人工智能計(jì)算中心成AI熱詞，但你真的理解它嗎?

編輯導(dǎo)讀：在AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展、算力需求呈現(xiàn)幾何式迸發(fā)的當(dāng)下，一邊是有關(guān)算力的技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，另一邊是在算力供給模式上人工智能計(jì)算中心已經(jīng)成為從政府到關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)、組織的普遍共識(shí)。本文作者圍繞人工智能計(jì)算中心進(jìn)行分析，希望對(duì)你有幫助。

深圳、武漢、成都、西安……越來(lái)越多的城市在以政府為主導(dǎo)的形式構(gòu)建“人工智能計(jì)算中心”，全國(guó)范圍內(nèi)，作為數(shù)字時(shí)代新基建的人工智能計(jì)算中心正在多點(diǎn)開花。

在AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展、算力需求呈現(xiàn)幾何式迸發(fā)的當(dāng)下，一邊是有關(guān)算力的技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，另一邊是在算力供給模式上人工智能計(jì)算中心已經(jīng)成為從政府到關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)、組織的普遍共識(shí)。

只不過(guò)，盡管這個(gè)AI熱詞已經(jīng)廣泛出現(xiàn)在各種產(chǎn)業(yè)輿論中，但對(duì)于人工智能計(jì)算中心究竟是什么，業(yè)界和大眾可能還是有著諸多誤解。

誤解一：人工智能計(jì)算中心是一大堆算力硬件的堆疊

基于過(guò)去對(duì)數(shù)據(jù)中心這類事物的樸素認(rèn)知，很多人對(duì)人工智能計(jì)算中心的直接看法，是把一大堆算力硬件堆疊在一起，以硬件集群化的共享算力模式向各企業(yè)、機(jī)構(gòu)輸送算力，后者不再需要自己建設(shè)硬件基礎(chǔ)設(shè)施，只需要購(gòu)買服務(wù)即可。

這種認(rèn)知看到了硬件集約化在人工智能計(jì)算中心的作用(把算力當(dāng)做服務(wù))，但如果人工智能計(jì)算中心只是簡(jiǎn)單的硬件堆疊，可能也不用地方政府主導(dǎo)大力推進(jìn)，只需要砸錢購(gòu)置一大堆能夠提供算力的硬件像搭設(shè)服務(wù)器機(jī)房一樣找個(gè)場(chǎng)所聯(lián)好網(wǎng)，組裝到一起就可以了。

事實(shí)上，從已經(jīng)落地運(yùn)營(yíng)的人工智能計(jì)算中心來(lái)看，要正確認(rèn)識(shí)這個(gè)AI新事物，有三個(gè)維度的特點(diǎn)值得注意：

一是算力的效能實(shí)現(xiàn)了大幅度的提升。

如同中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《人工智能計(jì)算中心發(fā)展白皮書》所言，人工智能計(jì)算中心呈現(xiàn)超級(jí)計(jì)算與人工智能融合、云與人工智能融合的趨勢(shì)，這意味著它絕不只是算力硬件的簡(jiǎn)單堆疊，還有如同超算一樣的,將有計(jì)算能力的大批量硬件高效協(xié)同起來(lái)的能力，以及以云端服務(wù)的方式最優(yōu)化響應(yīng)需求和輸出結(jié)果的能力。

以深圳的 “鵬城云腦Ⅱ”為例，其采用的是Atlas 900 AI集群方案，由數(shù)千顆昇騰910 AI處理器構(gòu)成，這些硬件必須要有統(tǒng)籌規(guī)劃的能力才能更好地輸出，而實(shí)現(xiàn)方式則是華為集群通信庫(kù)和作業(yè)調(diào)度平臺(tái)，以系統(tǒng)級(jí)調(diào)優(yōu)整合三種硬件高速接口，最終實(shí)現(xiàn)E級(jí)(每秒10^18次方次浮點(diǎn)計(jì)算能力)的總算力。

