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      算力進階，誰主沉浮
      
        
      
            驅(qū)動中國
            2023-09-19 16:35:07
        
      

        
      
           
      文|智能相對論
      作者|陳選濱
      在上海臨港新片區(qū)
      ，一座規(guī)模宏大且頗具科技感的建筑拔地而起
      。
      ，誰主沉浮.png" />
      這便是由商湯科技打造的人工智能計算中心（AIDC）
      ，同時也是亞洲最大的超算中心之一
      ，建成投入運營后
      ，算力可達到每秒3740 Petaflops（1 Petaflops為每秒千萬億次浮點運算）
      。
      這是一個什么樣的概念
      ？
      目前
      ，我國頂級人工智能計算中心“鵬城實驗室”的算力為1000 Petaflops，已是世界人工智能算力500排行中蟬聯(lián)兩年首位的絕對領(lǐng)軍者
      。
      如今
      ，算力的上限再度迎來突破，一個人工智能“大算力”時代似乎正在迎面而來
      。
      那么
      ，站在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看，這意味著什么
      ？
      眾所周知
      ，人工智能有三駕馬車，即“大數(shù)據(jù)
      、算法
      、算力”。其中
      ，算力之間的差距是最不容易快速追趕的
      ，但同時也是目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展最欠缺的能力。
      在2021東湖國際人工智能高峰論壇上
      ，清華大學鄭緯民院士就直言
      ，算力的落后嚴重制約了我國人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。
      若要打破這個制約
      ，關(guān)鍵需要有大算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
      ，也就是人工智能計算中心，把底層的基礎(chǔ)打牢
      。
      目前
      ，我國已有20多個城市正在規(guī)劃或建設(shè)人工智能計算中心。在這一片熱潮之中，人工智能產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)又將迎來什么樣的變革
      ？與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心（IDC）相比
      ，AIDC的出現(xiàn)，將伴隨著怎樣的本質(zhì)區(qū)別
      ？
      在此
      ，我們不妨就AIDC的全國落地來談一談人工智能“大算力”時代。
      IDC與AIDC：從“倉庫”到“工廠”的跨越
      今天
      ，人工智能產(chǎn)業(yè)正在加速走向更大規(guī)?div   id="jfovm50"   class="index-wrap">；陌l(fā)展階段，無論是科研創(chuàng)新還是產(chǎn)業(yè)應用
      ，對算力的支持都提出了更高的要求
      。
      在科研創(chuàng)新層面，以通用預大模型為例
      ，隨著人工智能技術(shù)深入推進
      ，處理的問題參數(shù)越來越多，比如GPT3為1750億個參數(shù)
      ，Google Switch ransformer達到1.6萬億個參數(shù)
      。對此，鄭緯民院士判斷
      ，差不多每3
      、4個月需要的計算機算力就得翻一倍。
      由此
      ，在今天的技術(shù)進程上
      ，算力很大程度決定了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的上限。若是沒有足夠的算力支持
      ，很多通用大模型根本無法完成預訓練
      ，推動技術(shù)應用。
      在產(chǎn)業(yè)應用層面
      ，以智慧城市為例
      ，在我們的城市生活中，存在許許多多的細分場景以及長尾應用
      ，大到智慧交通
      、智慧環(huán)保、智慧能源等
      ，小到對一輛共享單車
      、一個井蓋、一段水域的監(jiān)測等等
      ，都離不開人工智能技術(shù)應用
      。
      隨著人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)端的普遍應用，計算無處不在
      ，而對算力的需求也隨之增長
      。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，2020年人工智能帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模就已經(jīng)超過5700億元，預計未來5年年復合增長率超過27%
