AI時代,如何規劃計算基礎設施?

上一篇 / 下一篇  2021-08-05 10:44:34

在數字化經濟浪潮席卷全球的今天,數字化、網絡化、智能化技術的發展已上升到國家戰略的高度。作為一種新的生產力,人工智能賦予數字經濟發展新的使命。隨著人工智能產業化的不斷深入,計算能力作為其基本支撐被推向發展的前沿,了計算能力水平,加強了計算能力產業,已經成為世界40多個國家的共識戰略養生食物

我國算力的發展模式日趨明確,各部委在政策、規劃、布局等方面進行了全面的算力基礎設施建設。比如,新一代人工智能創新發展試驗區建設、人工智能應用創新先導區建設和東數西算工程。基於這一背景,目前已經全面開展了以超級計算中心、人工智能計算中心等為代表的計算能力基礎建設。與此同時,AI在場景需求、計算能力、資源分配等方面的問題也日益突出,如何選擇合適的算力來促進AI產業的高質量發展成為迫切需要解決的問題。

識別多樣的算力,明確不同的應用場景。

所謂算力,就是對數字化信息處理能力的強弱。在加速建設算力基礎設施的背後,還存在著諸如缺乏認識計算能力的知識、應用場景需求不明確等問題,造成了供需失衡。

以普通智能計算和超級計算為例,兩者在計量單位、計算精度、應用場景等方面存在較大差異。

中國計算機學會高性能計算專業委員會秘書長張雲泉指出,目前的超級計算中心和智能計算中心,雖然都是以p作為算力單位,但超算的單位是“FLOpS”(每秒浮點運算能力),而有些智能計算機的單位應該是“OpS”(即每秒浮點運算)。兩者壓根就是不同的單位,無法直接橫向比較,有的媒體說智能計算1000p算力超過目前世界上最強超算力的報道,只能成為專家笑談癌症營養品

超算和智能計算在計算精度上有很大的不同。超算法是雙精度浮點運算,其算力精度一般是一、半精度,對精度要求不高。一般情況下,兩個相鄰精度相同的數值算力差約2.3倍。當然,二者的計算能力並非簡單的量值差距,受精度的影響,大多數智能計算機都沒有高精度的數值計算能力,這也限制了它在AI計算之外的應用場景的使用。超算作是一種通用性的算力,具有較高的計算精度和較廣泛的應用。

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