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同比增速超65%,智算需求持续爆发

中国战略新兴产业

7566 2024-10-12

中国战略新兴产业融媒体记者 卜文娟

过去一年中,我国算力产业取得了显著成就。近日发布的《中国综合算力指数报告(2024)》(以下简称《报告》)指出,截至2023年年底,全球算力基础设施总规模达到910EFLOPS,我国算力规模达到246EFLOPS、位居世界第二,智能算力同比增速超过65%。算力存力方面,总量达到1200EB,年增长率达20%。

近年来,千亿、万亿参数大模型的孵化,推动智算基础设施加快建设,智能算力需求持续爆发。目前中国各地智算中心落地生花,同时也面临供需匹配不平衡、生态建构、节能降碳、商业落地等挑战。


智算规模占比超30%

算力,顾名思义,是指计算能力,是数字时代的核心驱动力之一。算力分成三种,即普通通用算力、超算算力和智算算力。以人工智能计算任务为主的智算中心,则支持AI大模型训练推理,可应用于自动驾驶、智慧城市等领域。

紫光股份董事长、新华三集团总裁兼CEO于英涛表示,智算已成为继水、电、气、路、网之后,匹配社会生产力发展的新型基础设施,是全球科技角逐的主赛道。

2023年10月,工信部等六部门对外发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出到2025年,算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%,东西部算力平衡协调发展。存储总量超过1800EB,先进存储容量占比达到30%以上,重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。

目前,我国的智算技术不断突破,算网融合稳步推进。中国信息通信研究院院长余晓晖介绍,从人工智能模型角度看,过去20年间(2003年至2023年),智能算力需求大概增长超过百亿倍,构成了算力增长的最主要驱动力。

《报告》显示,截至2024年上半年,智算规模在总算力中占比超30%。

中国电信研究院战略发展研究所所长饶少阳认为,智算产业涵盖芯片、服务器、数据中心、平台、应用等,产业链条长、集聚效应显著,成为万千行业数字化、智能化转型的核心驱动力。

谈及智算行业应用进展及带来的经济价值,饶少阳表示,首先是我国智算行业应用正加速从互联网领域向金融、制造、交通、医疗等全行业渗透,成为传统产业数字化、智能化转型的重要支点。工信部组织开展国家新型算力中心典型案例遴选,算力应用创新项目超5000个。其次,是以大模型为代表的人工智能加速落地,手机助理、自动驾驶、人形机器人等端侧应用将成为智能应用爆发的流量新入口。

>>2024年8月30日 工作人员在贵安超算中心数据机房内工作。 新华社记者 刘续/摄

保持“冷思考的定力”

在上海自贸区临港新片区,商汤智算中心通过理论算力、有效算力、算力能效、业务模型场景支持能力、加分项等5个维度的技术评测,获得5A级智算中心算力性能认证,成为国内智算中心建设的“样板间”。

智算中心是采用领先的人工智能计算架构,提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施,通过算力的生产、聚合、调度和释放,高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集。智算中心以AI服务器算力机组为算力底座,不断提升智能计算能力和速度,满足人工智能应用场景下大规模、多线并行的计算需求。

目前超级智算中心主要分布在京津冀区域,长三角和珠三角区域,算力规模大于1000PFLOPS,区域性布局侧重在构建300PFLOPS至1000PFLOPS规模的大型算力节点,这些节点能够满足人工智能大模型对海量数据和复杂计算的需求,确保高效、稳定的运算服务。

与此同时,各地也在积极发展40PFLOPS至200PFLOPS规模的小规模算力,以适应不同行业和场景下的多样化计算需求,形成对大型算力节点的有力补充。这种分层次、分类别的智算中心布局策略,将有助于推动我国智能计算产业的蓬勃发展,为人工智能技术的广泛应用和创新提供有力支撑。

据悉,《报告》显示,截至2024年6月,中国已建和正在建设的智算中心超250个。围绕芯片、操作系统、计算框架等产业链关键技术不断突破,国产化能力稳步提升。其中,超万卡集群的智算中心已达十余个。“万卡集群”指由一万张及以上计算加速卡组成的集群式高性能计算系统。

多地针对算力基础设施赛道进行超前部署,但也存在一些问题。于英涛认为,在行业热度高涨的背景下,要保持“冷思考的定力”,客观测算算力需求,统筹安排智算中心布局,“小步快跑”,不断健全完善试错包容的机制,避免出现投资浪费。

“算力中心投资建设是容易的,但是算力运营模式探索和创新是更重要的话题,如何提高智算中心利用率,防止出现算力的空置、空转,保持投资的良性循环是必须解决的问题。”于英涛表示,开放、务实和应用导向是算力产业高质量发展的关键所在。


加快核心技术攻关

智算产业基座方面,国内生态体系还面临外部环境挑战、内部生态相对碎片化的现状,要在此基础上完善计算生态能力,并推动大模型相关应用以更低成本的方式落地,仍有不少需要优化的方面。

北京市社会科学院副研究员王鹏曾撰文指出,面对智算市场发展的一系列挑战,政府和企业应形成合力,共同推动行业良性发展。

第一,加强智算技术自主研发。可设立智算产业投资基金,吸引金融机构、企业等多元资本,对开展高端智算自主研发的企业进行投资。推动企业加大对智算前沿技术的研发投入,搭建智算技术的适配、验证与调优平台,推动产学研用深度融合。

第二,建立健全数据安全和隐私保护机制,实现数据态势可知、威胁可现、风险可控。要重视数据质量核验任务,完成数据质量规范性、一致性、准确性和完整性检查。

第三,积极培养高水平数据科学家和分析师人才。建立以应用能力为基础、以工作过程为导向的课程体系,构建集生产实训、虚拟仿真为一体的实习实训基地,促进高水平人才供给。

第四,最大限度节省能源消耗。算力基础设施建设应优先考虑算力中心地理位置,充分利用自然条件散热降温。合理安排调度业务进程,优先处理用户驱动型业务,在计算资源闲时处理结果驱动型业务,提高资源利用效率。

工信部总工程师赵志国表示,工信部将从规划设计、创新驱动、应用培育、安全保障4个方面,稳步提升我国算力产业综合实力,持续提升算力的赋能成效。

其中,在创新驱动方面,要统筹好技术创新和产业创新,加快关键核心技术攻关,推动高端芯片、架构设计、大模型算法、高速传输协议等基础软硬件技术实现更大突破,建立健全算力产业标准体系;加快创新成果产业转化,组织实施产业链强链补链行动,开展“算力强基揭榜挂帅”,建设一批可满足各类创新主体进行算力研发、验证、调度、应用的载体平台,探索形成科技创新和产业创新深度融合的发展路径。

声明:本文由车市号作者撰写,仅代表个人观点,不代表网上车市。文中部分图片来源网络,感谢原作者。

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