本文來自微信公眾號(hào)“中國電子報(bào)”，作者/宋婧。
伴隨ChatGPT概念持續(xù)走紅，AI技術(shù)與千行百業(yè)的融合進(jìn)程加速，愈發(fā)多元、復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景涌現(xiàn)出來，對(duì)算力服務(wù)提出了更高的要求。在近日舉行的2023中國算力發(fā)展研討會(huì)上，多位業(yè)內(nèi)權(quán)威專家與學(xué)者圍繞ChatGPT下算力的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，從技術(shù)、生態(tài)等多維度展開深度交流研討，厘清算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展風(fēng)向，并就當(dāng)下人工智能基礎(chǔ)設(shè)施及算力服務(wù)建設(shè)等課題給出應(yīng)對(duì)之策。
算力基礎(chǔ)建設(shè)的關(guān)鍵在于“通專結(jié)合”
作為算力供給的重要引擎，人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施在建設(shè)布局等方面迎來“大考”。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全國有超過30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，基本都是采用“政府主導(dǎo)、企業(yè)承建、聯(lián)合運(yùn)營“的模式。即由地方財(cái)政統(tǒng)一出資，建成后為各行各業(yè)提供公共算力服務(wù)。在此模式下，智算中心定位于公共服務(wù)設(shè)施，首先要滿足廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，具備普適性，實(shí)現(xiàn)通用。其次，也要能支持部分對(duì)于計(jì)算精度、效率要求高的個(gè)性化應(yīng)用場(chǎng)景，具備高效性，實(shí)現(xiàn)專用。
多位與會(huì)專家指出，“通專”結(jié)合將成為人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)關(guān)鍵。中科院計(jì)算所研究員張?jiān)迫硎荆珻hatGPT的出現(xiàn)首次實(shí)現(xiàn)了認(rèn)知智能的智慧涌現(xiàn)，同時(shí)也讓算力產(chǎn)業(yè)面臨需求上升、多樣化發(fā)展、能耗問題凸顯、使用門檻過高等新挑戰(zhàn)。人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施在變局中求發(fā)展，算力融合、要素協(xié)同、生態(tài)協(xié)作是關(guān)鍵。
科學(xué)計(jì)算最重要的是要提高可信度，人工智能同樣如此。北京應(yīng)用物理與計(jì)算數(shù)學(xué)研究所研究員袁國興指出，要讓模型更可信就得不斷提高模型精度?，F(xiàn)在為了提高精度，模型越來越大，也越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)增量也越來越大。然而超出一定范圍之后，打造一個(gè)通用模型的代價(jià)太高，這就需要通過專用模型來解決問題，所以還是應(yīng)該分類來研究這個(gè)問題。
中國科學(xué)院院士陳潤生建議稱，用大模型學(xué)術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)架專業(yè)模型，既能達(dá)到高精度又能實(shí)現(xiàn)小能耗。他認(rèn)為，人工智能算力服務(wù)要有布局也要有分工，不要一擁而上，也不要半途而廢，要避免資源浪費(fèi)。
中國科學(xué)院院士錢徳沛表示，通用還是專用的問題，不止出現(xiàn)在大模型領(lǐng)域，其實(shí)從計(jì)算開始的時(shí)候就一直存在。異構(gòu)是一個(gè)趨勢(shì)，不同的事情要用不同的高效工具來做。然而，在現(xiàn)代工業(yè)化體系下，要考慮成本，性能高了，能耗少了，但是設(shè)計(jì)成本、制造成本太高，也不行。要折中，既要達(dá)到高的性能，低的運(yùn)營成本，又要有低的設(shè)計(jì)成本、制造成本，使得全系統(tǒng)成本是低的。在設(shè)計(jì)成本和制造成本容忍的情況下，應(yīng)該盡可能地用更高效的異構(gòu)結(jié)構(gòu)和部件來支持不同的計(jì)算。
中國工程院院士廖湘科認(rèn)為，通用模型可以服務(wù)各行各業(yè)，我們需要可以對(duì)標(biāo)ChatGPT的通用大模型，而各行各業(yè)可以根據(jù)行業(yè)實(shí)際需求在通用大模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)和推理，定制行業(yè)的專用模型。
專家們認(rèn)為，一方面，人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)具備全精度算力，成為一個(gè)算力“通才”，讓用戶可以根據(jù)AI for Science、AI for industries等實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)配算力資源，包括通用算力、專用算力，乃至高性能的算力，來支持自身業(yè)務(wù)的發(fā)展。另一方面，“通專結(jié)合”的人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施是一套綜合性方案，更考驗(yàn)底層架構(gòu)的開放性。既需要不同技術(shù)路線的百花齊放，也需要殊途同歸的適配兼容，以便形成包羅萬象的整體架構(gòu)，在降低應(yīng)用遷移門檻的同時(shí)，也帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展。
算力網(wǎng)絡(luò)要連接資源更要連接生態(tài)
算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也成為當(dāng)下備受矚目的話題。大模型熱潮帶來了龐大的算力需求，導(dǎo)致行業(yè)與區(qū)域算力分布不均問題日益凸顯。對(duì)于算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)而言，將遍布全國的各類型計(jì)算中心統(tǒng)一管理調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對(duì)算力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)據(jù)等分布資源的整合，只是初級(jí)階段。更重要的建設(shè)環(huán)節(jié)，在于整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的深層連接，即連接人、連接應(yīng)用和服務(wù)。