      ，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計更將超16000億元
      。
      在萬億級的產(chǎn)業(yè)背后，我們很難去估量未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展對算力的需求量
      。
      但
      ，重視算力“缺口”，積極建設(shè)大算力基礎(chǔ)設(shè)施
      ，特別是推動AIDC落地
      ，夯實人工智能基礎(chǔ)，確是一條看得見也做得到的路徑
      。
      對于商湯科技一類的AI企業(yè)而言
      ，這一路徑或許看得更早，也更清晰
      。
      從成立之初
      ，商湯科技就已經(jīng)在構(gòu)思相關(guān)的規(guī)劃
      。直到2020年
      ，耗時僅168天，商湯AIDC便以以前所未有的速度落地上海臨港
      ，成為商湯科技的又一張AI王牌——基于AIDC的支持
      ，商湯科技可以將SenseCore商湯AI大裝置的技術(shù)能力開放給學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的合作伙伴，提供更全面
      、深度的AI-as-a-Service
      ，大幅提高AI生產(chǎn)力。
      值得注意的是
      ，從這一表現(xiàn)來看
      ，AIDC與傳統(tǒng)的IDC是有本質(zhì)區(qū)別的。
      盡管
      ，從產(chǎn)業(yè)應用的角度來說
      ，IDC與AIDC都是面向數(shù)字時代的基礎(chǔ)設(shè)施，提供著最基礎(chǔ)的底層支持
      ，但側(cè)重點實際上又各有不同
      。
      傳統(tǒng)的IDC是一個海量數(shù)據(jù)庫，負責數(shù)據(jù)的存儲
        、分發(fā)等功能
        ，在簡易的理解中，可將其定位為生產(chǎn)流程上的“倉庫”
        ，主要負責生產(chǎn)資料（即數(shù)據(jù)）的管理
        。
      但，AIDC則完全不同，其落地的主要能力在于提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及高性能計算能力
        。對比傳統(tǒng)IDC而言
      ，其側(cè)重點更偏向于生產(chǎn)力（即算力）的提升，定位也更接近于生產(chǎn)流程中的“工廠”
      。
      如何理解這里的“工廠”
      ？
      從商湯AIDC的定位來看，或許更好理解——在商湯打造的的軟硬一體的超大型通用AI基礎(chǔ)設(shè)施“SenseCore商湯AI大裝置”中
      ，AIDC屬于計算基礎(chǔ)設(shè)施
      ，整合了AI芯片及AI傳感器等，主要通過提供強大的算力支持
      ，來支撐對海量數(shù)據(jù)和算法模型的分析
      、訓練和推理。
      簡單來說
      ，AIDC的產(chǎn)業(yè)價值更多體現(xiàn)在算力的提升以及對數(shù)據(jù)的進階處理能力
      ，而非傳統(tǒng)IDC純粹的存儲或分發(fā)功能，也就相當于多了一道工廠的職能及生產(chǎn)程序
      。
      AIDC
      ，如何打開AIaaS模式的新局面？
      很顯然
      ，從傳統(tǒng)IDC到AIDC的建設(shè)
      ，其背后的產(chǎn)業(yè)趨勢與格局都面臨著新的變化。而這一種趨勢變化
      ，聚焦到AIDC的落地
      ，正呈現(xiàn)為三種不同場景的產(chǎn)業(yè)價值。
      1.在技術(shù)研發(fā)層面
      ，傳統(tǒng)的科研范式正在被顛覆
      。
      人工智能自誕生以來，就不斷與傳統(tǒng)科學技術(shù)交叉應用
      ，碰撞出新的火花
      。如今，在大數(shù)據(jù)
        、大算力的支持下
        ，更有顛覆傳統(tǒng)科研范式的可能。
      目前
        ，在生物學領(lǐng)域
        ，這種顛覆有目共睹。
      谷歌的AlphaFold團隊一改傳統(tǒng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測策略
        ，通過使用蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中17萬多個不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)
        ，以及幾百個TB級別的包含未知結(jié)構(gòu)的蛋白序列數(shù)據(jù)庫對AlphaFold進行訓練，由此不斷迭代，最終使得AlphaFold AI網(wǎng)絡(luò)獲取了基于氨基酸序列精確預測蛋白結(jié)構(gòu)的能力
        。
      而在這個過程中