相對(duì)于傳統(tǒng)本地部署的做法，人工智能計(jì)算中心的“效能”大大提升，每單位算力的成本會(huì)比企業(yè)、機(jī)構(gòu)自建算力設(shè)施要低很多，意味著人工智能計(jì)算中心不僅提供算力，而且提供的還是高性價(jià)比的、安全、普惠的算力資源，各類組織的算力成本被大大降低，算力瓶頸問(wèn)題得以緩解。

二是算力輸出做到了全�；�。

當(dāng)下的人工智能計(jì)算中心已經(jīng)做到了從芯片到應(yīng)用層的基礎(chǔ)軟硬件的全棧融合，而不僅僅只有以服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、能源、制冷設(shè)備等形態(tài)出現(xiàn)的硬件。

當(dāng)前，地方政府主導(dǎo)建設(shè)的人工智能計(jì)算中心主要是基于昇騰AI全�；�礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)，這些基礎(chǔ)硬件被異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN所“管理和運(yùn)營(yíng)”，往上支撐包括昇思MindSpore AI框架，也兼容TensorFlow等AI框架滿足不同企業(yè)開發(fā)需求。

而除此之外，昇騰AI還提供MindX等應(yīng)用使能套件，最終面向具體行業(yè)應(yīng)用，幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)在充沛算力的基礎(chǔ)上更好地完成AI開發(fā)工作。

借助昇騰AI的全棧優(yōu)勢(shì)，人工智能計(jì)算中心推進(jìn)AI應(yīng)用的開發(fā)過(guò)程能夠與場(chǎng)景無(wú)縫融合。以電力巡檢場(chǎng)景為例，AI解決方案企業(yè)納思系統(tǒng)通過(guò)武漢人工智能計(jì)算中心完成的5種算法訓(xùn)練被利用到了輸電線路巡檢當(dāng)中，在實(shí)際應(yīng)用的邊緣端場(chǎng)景中，基于昇騰AI的Atlas 200 AI加速模塊與特殊影像終端協(xié)作，解決了夜間監(jiān)控難、算法能力不足造成大量誤報(bào)/漏報(bào)等痛點(diǎn)問(wèn)題�？梢钥吹�，人工智能計(jì)算中心與場(chǎng)景應(yīng)用是完全打通的，解決方案可以“一體成型”而非只是找人工智能計(jì)算中心要了訓(xùn)練過(guò)程中的計(jì)算服務(wù)。

三是算力之外還有對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)支持和服務(wù)。

當(dāng)下算力并非人工智能計(jì)算中心的唯一“產(chǎn)出”，如何幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)更好地利用這些算力并實(shí)現(xiàn)組織發(fā)展、加速行業(yè)應(yīng)用落地也是其重要的“配套任務(wù)”，與算力伴生的還有一系列產(chǎn)業(yè)支撐和服務(wù)。

最典型的是武漢人工智能計(jì)算中心所落地探索的“一中心四平臺(tái)”標(biāo)桿模式，其中“一中心”指的是主體人工智能計(jì)算中心，而“四平臺(tái)”則包括公共算力服務(wù)平臺(tái)、應(yīng)用創(chuàng)新孵化平臺(tái)、產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展平臺(tái)、科研創(chuàng)新和人才培養(yǎng)平臺(tái)，這四個(gè)平臺(tái)在統(tǒng)籌化算力服務(wù)、場(chǎng)景化AI技術(shù)應(yīng)用、智能化產(chǎn)業(yè)鏈條、長(zhǎng)期人才發(fā)展四個(gè)閉環(huán)維度幫助產(chǎn)業(yè)進(jìn)步、企業(yè)發(fā)展，而這一模式未來(lái)將在多地推行。

從成果來(lái)看，“一中心四平臺(tái)”模式下，截至2021年11月底，武漢人工智能計(jì)算中心已入駐100+企業(yè)，孵化超過(guò)50類+解決方案，月平均算力使用率92%，中科院自動(dòng)化所等頭部科研單位、大量行業(yè)技術(shù)專家被引進(jìn)，大量創(chuàng)新企業(yè)被孵化出來(lái)。