中國工程院院士鄭緯民坦言：“國內(nèi)很多機(jī)構(gòu)、企業(yè)都在做大模型，每個(gè)參與方都需要有很大的算力支撐，這有可能會(huì)造成算力資源的浪費(fèi)，可以合起來組成一個(gè)大的算力，做模型來共享，并讓這個(gè)模型成為新型基礎(chǔ)設(shè)施，但實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)還有很多問題有待解決，比如怎么才能把不同的模型連接起來，怎么實(shí)現(xiàn)傳輸，怎樣才能既滿足對(duì)算力的要求，又能比較節(jié)省成本。”
“在算力互聯(lián)方面，中國目前有智算網(wǎng)絡(luò)、超算互聯(lián)等不同的方案。其中，超算互聯(lián)網(wǎng)就是以互聯(lián)網(wǎng)的思維運(yùn)營超算中心，并連接產(chǎn)業(yè)生態(tài)中的算力供給、應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)營服務(wù)、用戶等各方能力和資源，構(gòu)建一體化超算算力網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)平臺(tái)。在算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)大潮當(dāng)中，中國最后走哪條路，怎么把我們國家算力資源連起來，調(diào)度起來用好，發(fā)揮作用，降低它的門檻，都是需要我們研討的話題。”張?jiān)迫f道。
超算互聯(lián)網(wǎng)作為算力網(wǎng)絡(luò)的重要形態(tài)，從實(shí)踐層面詮釋了算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)本質(zhì)。首先是狹義的互聯(lián)，即在物理層面，連接不同體系架構(gòu)的算力中心，構(gòu)建可以統(tǒng)一使用、對(duì)外服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)資源的調(diào)度、共享。其次是廣義的互聯(lián)，即在生態(tài)層面，以互聯(lián)網(wǎng)的思維運(yùn)營超算中心，基于計(jì)算、軟件、應(yīng)用解決方案等資源進(jìn)行深度整合，建立一個(gè)以應(yīng)用服務(wù)為主導(dǎo)的創(chuàng)新型平臺(tái)，并通過市場(chǎng)化的運(yùn)營和服務(wù)體系，緊密鏈接上下游，使供需方快速對(duì)接，快速找到各自需要的資源。
“從超算互聯(lián)網(wǎng)的角度，我們期望不僅是把機(jī)器相聯(lián)，還是希望把人、設(shè)備、應(yīng)用都聯(lián)起來，核心還是做超算平臺(tái)，要讓超算、智算都變得好用。”國家高性能計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心副主任曹振南表示。
通過物理及生態(tài)層面的雙重互聯(lián)，算力網(wǎng)絡(luò)可進(jìn)一步使能算力服務(wù)，合理配置、融合、釋放算力，降低應(yīng)用門檻。讓算力資源從高不可攀的技術(shù)變成普適普惠的服務(wù)，支撐國家重大的科研項(xiàng)目、社會(huì)民生以及千行百業(yè)的發(fā)展。
曹振南認(rèn)為，目前無論是超算、智算，在服務(wù)過程中面臨的瓶頸和問題仍然非常多，其中最難的還是應(yīng)用問題。他建議要加強(qiáng)軟硬件協(xié)同發(fā)展，重視算力網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)建設(shè)。
國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣表示，目前來看，算法和模型是未來有機(jī)會(huì)發(fā)力的地方。ChatGPT是采用集中式的算力來推動(dòng)，未來我們或許可以換一條路，比如走下一代分布式路線，可以通過更先進(jìn)的互聯(lián)技術(shù)將國內(nèi)的一些算力基礎(chǔ)設(shè)施更好的連接起來，挖掘更強(qiáng)的計(jì)算能力。
“我們還是要從基本的計(jì)算模式演化規(guī)律和人工智能的發(fā)展規(guī)律上，去做基礎(chǔ)性的探討，避免一哄而上或者現(xiàn)象級(jí)跟風(fēng)，否則就只能永遠(yuǎn)跟在別人后面跑，要知道計(jì)算機(jī)領(lǐng)域是隔代競(jìng)爭(zhēng)，是越追越遠(yuǎn)的。”單志廣說道。
“我認(rèn)為通用的概念正在發(fā)生變化。”清華大學(xué)教授陳文光表示，人工智能計(jì)算形態(tài)在整個(gè)數(shù)據(jù)中心中占的比例會(huì)越來越大。不過現(xiàn)階段AI算力中心仍處于非常初期的發(fā)展階段，在這個(gè)階段還是應(yīng)該鼓勵(lì)多方探索。
中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心研究員陸忠華表示，隨著AI的發(fā)展，AI服務(wù)的算力需求越來越多了，而且趨勢(shì)是不可阻擋的，我們應(yīng)該去迎接這個(gè)趨勢(shì)。如何滿足大家日益增長的算力需求，在5—8年的時(shí)間里，應(yīng)該努力用好已經(jīng)建設(shè)的超算中心、智算中心，使得已經(jīng)投入建好的中心資源不要浪費(fèi)?？梢月氏葒L試在某些領(lǐng)域開展大模型應(yīng)用，鼓勵(lì)生態(tài)建設(shè)。另外，構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)設(shè)施體系，不應(yīng)過分強(qiáng)調(diào)一體化布局，還是應(yīng)該在國家政策指導(dǎo)下支持百花齊放，把剩下的交給市場(chǎng)。
中國智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書長安靜表示，新算力時(shí)代已經(jīng)到來，算力將是未來拉動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向前發(fā)展的新動(dòng)能，新引擎。與此同時(shí)，算力正在成為影響國家綜合治理和國際話語權(quán)的關(guān)鍵要素，國與國的核心競(jìng)爭(zhēng)力正在聚焦于以計(jì)算速度、計(jì)算方法、通信能力、存儲(chǔ)能力為代表的算力，未來誰能掌握先進(jìn)的算力，誰就能掌握發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。
