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  • 拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    十年前,英国《经济学人》曾用工业用电量为主的指标来评估中国GDP,而现在算力已经成为新的指标。似乎每个企业、每个城市都在努力增加算力。

    一位读者不无困惑地留言,大家都说自己算力有多少FLOPS,能支撑这个大模型、那个大数据,是不是数字越大就算力越强呢?

    还真不是。

    衡量算力水平,除了运算次数,还要看算力精度,也就是能够支持的数据精度和运算复杂度有多高。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    如果说运算次数(FLPOS)代表的是内力值,那么算力精度就像是“身法”,决定了能否用对内力、用好内力。武林对决,有人拿屠龙刀一通乱砍,令狐冲靠独孤九剑剑法一击必中,你觉得谁水平高?

    不同计算任务,对算力需求不尽相同,需要恰当的“身法”,来发挥算力的价值。

    具体来说,根据数据类型的不同,适配的算力精度也有所区别:

    比如科学计算,天气预报、运算化学、分子模型、天体物理模拟等,数据精度要求高,需要双精度算力(64位,FP64),是由超级计算机提供的一种通用算力。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    AI模型训练,自动驾驶、智慧城市、AIGC等业务,需要学习大量数据,训练出一个复杂的深度学习模型,而处理大规模浮点型数据,更适合用单精度算力(32位,FP32)、半精度算力(16位,FP16)。 近年来,预训练大模型爆发,涌现出了DALLE、ChatGPT、紫东太初等一波波大模型,参数动辄达到千亿万亿,大模型的高效训练需要用到大量的单精度算力。

    训练好并部署的模型,实际应用时只需要根据输入的数据,推理出各种结论,比如人脸识别、车牌识别、语音识别等,这个AI推理的过程,处理的是整数型数据,更适用于整型算力(INT8)。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    那么问题来了,一般来说,某一个区域内,既有高精尖科研、智慧城市、自动驾驶这类高性能计算,带来了通用算力的需求;又要有AI模型训练、AI应用推理等来支撑产业数转智改,对专用算力的需求也很高。

    如果区域内算力配置不够多样化,少了某一种算力,相当于等用户上了战场对敌时,才发现无招可用或事倍功半,必然会限制当地数字化的发展。

    因此,各地在进行智算中心建设时,从长远来看,就必须考虑算力的多样化、普适性。

    但现实情况是,很多地方的智算中心,处于“先批快建”、各自为战的阶段,由于AI产业/科学计算/产业数字化等迅猛发展,迫切需要补足某种专用算力,应对算力焦渴,缺乏通用算力的统筹规划。

    随着东数西算工程、数字中国等一系列措施的推进,进入“十四五”发展新时期,专用算力的通用化难题,就成为掣肘地方数字经济发展的当务之急。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    前不久发布的《智能计算中心2.0时代展望报告》中也强调,当前个别地区选择的算力配置出现一定“偏科”现象,只能满足一部分细分场景的需求,不能兼顾多产业、多领域对融合算力的需求。需要推动通用算力、专用算力融合,驱动应用走向纵深。

    对于高校、科研机构、企业、政府等各类算力用户来说,算力融合究竟能带来哪些利好?

    破解“算力偏科”,算力融合价值几何?

    一言以蔽之,算力融合,意味着用户可以对不同算力资源随取随用,无论是办公数字化需要的通用算力,还是AI应用需要的专用算力,抑或是气象预报、生物预测等需要的高性能算力,都可以融会贯通、博采众长,支撑自身业务的发展,成为一个算力“通才”。

    从这个角度看,通用算力、专用算力的融合,会带来三重明显的价值:

    一是数字经济的可持续。数字经济已经成为各个区域发展的主调,其中包含的算力应用场景是非常广泛的,根据应用场景来进行算力部署,更快地建立优势。比如某省会城市希望打造人工智能高地,同时高校牵头建立遥感产业集群,专用算力、通用算力相融合,能支撑更加丰富的应用场景,为当地数字经济的长期可持续发展提供算力保障。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    二是综合成本的下降。算力基础设施的建设成本极高,在前期规划时做好多种算力的配置,能使基础设施的利用率提升,既保证算力充足,同时精益地满足各类任务所需,从而提高算力的综合效益,降低算力的使用成本,让区域内的算力更加普惠、更多用户受益。

    三是多元供应的可靠性。算力融合意味着需要不同计算单元、多种架构并存、多种软硬件兼容,新型算力基础设施走向开放、多元、兼容,相当于“不把鸡蛋放在一个篮子里“,能够降低供应链的不确定风险,长期来看能够让算力更加安全可靠。

