業(yè)界熱議智能計算：算力已成數(shù)字時代核心生產(chǎn)力 “雙碳”背景下如何提高能源轉(zhuǎn)化效率是關(guān)鍵

每經(jīng)記者 張蕊 北京攝影報道 每經(jīng)編輯 陳旭

近幾年來，新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進行得如火如荼，以智能計算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施是其中不可或缺的一項。

繼南京等地人工智能計算中心落成之后，多個城市的地方政府也在積極推進城市級人工智能計算中心的建設(shè)，越來越多的地方將其視為實現(xiàn)支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市、智慧社會發(fā)展的關(guān)鍵性信息基礎(chǔ)設(shè)施。

今年7月，工信部發(fā)布《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃（2021-2023年）》，提出要打造新型智能算力生態(tài)體系，有效支撐各領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更是把智能計算提高到一個新的高度。

智能計算的發(fā)展現(xiàn)狀如何？面臨哪些問題？在“雙碳”目標下，智能計算將如何發(fā)展？在10月26日于北京舉行的2021人工智能計算大會（AICC2021）上，業(yè)界專家就上述問題進行了探討。

從芯片到算力的轉(zhuǎn)化還需跨越鴻溝

本次大會發(fā)布了《2021-2022中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》。該報告指出，算力已經(jīng)成為數(shù)字時代的核心生產(chǎn)力，是拉動數(shù)字經(jīng)濟向前發(fā)展的新動能。對于AI算力的投入，將加快人工智能這一重要的數(shù)字化技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)務(wù)新模式。

中國工程院院士、浪潮集團首席科學(xué)家王恩東在大會上表示，“人工智能帶來指數(shù)級增長的算力需求，計算產(chǎn)業(yè)正面臨著多元化、巨量化、生態(tài)離散化交織的趨勢與挑戰(zhàn)。”

王恩東表示，一方面多樣化的智能場景需要多元化的算力，巨量化的模型、數(shù)據(jù)和應(yīng)用規(guī)模需要巨量的算力，算力已經(jīng)成為人工智能繼續(xù)發(fā)展的重中之重。

另一方面，從芯片到算力的轉(zhuǎn)化依然存在巨大鴻溝，多元算力價值并未得到充分釋放。如何快速完成多元芯片到計算系統(tǒng)的創(chuàng)新，已經(jīng)成為推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

芯片的多元化為產(chǎn)業(yè)AI化的加速提供了重要的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和更加豐富的選擇。但是，芯片從造出來到大規(guī)模用起來，還隔著一個巨大的產(chǎn)業(yè)鴻溝。

具體來說，算力的供給需要構(gòu)建算力平臺，需要解決架構(gòu)設(shè)計、核心部件、高速互聯(lián)、散熱設(shè)計等一系列問題。

以一臺AI服務(wù)器研制為例，整個系統(tǒng)需要經(jīng)過30多個開發(fā)流程，使用150多種加工制造工藝，對280多個關(guān)鍵過程控制點的質(zhì)量進行嚴格把控，并且還要實現(xiàn)與算法框架和AI應(yīng)用的優(yōu)化和適配等問題。

與此同時，面對大規(guī)模AI算力部署，AI算力平臺建設(shè)又面臨高功耗、高電流密度、高總線速率、高系統(tǒng)復(fù)雜度的新問題。

王恩東表示，就像我們能造出性能強大的火箭發(fā)動機，但要想造出安全、高性能的運載火箭，還要在循環(huán)、控制、結(jié)構(gòu)等很多領(lǐng)域做大量的工作。芯片到計算系統(tǒng)同樣如此，需要完成體系結(jié)構(gòu)、信號完整性、散熱、可靠性等大量系統(tǒng)性設(shè)計工作。

浪潮信息副總裁、AI&HPC產(chǎn)品線總經(jīng)理劉軍對《每日經(jīng)濟新聞》記者坦言，“目前智能計算還處在起步階段，但它的成長速度是很快的，成長空間也非常廣闊。”

