江小涓进一步强调,当下,要注重企业的创新主体地位。

这一观点从一组数据中可以得到印证,国家知识产权局发布的《2022年中国专利调查报告》显示,2022年我国企业发明专利产业化率为48.1%,高于科研单位和高校发明专利的产业化率。这是因为,“企业在一线,他们能快速感知社会需求。”江小涓说。

在人才培养方面,去年,百度联合浙江大学中国科教战略研究院发布的《中国人工智能人才培养白皮书》显示,国内人工智能领域人才总缺口达500万。这意味着算力方面的人才缺口也比较大,迫切需要提高具备数学基础、数理逻辑、计算能力的人才培养力度。

对此,陈晓红建议,应坚持系统观念,通过走有组织、体系化、强联合之路,统筹推进高校、高能级科创平台、产业、社会四大系统的协同创新,形成算力人才培养的倍增效应;打造集产业生态、标准制定、实验验证、系统研制、理论研究为一体的创新机制,更好培养算力拔尖人才。

此外,算力人才的培养本身也需要有数智化教育平台的赋能。陈晓红说:“应积极打造校校之间、校企之间、教与学之间、人与人之间联系更加紧密的数智教育平台,聚集智能算网资源,助力算力人才培养。具体来看,高校有待开设算力方面的专业,抓紧编写相关教材,提高我国算力人才自主培养质量。”


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