不僅給到普惠的算力，還幫助用好算力、發(fā)展好產(chǎn)業(yè)，這才是人工智能計(jì)算中心兩個(gè)相互協(xié)同的任務(wù)。

誤解二：人工智能計(jì)算中心只是在被動(dòng)地滿足行業(yè)已有的AI計(jì)算需求

由前文可知，市場(chǎng)有著龐大的需求而算力供給跟不上，所以人工智能計(jì)算中心才會(huì)出現(xiàn)，這是直接原因。由此，有人就自然而然地認(rèn)為人工智能計(jì)算中心是在市場(chǎng)供求層面“被動(dòng)”地承接行業(yè)企業(yè)出現(xiàn)的AI計(jì)算需求缺口，對(duì)現(xiàn)有的、已經(jīng)出現(xiàn)的AI計(jì)算需求進(jìn)行滿足。

而這個(gè)認(rèn)知無(wú)疑是片面的。

首先，人工智能計(jì)算中心當(dāng)然在滿足大量已有的AI計(jì)算需求，例如在制造業(yè)里，人工智能質(zhì)檢一直是熱門方向，通過(guò)武漢人工智能計(jì)算中心的算力支持，AI創(chuàng)新企業(yè)智目智能實(shí)現(xiàn)了的業(yè)界第一的棉花異纖檢出率，提升了產(chǎn)品的品質(zhì)。

但是，更應(yīng)該看到的是，新算力形態(tài)的廣泛落地帶來(lái)的更有面向未來(lái)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，這就如同從來(lái)沒(méi)有人認(rèn)為5G的產(chǎn)生只是用來(lái)“被動(dòng)”地讓4G時(shí)代的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有更好的網(wǎng)絡(luò)速度一樣，5G另一重更重要的任務(wù)是以更高的速率和低延時(shí)的特點(diǎn)來(lái)驅(qū)動(dòng)一個(gè)新的時(shí)代，例如工業(yè)4.0等。

所以可以看到，人工智能計(jì)算中心的出現(xiàn)還伴隨著AI領(lǐng)域的一些前沿概念，與過(guò)去全然不同的AI創(chuàng)新被驅(qū)動(dòng)，例如把NLP、CV、語(yǔ)音三大AI方向融匯到一起的多模態(tài)大模型，不同任務(wù)之間的交叉讓AI打開著全新的產(chǎn)業(yè)空間。

在這之前，中科院自動(dòng)化所聯(lián)合武漢東湖高新區(qū)及華為昇騰AI就共同探索了全球首個(gè)圖、文、音三模態(tài)大模型“紫東.太初”，這個(gè)千億級(jí)參數(shù)的超大模型能夠?qū)崿F(xiàn)視覺(jué)、文本、語(yǔ)音三個(gè)模態(tài)間的高效協(xié)同，在跨模態(tài)理解與生成能力上性能全球領(lǐng)先。以接近通用人工智能的方式，紫東.太初能夠更好地支持工業(yè)質(zhì)檢、影視創(chuàng)作、智慧醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)推薦、智能駕駛等國(guó)計(jì)民生需求場(chǎng)景，完成更多過(guò)去AI應(yīng)用無(wú)法完成(在單模態(tài)下無(wú)法實(shí)施)的復(fù)雜任務(wù)，讓交互體驗(yàn)、工作效率實(shí)現(xiàn)質(zhì)的改變，大大提升了AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的價(jià)值空間。

通信的技術(shù)升級(jí)中，5G絕不只是為了讓4G時(shí)代的應(yīng)用需求更好地滿足，同樣地，算力形態(tài)的升級(jí)中，人工智能計(jì)算中心也絕不只是在滿足過(guò)去那種算力條件下的AI創(chuàng)新應(yīng)用�？梢粤舷氲氖牵�未來(lái)還將有更多超越當(dāng)下AI技術(shù)與應(yīng)用形態(tài)思維框架的創(chuàng)新被人工智能計(jì)算中心所驅(qū)動(dòng)，“原生”于人工智能計(jì)算中心時(shí)代的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新將不斷涌現(xiàn)。