        ，算力是非常關(guān)鍵的一個支持。畢竟面向17萬多個不同的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及幾百個TB級別的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫
        ，若是沒有大算力支持
        ，很難展開訓練。
      也正是有了這種大算力的支持
        ，在相關(guān)領(lǐng)域的科研創(chuàng)新無須再按照傳統(tǒng)路徑進行展開
        ，完全可以在新算法的基礎(chǔ)下把所有的可能性“跑”一遍，來尋求最優(yōu)解
        。
      這種科研新范式
        ，隨著AIDC的全國落地也將成為未來的共識。目前
        ，國家蛋白質(zhì)科學中心（上海）等科研機構(gòu)及高校已經(jīng)與商湯AIDC達成合作意向
        ，有意借助商湯AIDC提供大規(guī)模彈性算力對傳統(tǒng)科研范式進行創(chuàng)新顛覆。
      據(jù)了解
        ，商湯AIDC可以提供大規(guī)模彈性算力
        ，可完成10000億參數(shù)模型的完整訓練。在這種大算力的支持下
      ，未來的科研創(chuàng)新也將擁有更多的可能性
      。
      2.在產(chǎn)業(yè)應用層面
      ，企業(yè)“重復造輪子”的問題正在被緩解
      。
      除了在科研層面的交叉應用之外，人工智能的另一面便是與不同的產(chǎn)業(yè)進行融合應用
      。在這個過程中
      ，人工智能愈發(fā)普遍，相關(guān)的應用和能力正在成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的標配
      。
      那么
      ，如何源源不斷地為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提供人工智能支持，也就成為了當前面臨且需要解決的關(guān)鍵問題
      。就猶如今天的工廠不再需要自建發(fā)電廠發(fā)電生產(chǎn)一樣
      ，AIDC的出現(xiàn)在很大程度上來說，所要解決的就是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)自建人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的問題
      。
      比方說
      ，基于AIDC，商湯就有基礎(chǔ)將SenseCore商湯AI大裝置的能力作為通用的AI-as-a-Service提供給各大企業(yè)客戶
      ，幫助他們輕松生產(chǎn)出符合自身需求的人工智能模型
      ，無須過多的資本投入、學習成本投入或是“重復造輪子”。
      由此
      ，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)應用AI的門檻也就大大降低
      ，讓AI得以成為更多企業(yè)發(fā)展的助力。
      目前
      ，商湯AIDC已經(jīng)接入國家（上海）新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心
      ，是上海的重點新基建項目，進階成為“國家隊”的一員
      ，也就意味著其背后必要承擔更大的產(chǎn)業(yè)責任與普惠價值
        。
      對此，我們可以看到商湯AIDC在算力成本和安全性上所擺出的“高低手”
        ，一方面壓低算力成本
        ，通過算法優(yōu)化來提高AIDC的效率為企業(yè)提供更低成本的算力，把產(chǎn)業(yè)路徑走寬
        ；另一方面抬高安全性
        ，采用獨立物理機房、隱私計算
        、多租戶能力等提高AIDC的安全性
        ，把產(chǎn)業(yè)路徑走穩(wěn)。
      3.在產(chǎn)業(yè)生態(tài)層面
        ，產(chǎn)業(yè)鏈路逐步完善
        ，上下協(xié)同形成驅(qū)動。
      至今
      ，人工智能已經(jīng)發(fā)展出一條相對完善的產(chǎn)業(yè)鏈條
      ，以高性能計算能力為核心的AIDC更是其中不可欠缺的重要一環(huán)。隨著AIDC的落地
      ，整個人工智能產(chǎn)業(yè)鏈也將得到進一步完善
      ，由此形成上下游的協(xié)同驅(qū)動。
      比如
      ，AIDC的建設(shè)往往需要海量的算力芯片支持
      ，由此國內(nèi)興起的AIDC建設(shè)熱潮便能為國產(chǎn)芯片提供大規(guī)模應用的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，從市場需求端拉動國產(chǎn)芯片的發(fā)展
      ，為整個國產(chǎn)芯片市場構(gòu)建一個良性發(fā)展的循環(huán)體系
      。
      根據(jù)了解，商湯AIDC到2024年所有服務(wù)器全部到位時
      ，國產(chǎn)化硬件的比例將超過50%
