人工智能熱潮背后——透視算力新趨勢
新華社北京6月8日電 題:人工智能熱潮背后——透視算力新趨勢
新華社記者董瑞豐
以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展,引發(fā)了全球算力需求的進一步增長。迎接新一輪人工智能熱潮,中國的算力增長點在哪里?什么樣的算力更精準高效?記者日前采訪業(yè)內(nèi)專家,前瞻算力發(fā)展趨勢。
大模型呼喚“大算力”
在全球新一輪人工智能技術(shù)發(fā)展浪潮中,大模型是一個關(guān)鍵詞。ChatGPT等正是通過大模型來“學習”海量數(shù)據(jù),并由此取得突破。
中國科學院院士陳潤生表示,人工智能大模型在應用層面正在發(fā)生巨大變化,未來將在多個領(lǐng)域引發(fā)變革,同時也會消耗大量算力。
中國工程院院士鄭緯民說,做大模型必須要有“大算力”,ChatGPT正是基于大規(guī)模算力基礎(chǔ)設施的產(chǎn)物。
不久前舉行的中關(guān)村論壇上,科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心發(fā)布了《中國人工智能大模型地圖研究報告》。報告顯示,我國研發(fā)的大模型數(shù)量排名全球第二。
中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心研究員陸忠華表示,全社會對算力的需求日益增長,人工智能應用的算力需求更加突出,要迎接好這一趨勢。
通用算力+專用算力
近年來,我國人工智能算力的占比在升高。“根據(jù)估算,人工智能算力過去幾年大體上年均增長率為70%,其他算力大概增長30%左右。”中國信息通信研究院院長余曉暉說。
清華大學計算機系教授陳文光也觀察到,隨著人工智能的滲透程度加深,相比傳統(tǒng)超算中心,智算中心的利用率變得更高。
國家高性能計算機工程技術(shù)研究中心副主任曹振南則表示,雖然算力常被分為超算和人工智能計算,但二者有許多相像之處,最大區(qū)別在于對計算精度的要求不同。
“目前人工智能算力的缺口較大,一些人工智能應用為追求計算性能而降低了精度要求。但如果算力變得易得、便宜,一些人工智能應用可能又會對精度提出一些高要求。”曹振南說。
專家認為,“通用算力+專用算力”將成為人工智能算力基礎(chǔ)設施的建設關(guān)鍵。一方面要滿足廣泛的應用場景,具備普適性,實現(xiàn)通用;另一方面也能支持部分對計算精度、效率要求高的個性化應用場景,具備高效性,實現(xiàn)專用。
2023年2月14日,國家超級計算成都中心科研人員在巡檢機房設備。新華社記者劉坤 攝
構(gòu)建算力網(wǎng)絡“高速路”
在專家看來,將已有的、不同體系架構(gòu)的算力中心通過網(wǎng)絡連接起來,可以合理配置、共享、調(diào)度、釋放更多算力,并降低應用門檻。
在科技部高新技術(shù)司的牽頭下,國家超算互聯(lián)網(wǎng)工作已經(jīng)啟動。按照規(guī)劃,到2025年底,國家超算互聯(lián)網(wǎng)將成為支撐數(shù)字中國建設的“高速路”。
曹振南介紹,超算互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設目標之一,正是致力于解決算力設施分布不均衡的問題,實現(xiàn)算力資源的互聯(lián)互通、資源共享。
中國科學院院士錢德沛表示,算力基礎(chǔ)設施提供的應當不僅是算力,更要有用戶所需的軟件或應用服務,這樣才能將算力資源最大化。
“希望超算算力未來能像電力一樣走進千家萬戶,任何地方、任何時間都可以獲得大數(shù)據(jù)算力來支持相關(guān)應用。”錢德沛說。
新華社北京6月8日電 題:人工智能熱潮背后——透視算力新趨勢
新華社記者董瑞豐
以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)發(fā)展,引發(fā)了全球算力需求的進一步增長。迎接新一輪人工智能熱潮,中國的算力增長點在哪里?什么樣的算力更精準高效?記者日前采訪業(yè)內(nèi)專家,前瞻算力發(fā)展趨勢。
大模型呼喚“大算力”
在全球新一輪人工智能技術(shù)發(fā)展浪潮中,大模型是一個關(guān)鍵詞。ChatGPT等正是通過大模型來“學習”海量數(shù)據(jù),并由此取得突破。
中國科學院院士陳潤生表示,人工智能大模型在應用層面正在發(fā)生巨大變化,未來將在多個領(lǐng)域引發(fā)變革,同時也會消耗大量算力。
中國工程院院士鄭緯民說,做大模型必須要有“大算力”,ChatGPT正是基于大規(guī)模算力基礎(chǔ)設施的產(chǎn)物。
不久前舉行的中關(guān)村論壇上,科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心發(fā)布了《中國人工智能大模型地圖研究報告》。報告顯示,我國研發(fā)的大模型數(shù)量排名全球第二。
中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心研究員陸忠華表示,全社會對算力的需求日益增長,人工智能應用的算力需求更加突出,要迎接好這一趨勢。
通用算力+專用算力
近年來,我國人工智能算力的占比在升高。“根據(jù)估算,人工智能算力過去幾年大體上年均增長率為70%,其他算力大概增長30%左右。”中國信息通信研究院院長余曉暉說。
清華大學計算機系教授陳文光也觀察到,隨著人工智能的滲透程度加深,相比傳統(tǒng)超算中心,智算中心的利用率變得更高。
國家高性能計算機工程技術(shù)研究中心副主任曹振南則表示,雖然算力常被分為超算和人工智能計算,但二者有許多相像之處,最大區(qū)別在于對計算精度的要求不同。
“目前人工智能算力的缺口較大,一些人工智能應用為追求計算性能而降低了精度要求。但如果算力變得易得、便宜,一些人工智能應用可能又會對精度提出一些高要求。”曹振南說。
專家認為,“通用算力+專用算力”將成為人工智能算力基礎(chǔ)設施的建設關(guān)鍵。一方面要滿足廣泛的應用場景,具備普適性,實現(xiàn)通用;另一方面也能支持部分對計算精度、效率要求高的個性化應用場景,具備高效性,實現(xiàn)專用。
2023年2月14日,國家超級計算成都中心科研人員在巡檢機房設備。新華社記者劉坤 攝
構(gòu)建算力網(wǎng)絡“高速路”
在專家看來,將已有的、不同體系架構(gòu)的算力中心通過網(wǎng)絡連接起來,可以合理配置、共享、調(diào)度、釋放更多算力,并降低應用門檻。
在科技部高新技術(shù)司的牽頭下,國家超算互聯(lián)網(wǎng)工作已經(jīng)啟動。按照規(guī)劃,到2025年底,國家超算互聯(lián)網(wǎng)將成為支撐數(shù)字中國建設的“高速路”。
曹振南介紹,超算互聯(lián)網(wǎng)平臺的建設目標之一,正是致力于解決算力設施分布不均衡的問題,實現(xiàn)算力資源的互聯(lián)互通、資源共享。
中國科學院院士錢德沛表示,算力基礎(chǔ)設施提供的應當不僅是算力,更要有用戶所需的軟件或應用服務,這樣才能將算力資源最大化。
“希望超算算力未來能像電力一樣走進千家萬戶,任何地方、任何時間都可以獲得大數(shù)據(jù)算力來支持相關(guān)應用。”錢德沛說。