誤解三：人工智能計(jì)算中心只能支持AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展

在武漢，人工智能計(jì)算中心在5月31日正式竣工并投入運(yùn)營(yíng)，上線即算力資源滿負(fù)荷使用，現(xiàn)在已經(jīng)開始二期擴(kuò)容工作，計(jì)劃AI峰值性能從100P FLOP擴(kuò)充到200P FLOPS。

這背后，是人工智能計(jì)算中心與AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高度協(xié)同。

目前，武漢人工智能計(jì)算中心已經(jīng)成功引入中科院自動(dòng)化所多模態(tài)大模型紫東.太初、清華大學(xué)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)方案AscendProNet、全球首個(gè)遙感影像智能解譯深度學(xué)習(xí)專用框架“武漢.LuojiaNet”等科研成果，加上來(lái)自智能制造、數(shù)字農(nóng)業(yè)、自動(dòng)駕駛等數(shù)十個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的100+企業(yè)合作，孵化超50類+解決方案……可以很明顯看到，人工智能計(jì)算中心的高效率運(yùn)作顯示出其推動(dòng)AI從模型創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)落地的底層驅(qū)動(dòng)價(jià)值和潛力。

但是，這不意味著人工智能計(jì)算中心像人們直觀印象中那樣只是在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的繁榮。

事實(shí)上，當(dāng)下的人工智能已經(jīng)從局部探索走向了千行百業(yè)，通過(guò)人工智能計(jì)算中心的驅(qū)動(dòng)，智慧物流、智慧政務(wù)、智慧能源、智慧交通、智能制造、智慧醫(yī)療……數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在各個(gè)具體賽道上快速落地，最終在宏觀層面加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)、國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力提升的進(jìn)程。

在這個(gè)過(guò)程中，尤為值得注意的是作為人工智能計(jì)算中心解決方案提供商的華為，也以多種方式參與到AI發(fā)展環(huán)境的構(gòu)建中。

例如，在人才方面，武漢人工智能計(jì)算中心已聯(lián)合華為形成“產(chǎn)學(xué)研用”一體化的人才培養(yǎng)體系，共同建立起了一個(gè)面向政府、企業(yè)高層和開發(fā)者、高校領(lǐng)導(dǎo)層以及科研機(jī)構(gòu)學(xué)者的社會(huì)實(shí)用型人才培養(yǎng)體系。2021年武漢人工智能計(jì)算中心全年累計(jì)服務(wù)2000+的人工智能人才培養(yǎng)，數(shù)量和質(zhì)量也將隨著運(yùn)營(yíng)的成熟不斷提升。

又例如，華為將其在AI產(chǎn)業(yè)鏈條上下游的生態(tài)資源對(duì)接到人工智能計(jì)算中心的建設(shè)當(dāng)中，通過(guò)聚合、打通人工智能鏈上的各類公司(包括算法公司、數(shù)據(jù)處理公司、行業(yè)集成公司等)形成完整產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)以整體姿態(tài)加速發(fā)展，避免因?yàn)椤澳就靶��?yīng)”造成的發(fā)展障礙。

最終可以看到，武漢人工智能計(jì)算中心在智能制造、智慧園區(qū)等場(chǎng)景下取得了豐富的應(yīng)用成果落地。例如在長(zhǎng)江計(jì)算，依托人工智能計(jì)算中心提供的算力被孵化出來(lái)的智能制造解決方案可以實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%，2小時(shí)即完成了產(chǎn)線算法更換與迭代。在這里，人工智能計(jì)算中心推動(dòng)的是中國(guó)前沿制造奔向國(guó)際領(lǐng)先的進(jìn)程。

一個(gè)人工智能計(jì)算中心驅(qū)動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)、AI產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)全社會(huì)數(shù)字化變革的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)正在形成，人工智能計(jì)算中心配合國(guó)家宏觀戰(zhàn)略，推動(dòng)著整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮的演變，帶動(dòng)上下游、多領(lǐng)域的整體進(jìn)步，打通了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局的一個(gè)底層癥結(jié)。而這，才是人工智能計(jì)算中心的長(zhǎng)遠(yuǎn)意義所在。

來(lái)源：曾響鈴

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