      。不難發(fā)現(xiàn)，這將是一個龐大的場景需求
      ，對于國產(chǎn)硬件廠商而言
      ，越來越多的本土AIDC落地
      ，市場的空間也就越大，由此形成的需求拉動也就越顯著
      。
      同時
      ，AIDC也備受科研機構(gòu)和高校院所青睞。目前
      ，商湯AIDC已復旦大學
      、上海交通大學、浙江大學
      、上?div   id="4qifd00"   class="flower right">
      ？萍即髮W、上海海洋大學等高校及科研機構(gòu)達成合作意向
      ，雙方將依托海量的算力資源與集群調(diào)度優(yōu)勢
      、以及完整的AI算法工具鏈打造出一個滿足AI人才培養(yǎng)、AI技術(shù)研發(fā)等產(chǎn)業(yè)需求的大平臺
      。
      可見
      ，作為AI基礎(chǔ)設(shè)施，AIDC的落地對于整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展而言
      ，存在多方面利好的驅(qū)動優(yōu)勢
      ，是完善人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵一環(huán)。
      AIDC的未來：走向融合
      在當前階段
      ，AIDC的價值是看得見的
      ，對科研創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應用以及生態(tài)完善都具備非常重要的補足能力
      。
      如此關(guān)鍵的一個基礎(chǔ)設(shè)施
      ，AIDC的未來又將如何發(fā)展？
      從目前相關(guān)的行業(yè)趨勢來看
      ，《智能相對論》認為
      ，AIDC在未來或?qū)呦蛉诤希憩F(xiàn)在三個方向
      。
      其一，融“網(wǎng)”發(fā)展
      。
      這里的“網(wǎng)”即算力網(wǎng)絡(luò)
      。2021年5月，國家四部門聯(lián)合發(fā)布《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》
      ，明確提出將布局全國算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點
      ，構(gòu)建國家級算力網(wǎng)絡(luò)體系。
      AIDC作為大算力基礎(chǔ)設(shè)施
      ，在未來很有可能將隨著全國算力網(wǎng)絡(luò)體系的完善進一步融入算力網(wǎng)絡(luò)
      ，為全國產(chǎn)業(yè)提供更廣泛的算力調(diào)度及服務(wù)
      。
      其二，融“城”發(fā)展
      。
      這里的“城”即智慧城市
      。在AIDC正式運營之后，商湯將融合AIDC與商湯方舟城市開放平臺的能力
      ，使得在智慧城市建設(shè)過程中只需輸入少量數(shù)據(jù)即可在本地訓練人工智能模型
      ，進而可以解決更多的城市長尾應用問題。
      此外
      ，商湯AIDC的低網(wǎng)絡(luò)時延優(yōu)勢在面向上海與長三角地區(qū)也能得以放大
      ，距離近，訪問快
      ，使得時延更低
      ，從而支持城市范圍內(nèi)的高頻服務(wù)，保證通暢服務(wù)
      。
      由此
      ，依托較為強大的區(qū)域服務(wù)能力，AIDC也將演化升級成為一個“城市大腦”
      ，持續(xù)融入智慧城市的建設(shè)中
      ，不僅提供算力支持，還提供著更廣泛的智慧服務(wù)
      。
      在這個過程中
      ，我們可以看到，隨著AIDC一類新型基礎(chǔ)設(shè)施的建成落地
      ，更將進一步推動傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施如電網(wǎng)
      、水利設(shè)施等升級為智慧電網(wǎng)、智慧水利
      ，實現(xiàn)更深度的融合趨勢
      。
      其三，融“界”發(fā)展
      。
      這里的“界”泛指各類領(lǐng)域如產(chǎn)業(yè)界
      、學術(shù)界等。作為AI基礎(chǔ)設(shè)施
      ，AIDC的底層價值與人工智能技術(shù)相當
      ，正在變革各類領(lǐng)域發(fā)展的基礎(chǔ)邏輯。越來越多的學術(shù)研究
      、產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開人工智能
      ，更離不開計算。
      在未來的數(shù)字時代
      ，算力也就等同于生產(chǎn)力
      ，由此貫穿到各個領(lǐng)域
      ，融合發(fā)展的范疇與速度也擴大、加速
      。
      總的來說
