圖說：位于臨港新片區的商湯人工智能計算中心 采訪對象供圖

每秒百億、千億次的浮點運算能力，千萬億字節（PB）級的數據存儲規模……許多人可能對這些指標沒有太多概念；但要說起對答如流的大語言模型，自動駕駛中反應神速的汽車，大家應該不會感到陌生了吧。

看得見的應用背后，是看不見的算力在支撐。“大模型時代”誰能占得先機，這個問題誰說了“算”？在2023世界人工智能大會召開之際，記者探訪了商湯科技人工智能計算中心（AIDC）。

(資料圖片僅供參考)

如今，基于最新人工智能理論、采用領先人工智能計算架構，提供算力服務、數據服務和算法服務的智算中心，在推進大模型能力和數字經濟發展中正發揮著越來越重要的作用。

新民晚報記者 陳炅瑋 攝（下同）

算力：AIGC時代不可或缺的“血液”

這座位于臨港新片區的商湯人工智能計算中心，是目前全亞洲規模最大的人工智能計算中心之一。經過一年半的運營，今天的算力規模已經達到了5000PFLPOS（1PFLPOS相當于每秒可以進行1千萬億次浮點運算）的體量，超過了當時設計的算力規模水平。

“換句話說，商湯智算中心的峰值算力可以達到每秒500億億次浮點運算。通過這樣的一個超大規模的算力，我們可以支持20個千億參數超大模型同時進行訓練，并提供完整的人工智能基礎設施資源的能力。”商湯AI大裝置產業賦能中心主任蔣欽告訴記者。

大模型吹響了生成式人工智能（AIGC）的號角，這必然伴隨著能源的進一步開發。這樣的“能源”，在AIGC時代，正是無數服務器中運轉不息的龐大算力。打比方說，大模型若是人工智能抽象化的“身體”，那么海量的算力，則是維系身體運轉的“血液”。

蔣欽解釋，所謂算力并不是單一概念，它包括通用算力，就是以CPU芯片為主的算力；還包括超算，就是各種超算中心提供的高性能算力，主要服務于科學計算；還有目前非常熱門的智能算力，即以GPU為典型代表的，以AI芯片為主的服務于人工智能訓練和推理相關需求的計算能力。

其中，以AI芯片為主的人工智能算力近年來呈現快速增長態勢。中國信通院統計顯示，2016年的算力結構中，國內人工智能算力比例只占3%左右；而截至去年，整個人工智能算力比重已超過半壁江山。

大模型時代到來 算力夠用嗎？

隨著人工智能技術的高速發展，以及大語言模型的出現和應用，各行各業對智能算力的需求也在與日俱增。

按照摩爾定律，算力基本每兩年就要翻一番，但這般迅猛的增長速度也無法滿足人類對算力的需求。蔣欽介紹，2012年前后是一道分水嶺，隨著深度學習的興起，在此之后，最先進人工智能模型的計算量每三四個月就翻一番，也就是每年增長近10倍，比摩爾定律2年增長一倍快得多。尤其是最近幾年，在大模型取得突破、應用場景的廣泛開拓與深入發展的背景下，對智能算力的需求迎來井噴。

沒有人會否認，大模型江湖的混戰已然愈演愈烈，“下場”的選手越來越多。由大模型為代表引發的的人工智能新技術熱潮，會帶動整個算力需求呈現出非常旺盛的態勢。

“大模型需要處理海量的數據，并且需要在短時間內完成復雜的計算任務，這就意味著需要更高的計算能力。”蔣欽指出，“大模型也需要訪問大量的數據，存儲大量的參數和中間結果，因此需要更大的內存容量。”與此同時，大模型需要在多個硬件設備上同時進行計算，因此需要更好的并行計算能力；而在“雙碳”背景下，消耗大量的能源的大模型也在呼喚更高能效比的算力。

“雖然純CPU算力也能用來進行部分人工智能計算，但效率非常低、能耗非常高。我們不會以這樣的算力形式去支撐產業的發展。”蔣欽判斷，“而搭載以AI芯片為主的新型算力基礎設施是未來發展的重要趨勢和熱潮。”

他告訴記者，在大模型的熱潮下，算力服務器目前呈現緊缺狀態，“大模型的發展和智能算力底座有著深刻聯系，需要在大規模資源匯聚的基礎上做好算力、算法、數據三要素的協同實踐和聯合優化，助力實體經濟高質量發展。”

助力臨港打造智能算力新高地

作為亞洲已投入使用的、最大規模的單節點智能計算中心，商湯AIDC除了算力規模體量巨大外，與之相配套的人工智能模型開發工具，針對大模型的訓練、推理、數據優化服務等，都可以高效率、低成本、規模化地支撐和服務好目前以大模型為代表的整個人工智能產業的高速發展。

今年上半年，人工智能應用向縱深發展：AIGC打造的“數字人”效果媲美真人水平；人工智能預測蛋白質結構給基礎研究帶來全新的研究手段；人工智能驅動的大語言模型在多輪次對話和長文本理解能力上突飛猛進……這些無不依賴算力提供支撐。

“商湯人工智能計算中心除了為‘日日新’大模型體系提供底層算力基座和AI工具的支撐外，也為其他行業賦能AI相關的基礎能力。”蔣欽介紹，“通過云服務的方式，我們已在泛互聯網、泛娛樂、自動駕駛、科研院所等多個領域里支持了十余家大模型客戶的開發工作。”

記者了解到，商湯人工智能計算中心之后會依托臨港，進一步夯實算力底座，擴大算力規模。在算力軟件平臺相關技術領域，持續對集群架構、集群網絡、存儲性能、能源管理等多方面開展技術攻關，對于大模型訓練與推理定向支持等開展技術迭代更新，以支撐更大規模的算力集群落地，助力臨港打造智能算力新高地。

“臨港本身具有非常強大的區域產業優勢，集聚了集成電路、人工智能、生物醫藥、高端裝備制造、新能源汽車等核心優勢產業。這也要求我們圍繞這些優勢產業去打造人工智能基礎設施行業解決方案與豐富的產業上下游生態，做好產業智能化升級的算力底座。”蔣欽表示。

新民晚報記者 郜陽

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