随着人工智能产业的发展成熟,一个新的生意随之而来——向人工智能企业出售算力,帮助其将技术的模型变为现实。7月9日,中科院人工智能产学研创新联盟(下称“联盟”)发布了新一代人工智能计算平台。
算力、算法、数据是人工智能的三驾马车,人工智能计算平台解决的主要是算力问题,这类项目已被国家列为新基建的一种,指的是提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力基础设施。
据联盟单位介绍,该平台是由联盟联合院内多家院所企业,基于中国科学院多项重大科技成果,共同构建的新一代智能计算顶层规划及技术方案。
该平台的定位是,国内首个跨模态、通用化的AI公共创新服务平台,有着开放包容、通用融合、绿色高效、普惠可及的特点。
平台有四大优势,其一,采用开放架构,可以兼容主流软件应用生态;其二,支持多元芯片组合,提供多样丰富算力,可胜任模拟、训练、推理等AI全链条应用需求;其三,底层算力基础设施采用相变浸没式液冷技术,单位算力效率大幅提升且能耗成本降低30%;其四,通过透明化价格模型,为市场提供参考依据和建设标准,有效避免公共财政资源浪费。
算力何以成为一门生意?
中科院计算所研究员、CCF高性能计算专业委员会秘书长张云泉表示,在人工智能产业中,算力正在成为一种商品,也正在成为一种通用的可量化服务,被流通和买卖。
和云计算、大数据的概念不同,智能计算完全依托于人工智能产业,与很多高科技产业类似,出于对效率、经济的追求,当产业趋于成熟,总会出现垂直分工的趋势。
随着AI模型越来越复杂,参数量越来越多大。如今人工智能中较大的模型参数规模从千亿直接突破万亿,这种情况下,只有超大型的超算中心或者人工智能计算中心才能支撑。
人工智能领域算力需求的增长速度超过了摩尔定律,同时,算力成本也在不断攀升,这都给社会的AI创新造成巨大负担。
市场的逻辑
在这样的背景下,智能计算中心成为一个的热点,很多企业参与进来,市场上有有运营商、互联网公司、ICT硬件公司。
联盟表示,从模式上看,AI算力基础设施是越来越集约化发展的,要以规模效应去降低整个智能计算中心的建设成本,以及后期运维的成本。
通过集中资源建设大型算力中心,为大规模AI模型的创新与训练提供充裕算力。同时,要减少闲置浪费,通过算力共享模式,大幅降低社会AI算力成本,支持更广泛的AI创新研究和应用。
同时,算力中心作为一个公共基础设施,还肩负着降低人工智能使用门槛的任务,未来人工智能的算力资源和平台服务,会更加便捷可及。
据联盟介绍,目前也存在部分智能计算中心存在价格混乱与虚高现象,亟待业界权威的算力定价标准予以规范。
据网络公开信息显示,2020年城市A每100P16位算力的智能计算中心建设成本为7500万元,2021年城市B同等精度下的100P算力建设成本则达到了4.6亿元,定位相同、功能相近的智能计算中心,建设投入相差达到6.2倍。
但智能计算中心也面临一系列问题和挑战,张云泉表示,主要概念混淆、定价混乱,系统封闭、能源消耗的问题,未来要构建一个通用开放、安全绿色、经济合理的新一代人工智能计算中心。
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