智能算力需求热度延续 AI芯片国产化提速
交换机 发布于2024-01-04 06:30:18 最新资讯 41 次
760万标准机架
截至2023年6月底,我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1***EFLOPS,位居全球第二。我国算力总规模近五年年均增速近30%
◎记者 刘怡鹤
如同农业时代的水利、工业时代的电力,算力是数字经济时代的关键生产力。2023年,用于训练AI大模型的智能算力成为供不应求的生产***之一。
展望2024年,业内预计,智能算力在总算力规模中的比重将进一步提升。随着AI大模型进入应用阶段,用于推理的算力将和训练算力一样受到关注,分散且更靠近用户的边缘算力或迎来新风口。另一方面,在全球AI芯片供应紧缺的背景下,国产AI芯片的研发也在加快。
智能算力比重将进一步提升
2023年末,《深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》(下称《实施意见》)出炉。在全国一体化大数据中心体系总体布局的基础上,《实施意见》提出构建全国一体化算力网,包括统筹通用算力、智能算力、超级算力的一体化布局,统筹东中西部算力的一体化协同等。
上海社会科学院信息研究所副所长丁波涛接受上海证券报记者***访表示:“当前我国数字经济仍保持较快发展势头,尤其是2023年兴起的生成式AI,更需要大数据、大模型和大算力作为支撑。”
丁波涛认为,社会算力需求是多元化的,既需要扩大算力总规模,也需要提高算力质量;既需要发展一般性的通用算力,也需要扩大智能算力和超级算力供给;既需要加强西部算力体系建设促进“东数西算”,也需要提升东部算力能级实现数据的本地计算。因此,《实施意见》着重解决我国算力体系中存在的地区布局失衡、算力***分散、算力流通遇阻等问题,进一步优化全国整体算力供给结构。
截至2023年6月底,我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1***EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),位居全球第二。我国算力总规模近五年年均增速近30%。
2023年10月印发的《算力基础设施高质量发展行动***》提出,到2025年,计算力方面,算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%。《2023智能算力发展***》显示,2022年我国智能算力规模为41EFLOPS,在总算力规模中占22.8%。智能算力在总算力规模中的比重将进一步提升已成为业内共识。
推理算力将与训练算力并重
2023年智能算力的关键词是“训练”,即AI大模型需要消耗大算力进行训练。
云计算服务商优刻得拥有两座自建数据中心,分别位于“东数西算”西部枢纽节点内蒙古乌兰察布和东部节点长三角地区的上海市。目前,乌兰察布数据中心已形成可支持万亿参数、千卡集群的大模型训练能力,服务于大模型训练和推理任务。
优刻得副总裁刘杰告诉记者,由于2023年大模型训练需求爆发,优刻得乌兰察布数据中心机柜销售数量大幅增加,已提前启动二期建设。
与上述大型数据中心提供的高密度算力不同,边缘算力在靠近数据源头的边缘侧进行计算及存储。近年来,网宿科技凭借其丰富的边缘计算节点***,进一步发力边缘云计算服务。2023年8月起,网宿科技推出升级版GPU算力平台,提供低时延、灵活弹性的边缘AI计算服务。
网宿科技高级副总裁李伯洋说,2024年,随着各行各业迎来垂类大模型,AI大模型应用逐步落地,用于推理的算力将和训练算力一样受到关注。当AI技术进入大规模应用阶段,交互非常频繁,对时延提出较高要求,推理算力需求靠近用户、趋于分散,边缘算力将发挥更大作用。
算力产业链加快拥抱国产化
智能算力的核心是AI芯片,GPU就是目前较成熟的通用型AI芯片。GPU芯片巨头英伟达在全球AI芯片市场上具有垄断优势。但业内预计,2024年AI芯片国产化替代将加速推进。
上海交通大学计算机科学与工程系教授梁晓晓介绍说,国内AI芯片的研发路径有三:一是专用芯片;二是通用型GPU芯片;三是弯道或变道超车路线,如存算一体、量子计算、光子计算等。
近年来,我国兴起了一批AI芯片初创公司,涵盖多种技术路径。在英伟达GPU供应紧缺和受到限制背景下,国产AI芯片加快落地算力产业链。2023年12月,摩尔线程在北京举行了首个全国产千卡千亿模型训练平台——摩尔线程KUAE智算中心揭幕仪式,宣布国内首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群正式落地。
在各AI芯片公司致力于构建各自生态的同时,学术界提出开源作为国产AI芯片发展的创新路径。
2022年10月,梁晓晓团队推出开源GPGPU(通用GPU)平台“青花瓷”。“大模型时代,英伟达领先优势明显。我们以学校作为一个中立单位推出免费、开放、开源的软硬件生态,希望有助于为国内AI芯片公司解决钱、人、时间的问题。”梁晓晓说。
2022年8月,清华大学集成电路学院副教授何虎团队推出基于RISC-V(一种开放免费的指令集架构)的开源GPGPU实现方案。何虎说:“硬件和软件之间有一个核心接口,就是指令集架构。指令集架构一边可以构建丰富的软件生态,另一边可以对接各种国产AI芯片,软件生态和芯片之间可以更加灵活地适配。”
开源的创新路径为加快AI芯片国产化替代提供了新思路。上述专家告诉记者,目前,已有不少公司加入开源生态、开源指令集的合作开发中。
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