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算力需求增长下中国算力将如何发力

以ChatGPT为代表的人工智能技术发展,引发了全球算力需求的进一步增长。迎接新一轮人工智能热潮,中国的算力增长点在哪里?什么样的算力更精准高效?采访业内专家,前瞻算力发展趋势。

大模型呼唤“大算力”

在全球新一轮人工智能技术发展浪潮中,大模型是一个关键词。ChatGPT等正是通过大模型来“学习”海量数据,并由此取得突破。中国科学院院士陈润生表示,人工智能大模型在应用层面正在发生巨大变化,未来将在多个领域引发变革,同时也会消耗大量算力。

中国工程院院士郑纬民说,做大模型必须要有“大算力”,ChatGPT正是基于大规模算力基础设施的产物。不久前举行的中关村论坛上,科技部新一代人工智能发展研究中心发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示,我国研发的大模型数量排名全球第二。中国科学院计算机网络信息中心研究员陆忠华表示,全社会对算力的需求日益增长,人工智能应用的算力需求更加突出,要迎接好这一趋势。
 

 
通用算力+专用算力

近年来,我国人工智能算力的占比在升高。“根据估算,人工智能算力过去几年大体上年均增长率为70%,其他算力大概增长30%左右。”中国信息通信研究院院长余晓晖说。清华大学计算机系教授陈文光也观察到,随着人工智能的渗透程度加深,相比传统超算中心,智算中心的利用率变得更高。国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南则表示,虽然算力常被分为超算和人工智能计算,但二者有许多相像之处,最大区别在于对计算精度的要求不同。

“目前人工智能算力的缺口较大,一些人工智能应用为追求计算性能而降低了精度要求。但如果算力变得易得、便宜,一些人工智能应用可能又会对精度提出一些高要求。”曹振南说。专家认为,“通用算力+专用算力”将成为人工智能算力基础设施的建设关键。一方面要满足广泛的应用场景,具备普适性,实现通用;另一方面也能支持部分对计算精度、效率要求高的个性化应用场景,具备高效性,实现专用。

构建算力网络“高速路”

在专家看来,将已有的、不同体系架构的算力中心通过网络连接起来,可以合理配置、共享、调度、释放更多算力,并降低应用门槛。在科技部高新技术司的牵头下,国家超算互联网工作已经启动。按照规划,到2025年底,国家超算互联网将成为支撑数字中国建设的“高速路”。

曹振南介绍,超算互联网平台的建设目标之一,正是致力于解决算力设施分布不均衡的问题,实现算力资源的互联互通、资源共享。中国科学院院士钱德沛表示,算力基础设施提供的应当不仅是算力,更要有用户所需的软件或应用服务,这样才能将算力资源最大化。“希望超算算力未来能像电力一样走进千家万户,任何地方、任何时间都可以获得大数据算力来支持相关应用。”钱德沛说。


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