AI大模型热浪“席卷”下,加快算力发展“板上钉钉”

2023-08-25 13:56:42 来源: 智能制造网整理

算力已成为数字经济时代的关键生产力,是全社会数字化、智能化转型的重要基础。2023年8月19日,2023中国算力大会暨第二届“西部数谷”算力产业大会在银川举行。


(相关资料图)

大会期间,工业和信息化部部长金壮龙表示,截至目前,全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架,算力总规模达到每秒197EFlops(每秒浮点运算次数),位居全球第二。

这个成绩是可喜的,近年来我国算力产业不断发展、创新能力日益提升,尤其是在智能算力规模上,实现了持续增长的态势。

2021年,全球计算设备算力总规模达到 615EFlops,增速达到44%。中国计算设备算力总规模达到202EFlops,其中智能算力规模达104EFlops,增速为85%。从全球计算设备算力总规模来看,中国计算设备算力规模占到全球的占比三分一。

截至2022年底,我国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架,算力总规模达到180百亿亿次/秒。《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示,2022年,我国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长,占全球市场比重达25%,计算力水平位居全球第二。

此外,中国信息通信研究院最新发布的《中国综合算力指数(2023年)》报告显示,截至2023年6月底,我国算力总规模达到每秒1.97万亿亿次浮点运算(197EFLOPS)。和2022年同期相比,我国算力总规模同比增长30%,智能算力规模同比增长约45%。

另据IDC预测,预计到2026年中国智能算力规模将达到1271.4EFLOPS,未来五年复合增长率达52.3%,同期通用算力规模的复合增长率为18.5%。

算力是计算机的运算能力,是指计算机硬件设备执行计算任务的能力。简单来说,算力越高,能够处理的数据量就越大,速度也就越快。通常,我们会以每秒能执行的浮点运算次数(FLOPS,Floating Point Operations Per Second)来衡量。

在人工智能大热潮下,算力成为非常重要的一个“角色”。人工智能技术需要大量的数据进行训练,而训练过程中会产生大量的计算任务,如果算力不足,就无法完成训练任务,也就无法得到一个高质量的模型。

8月15日,在讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会上获悉,讯飞星火与华为昇腾AI将通力合作,共同打造我国通用智能新底座,推动大模型训推一体化建设,实现从单点算力到集群算力、从节点创新到系统创新,摆脱算力卡脖子。据了解,为了保证数据计算的安全可控,算力底座需要完全自主可控的知识产权,甚至需要100%的自研技术。

算力对于人工智能技术的发展是至关重要的。为了提高算力,企业陆续开发出了许多新的技术和方法,例如使用更强大的处理器、更高效的算法、更先进的并行计算技术等等。此外,从各行业算力应用分布看,互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升,占整体算力50%的份额,是算力需求最大的行业。

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