人工智能热潮背后——透视算力新趋势

ChatGPT等人工智能技术的发展，导致全球对算力的需求进一步上升。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和其他类似的模型正是通过学习海量数据来取得重大进展。

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。

“大模型必须拥有强大的计算能力”，中国工程院院士郑纬民表示，ChatGPT正是依托大规模计算基础设施所产生的结果。

最近，科技部新一代人工智能发展研究中心在中关村论坛上发布了一份名为《中国人工智能大模型地图研究报告》的研究成果。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。据评估，人工智能算力近几年平均每年增长约为70%，而其他算力则大致增长了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。

据专家观点，“通用算力和专用算力的结合将是构建人工智能算力基础设施的关键。”。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。到2025年底，国家超级计算机互联网络将成为支撑数字中国建设的“快速通道”，符合规划。

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。

希望未来大数据算力能像电力一样普及到千家万户，实现任何时候、任何地方都能够使用的愿景。”钱德沛说。

来源：新华社

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