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算力“供不上、用不起”,难题如何解?

算力“供不上、用不起”,难题如何解?

7月前
◎ 科技日报者 崔爽

公共云是大范围内共享聚合各种算力,通过在线模式为用户提供简单易用且近乎无限的通用算力。具体来看,公共云有利于推动全行业数字化转型,已经成为人工智能(AI)时代数字化发展的战略抉择、解决全球算力瓶颈的一个核心手段,可以有效缓解人工智能热潮带来的算力紧缺。”日前,国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在“人工智能+”时代公共云发展路径与模式研究专家研讨会上说。


上述研讨会由国家信息中心信息化和产业发展部暨智慧城市发展研究中心举办。会上发布了《“人工智能+”时代公共云发展模式与路径研究》报告(以下简称“报告”)。报告指出,今年政府工作报告提出“开展‘人工智能+’行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群”,建立适应“人工智能+”时代的高质量算力服务体系迫在眉睫。公共云是破解我国“人工智能+”时代算力“供不上、用不起”瓶颈问题的重要抓手。公共云具有大规模集群管理能力,能以资源利用效率最大化的方式,帮助提升我国算力供给能力,并通过规模经济效应推动算力门槛降低,让更多用户享受普适普惠的算力服务。

“从全球来看,公共云已经成为大模型发展的支撑技术。全球领先的基础大模型需要调用至少万卡GPU集群,这些大模型都是选择公共云的部署方式进行训练。”单志广介绍,人工智能时代是全方位的技术体系竞争,大模型发展带来AI算力的指数级增长,也带来电力需求的指数级增长。据测算,AI所消耗的计算资源每3到4个月就会翻一倍。公共云对高性能计算资源进行池化管理,能够实现算力的普惠和我国算力供给能力的边界突破。

报告指出,公共云通过集群的计算、网络、存储平衡设计和软硬一体化加速技术,调度“盘活”已有芯片,可以形成超大规模算力资源池,实现芯片复用、弹性可扩展。同时,将算力集中在云厂商手中,以公共云模式提供算力服务更为经济。数据显示,2022年,我国以公共云形式提供服务的算力占比仅为28%,小规模、分散运营的传统机房普遍存在,难以形成统一的公共云服务市场,在可持续发展方面缺乏竞争力。

因此,报告建议,我国公共云发展应采用市场化供给、规模化经营、专业化运营、生态化发展的模式,破解算力产业发展过程中出现的资源易闲置、使用成本高等问题,并进一步提出公共云三大发展路径,包括需求导向、完善服务生态优化服务供给,应用为王、强化公共云服务效能升级,统筹衔接、推动集约化高效化发展。





来源:科技日报 文中图片来自视觉中国

编辑:王璠
审核:朱丽

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来源:科技日报

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