人工智能热潮背后——透视算力新趋势

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ChatGPT等人工智能技术的发展推动了全球算力需求的进一步增加。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？记者日前采访业内专家，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等通过学习海量数据，并因此取得了突破，正是由于使用了大型模型。

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。

科技部新一代人工智能发展研究中心在最近的中关村论坛上发布了《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。根据估计，过去几年中，人工智能算力的年均增长率约为70％，而其他算力的增长率大约为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。

当前人工智能计算能力不足，某些应用程序因需要追求计算性能而牺牲了精确度。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。

2023年2月14日，国家超级计算成都中心科研人员在巡检机房设备。新华社记者刘坤 摄

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。根据计划，到2025年底，国家高性能计算机互联网将成为支持数字中国建设的主要基础设施。

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。

我希望未来大规模数据处理能像电力一样普及，使得无论何时何地，任何人都能够使用超级计算能力来支持他们所需要的应用。”钱德沛说。

来源：新华社

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