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以智算中心落地新基建 浪潮2020云数智中国行深圳成都同步启程

  • 作者:zccc
  • 来源:网络
  • 2020-09-02 18:00:12

[摘要]9月2日,浪潮 2020云数智中国行 在深圳、成都同步启程。本届巡展以 智驱新时代 为主题,旨在新基建背景下汇聚工业界、商业界、学术界与政...

[摘要]9月2日,浪潮 2020云数智中国行 在深圳、成都同步启程。本届巡展以 智驱新时代 为主题,旨在新基建背景下汇聚工业界、商业界、学术界与政... 9月2日,浪潮 “2020云数智中国行”在深圳、成都同步启程。本届巡展以“智驱新时代”为主题,旨在新基建背景下汇聚工业界、商业界、学术界与政界等社会各界力量,共同探讨云计算、大数据、人工智能、5G、工业互联网等新型信息基础设施的构建之道,从促进产业智慧转型升级、社会智能治理等领域着手,推动智能经济高质量发展并实现新旧动能转换。

新基建无疑是今年最具影响力的年度话题。今年4月9日,在2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上,浪潮率先提出推进人工智能、云计算和大数据的融合发展,全力发展面向智慧时代的“智算中心”。而就在同期,4月20日,国家发改委明确新型基础设施的范围,其中明确指出算力基础设施以数据中心、智能计算中心为代表。

智算中心,驱动人工智能的新引擎

当前,人工智能正成为经济增长的新引擎,据报告预测,2030年,人工智能技术将使全球GDP每年带来高达13万亿美元的经济增量。其中AI算力是关键,是数字经济发展的核心生产力。未来AI算力将占据80%以上的计算需求。

世界各国高度重视人工智能算力基础设施的原因在于,算力已成为发展人工智能的关键环节和瓶颈所在。有数据显示,当前深度学习模型训练对算力的需求平均每年增长10倍左右,从AlexNet到AlphaGo Zero,最先进AI模型对计算量的需求已经增长了30万倍。随着人工智能从最初的图像识别、语音识别等感知智能技术,向自然语言理解、语义识别等认知智能技术发展,深度学习模型对算力的需求更是达到了每天百亿亿次的庞大规模。如谷歌面向自然语言理解的T5认知智能模型,其参数量达到110 亿,使用1000P OPs的AI算力需要运算20小时;微软的智能感知计算模型Turing-NLG,其参数量更是达到史无前例的175亿,使用125P OPs AI算力完成单次训练需要一天以上的时间。

可以说,以智能计算中心为代表的AI算力基础设施的规模大小、先进与否,直接关乎人工智能的创新速度与发展质量,并将在推动、赋能实体经济实现新旧动能转换,提升社会治理水平,促进人工智能科研和工程技术人才培养等领域发挥重大支撑作用。据IDC与浪潮联合发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》中指出,人工智能将成为引领第四次工业革命的核心驱动力。在中国人工智能算力排行中,北京、杭州、深圳、上海、广州领衔第一梯队,合肥、苏州、重庆、南京、西安位居6-10位,与2018年相比,北京超越杭州位居第一,广州进入第一梯队,苏州、南京、西安首次跻身前十。AI算力正在成为城市数字经济发展的新引擎。

聚焦人工智能计算,布局智算中心新基建

在浪潮看来,智算中心是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心,它以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型来对数据进行深度加工,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务形式向组织及个人进行供应。

目前,浪潮已跻身全球领先的AI算力供应商,拥有业内最强最全的AI计算产品阵列:浪潮NF5488A5是业界性能最好的AI训练服务器, 在全球权威AI基准测试MLPerf创下Resnet50训练任务的最新世界纪录;推出MX1全球首个AI开放加速系统,可支持多家不同型号的AI芯片直接更换;最新研发成功的AI大模型计算框架LMS,可将NLP智能语言模型参数规模突破73亿,相比业界主流水平提升20倍以上。

浪潮信息总裁彭震认为,智算中心如同工业时代的“电厂”一样正成为智慧时代最重要的基础设施之一。基于开放计算、AI等创新技术是构建“电厂”的关键技术;数据是“电厂”最重要的原材料,经过智算中心计算力加工后,就可以生成对外的智慧计算服务;“电厂“是通过变电站解决最后一公里问题,智慧计算则要依靠边缘数据中心。因此,智算中心中的算力、数据、互联技术以及多智算中心的融合、云边的协同都是非常重要的。

浪潮正着力完善和强化面向智算中心的产品技术布局,具体包括发展开放计算和AI为智算中心提供算力支持;发展面向智算中心的存储、网络技术,满足新数据吞吐处理和资源池化需求;发展智算中心操作系统,满足智算中心之间以及云边之间的协同互动需求。其中,在人工智能计算领域,浪潮正致力于围绕AI算力的四大关键作业环节持续创新,即生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力,实现AI计算力的全流程、一体化的高效交付,通过AI计算生产方式的变革促进人工智能应用的效率变革,进一步加速智慧新基建建设。




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