劉軍解釋，如果從計算量來看，智能計算實際上已經(jīng)超過了傳統(tǒng)CPU的計算量，它每瓦的計算力與傳統(tǒng)CPU相比至少高10倍以上。但是為了滿足對巨量計算力的需求，智能計算整個鏈條使用的都是產(chǎn)業(yè)里最先進的技術(shù)，所以它的成本現(xiàn)在還比較高。

“為什么現(xiàn)在多元的發(fā)展是件好事，只有多元發(fā)展，在量上鋪開了，大家的成本才能降下來，整個產(chǎn)業(yè)的運行效率才能提上去。”劉軍說。

“雙碳”目標下智能計算面臨減碳壓力

大會召開當天，國務(wù)院印發(fā)《2030年前碳達峰行動方案》，明確提出要加強新型基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能降碳，統(tǒng)籌謀劃、科學(xué)配置數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施，避免低水平重復(fù)建設(shè)。

這一方案還提出，要加強新型基礎(chǔ)設(shè)施用能管理，將年綜合能耗超過1萬噸標準煤的數(shù)據(jù)中心全部納入重點用能單位能耗在線監(jiān)測系統(tǒng)，開展能源計量審查。

“雙碳”背景下，智能計算未來將面臨什么樣的挑戰(zhàn)？

大會間隙，IDC企業(yè)研究助理副總裁周震剛在接受包括《每日經(jīng)濟新聞》記者在內(nèi)的媒體采訪時表示，數(shù)據(jù)中心是耗電大戶，在“雙碳”目標下，無論是整體的通用計算還是人工智能計算都面臨很大壓力。

周震剛表示，最近其所在機構(gòu)通過相關(guān)研究去量化云計算和數(shù)據(jù)中心對于碳減排的影響。“一方面是放在云里面，它整個效率會高，整個PUE（PUE = 數(shù)據(jù)中心總設(shè)備能耗/IT設(shè)備能耗，是評價數(shù)據(jù)中心能源效率的指標，PUE越接近1表明能效水平越高）會提升，消耗的能量會減少。”

另一方面，可以把數(shù)據(jù)中心放在距離清潔能源比較近的地方，比如內(nèi)蒙古等地，這樣可以有效降低碳排放。

劉軍表示，對智能計算而言，“雙碳”意味著要讓能源轉(zhuǎn)化成計算、轉(zhuǎn)化成智能的效率更高，這是本質(zhì)的問題。這就需要考慮同樣是用一噸煤，最終能產(chǎn)出多少計算力和多少的智能。實際上，智能計算在同樣的功耗、同樣的人員條件下，所能獲得的計算力和智能的提煉，是遠遠高于普通架構(gòu)的。

“這也是為什么我們會看到目前基于異構(gòu)計算（加速計算）的算力輸出，在去年已經(jīng)超過了通用CPU的計算力。從這方面來說，AI計算的架構(gòu)是非常好的。”劉軍說，這里面也還存在著瓶頸，因為要獲得更多的計算力、更多的智能信息量，需要突破一些門檻，需要有效地把比特轉(zhuǎn)化為知識，這是一個需要靠生態(tài)、開放、社區(qū)等一起來做的工作。

劉軍表示，現(xiàn)在AI服務(wù)器、AI算力解決的都是前人未曾克服的難題，它也代表了整個半導(dǎo)體工藝最尖端的東西，所以需要很強的芯片才能提供很大的算力，由此需要很大的功耗和電流，很好的散熱去支撐。

“這就提出了一系列挑戰(zhàn)，能量轉(zhuǎn)換怎樣才能更高效，散熱方式怎么提升，更高效的風(fēng)能、更有效的液冷怎么結(jié)合等等，這既是挑戰(zhàn)也是機會。”劉軍說，最新的一些節(jié)能降耗技術(shù)通常首先都會在AI技術(shù)領(lǐng)域得到嘗試，進入生產(chǎn)，得到普及，再往下延伸到通常的計算設(shè)備上。

封面圖片來源：每經(jīng)記者張蕊攝