      ，AIDC在未來不僅僅只是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，還將隨著AI技術(shù)的應用普及與深入賦能
      ，成為萬物百態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施
      ，就如同今天的發(fā)電廠一般，隨著電成為當前時代的主要能源
      ，發(fā)電廠已經(jīng)是通用型的基礎(chǔ)設(shè)施
      。
      當然，跨向通用型基礎(chǔ)設(shè)施
      ，對于AIDC而言
      ，還有很長的一段路要走。
      其中
      ，不僅僅是AI技術(shù)的普及與應用
      ，還包括AIDC本身局限突破。比如
      ，傳統(tǒng)IDC建設(shè)就存在高耗能的問題
      ，在AIDC上也同樣存在。
      如何解決高耗能問題
      ，是AIDC全國落地的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)
      。在上海臨港，商湯就為AIDC采取了各種能源優(yōu)化措施
      ，包括光伏發(fā)電
      、高效變頻離心機、UPS Eco模式
      、LED照明及濕膜加濕
      ，甚至還實施了離心系統(tǒng)，部署了工業(yè)冷卻制冷劑
      。
      根據(jù)預期
      ，商湯AIDC啟動后的功耗將比中國其他數(shù)據(jù)中心的行業(yè)平均水平低約10%，每年可節(jié)省約4500萬千瓦時功耗
      。同時在節(jié)能技術(shù)的支持下
      ，商湯AIDC年均PUE可優(yōu)化至1.28。
      但
      ，又不得不承認，目前數(shù)據(jù)中心的行業(yè)平均水平仍然比較高
      ，在踐行“雙碳”戰(zhàn)略的指引下
      ，AIDC仍需要不斷優(yōu)化
      、減少能耗，以推動更廣泛的落地應用
      。
      由此
      ，AIDC的發(fā)展路徑，可謂任重而道遠
      。
      結(jié)語
      AIDC的出現(xiàn)
      ，意味著人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展正在跨向一個關(guān)鍵階段。在這一階段
        ，基礎(chǔ)設(shè)施的明確與落地
        ，必然也將為整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局帶來一些新的變化。
      1882年
        ，愛迪生在紐約建成世界第一座中央發(fā)電廠
        ，自此電力第一次走入人們的日常生活，成為一種常態(tài)能源支持
        。
      以此來看人工智能領(lǐng)域AIDC的發(fā)展
        ，或許我們也能看到類似的新格局吧！
      *本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)
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         ，為兒子打下江山
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      李自成進北京時
        ，追隨崇禎殉國的錦衣衛(wèi)、文武百官的數(shù)量多不多
      
                        
      公元1644年
        ，明朝崇禎十七年三月十九日
        ，李自成率領(lǐng)新生的大順軍進入北京城，崇禎皇帝朱由檢不愿投降受辱
        ，在順軍攻入紫禁城之前
 
                
            
 
                
            
      
                
      
                    
                        
      游覽青年點：知青下鄉(xiāng)
      ，歷史留下了誰的記憶
      
                              
 
                
            ，第1個僅有17人，第3個起名字難叫出口.png" alt="我國最尷尬的3個姓
      ，第1個僅有17人
      ，第3個起名字難叫出口" onerror="nofind(this)" >
                 
            
      
 
                
            
      
                
      
                    
                        
      陳勝吳廣最先反秦，但為何會迅速敗亡了 原因很簡單
      
                        
      不只是陳勝吳廣
      ，歷朝歷代凡是最先造反的沒有一個取得天下的
      。秦末陳勝吳廣起義浩浩蕩蕩，但最后得到天下的卻是名不見經(jīng)傳的劉邦
      ，最先起義的陳勝吳廣二人早已成為冢中枯骨
      。往后隋朝末年