    算力融合,相当于一个武林高手,无论华山剑法、少林功夫、武当太极,各种”身法“都能信手拈来,那么面对任一种计算任务的挑战,自然可以游刃有余。

    纵横2.0阶段:数字江湖儿女需要怎样的算力底座

    即将到来的数字经济浪潮中,每个人都要化身江湖儿女、弄潮时代,这时候,一个通用性的算力底座,就如同通晓全门派武功身法的“神助攻”,可以提供全精度多元算力,让用户更从容地应对业务变化和挑战。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    国家工业信息安全发展研究中心在《报告》中提出,智算中心在2017-2021年高速扩张的1.0阶段,主要提供的是专用性的算力。从2022年开始进入2.0阶段,需要利用CPU与GPU等加速芯片的异构重合,来实现高精度通用算力和低精度专用算力的融合供应。

    由此可见,智算中心的下一步重点,就是向通用算力底座发展。而建设这样一个通用算力底座,有“一横一纵“两个基本要求:

    一横:多元算力需要多元架构,智算中心必须“横向”兼容。

    智算中心1.0阶段,采用的是垂直一体的烟囱式的方案,针对性地满足高性能计算、人工智能、大数据计算等不同的应用负载,通用性和兼容性比较低。多样化的通用算力底座,要实现不同架构的芯片平台、不同场上的算法模型以及数据集的横向兼容,让用户可以根据业务场景和计算任务选择最适合的算力方案。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    一纵:通用算力需要软硬协同,智算中心必须“纵向”耦合。

    不同技术路线的芯片、算法、模型、应用等要素,需要产业链上下游的打通,解决软硬件兼容性的问题,芯片制造厂、中端厂商和软件开发商,通过软件优化、架构整合和软硬件协同,来提升计算的整体性能。

    打破垂直一体模式,走向“横向”兼容“纵向”耦合,成为智算中心2.0时代的关键,从而支撑千行百业在数字时代纵横驰骋。

    见招拆招:智算中心的未来挑战

    智算中心1.0阶段快速扩张,统计数据显示,目前中国已经有超过30个城市在建设或提出建设智算中心。未来数字经济中80%的场景和算力资源要由智算中心进行承载。这是一个巨大的机遇,但机会越大,所应该承担的责任也就越大。

    如前所说,智算中心在2.0阶段必须走向“横向”兼容“纵向”耦合的目标,饭要一口口吃,算力融合也要一步步走,把每一个环节做好,见招拆招。

    具体来说,智算中心的算力融合,要从四个核心环节来做功,分别是:算力生产、算力聚合、算力调度、算力释放。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    算力生产方面,要具备多样化算力的供给能力。为了实现不同架构芯片的多元化融合,智算中心的体系结构,已经从同构计算走向异构计算,国内外的科技企业如谷歌、英特尔、阿里、百度,都在进行异构计算的研发。《智能计算中心2.0时代展望报告》中,曙光5A级智算中心也凭借全算力精度覆盖、多样化算力供应,成为产业内示范样例

    算力聚合方面,要推动通用算力和专用算力的融合。目前来看,业界各个厂家的智算中心建设理念是比较类似,都在强调融合发展。

    算力调度方面,融合的算力如何灵活、精益地为各行各业所取用呢?这就需要对多样算力进行统一的调度和运营。宏观来看,在东数西算工程的推动下,全国算力一体化网络体系已经初步形成,为智算中心的算力调度建立了基础。微观来看,智算中心的建设者/参与者也开始建设算力运营平台,用精细化、智能化的手段来提高算力运营调度水平,比如曙光智算运营的全国一体化算力服务平台等。

    算力释放方面,算力融合的本质目的是让千行百业用好算力、用对算力,所以多样化算力如何更灵活的释放到数字产业当中去,提供算力服务的应用,是智算中心在2.0阶段的重中之重。

    拆解“算力偏科”难题,智算中心下一步向何处去?

    从产到用、见招拆招,智算中心2.0将是真正意义上的公共算力基础设施,把澎湃的内力与适配的身法,交给千行百业。

    一个全新的数字视界,已经向各行各业的侠士们广发英雄帖。广阔的产业机会,等待着大家去争取,去赢得自己在这个时代的勋章。

    化多元化算力为己用,打开多元化的未来,智算中心2.0阶段,一定会有更多传奇的人和事。

    天津
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