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服务|人工智能推动计算走向智算

人工智能 刘军 芯片 服务 发展 产业 国际数据公司 规模化 算力 巨量 模型 多元化 王恩东

观众在2021世界计算大会现场试用AI翻译设备 。新华社采访人员 陈思汗摄
在日前举行的2021人工智能计算大会上 ， 国际数据公司IDC和浪潮信息联合发布的《2021—2022中国人工智能计算力发展评估报告》显示 ， 相比2020年 ， 人工智能在金融、制造、能源、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著 。 同时 ， 以智能计算中心为代表的算力基础设施 ， 通过提供公共的算力、数据及算法服务 ， 让算力服务易用 ， 解决算力服务的供给问题 。
“4年来 ， 我们发现人工智能算力越来越受到重视 ， 这方面的应用越来越成熟 ， 无论是芯片的多元化还是人工智能服务器的计算能力、计算容量等都比4年前有了很大的提高 。 ”IDC企业研究助理副总裁周震刚接受经济日报采访人员采访时说 。
周震刚表示 ， 相比去年 ， 人工智能在各个行业的渗透度都在提升 ， 尤其是在互联网行业和金融行业 。 此外 ， 制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入 。
据了解 ， 全球已有60多个国家和地区出台人工智能政策 ， 发布国家级人工智能战略 。 IDC预测 ， 2021年全球企业在人工智能软件、硬件和服务的总投资将超850亿美元 ， 预计在2025年将增至2045亿美元 ， 5年复合增长率达24.5% 。
不过 ， 中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东认为 ， 人工智能也带来了指数级增长的算力需求 ， 计算产业正面临着多元化、巨量化、生态离散化交织的趋势与挑战 。 一方面 ， 多样化的智能场景需要多元化的算力 ， 算力已经成为人工智能继续发展的重中之重；另一方面 ， 从芯片到算力的转化依然存在巨大鸿沟 ， 多元算力价值并未得到充分释放 。 如何快速完成多元芯片到计算系统的创新 ， 已经成为推动人工智能产业发展的关键环节 。
人工智能产业化对算力的需求正在激增 ， 浪潮信息副总裁刘军表示 ， 算法模型发展也将更加复杂 ， 巨量模型将是规模化创新的基础 ， “源1.0”等巨量模型的出现 ， 让构建大模型、提升人工智能处理性能成为发展趋势 。
目前 ， 全球知名的人工智能公司在巨量模型上都投入巨大 ， 谷歌、微软、英伟达、浪潮、智源人工智能研究院、百度、阿里等公司相继推出了各自的巨量模型 。 “巨量化的一个核心特征就是模型参数多、训练数据量大 。 ”刘军以浪潮人工智能研究院开发的中文人工智能巨量模型“源1.0”为例介绍说 ， 其数量高达2457亿 ， 训练数据集规模达到5000GB 。 “我们对算力的追求没有极限 。 ”刘军说 。
人工智能芯片正呈现多元化发展趋势 ， 芯片的多元化为人工智能产业化的加速提供了重要的产业基础和更加丰富的选择 。 但是 ， 芯片从造出来到大规模用起来 ， 还隔着一个巨大的产业鸿沟 。 以一台人工智能服务器研制为例 ， 整个系统需要经过30多个开发流程 ， 使用150多种加工制造工艺 ， 对280多个关键过程控制点的质量进行严格把控 ， 还要实现与算法框架和人工智能应用的优化与适配等问题 。

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