7月2日，中國綠色算力大會在內蒙古呼和浩特舉行，中國工程院院士鄭緯民發表題為《算力的互聯與互通》的主旨演講，從HPC算力、AI算力和數據中心算力三個類別出發，深入淺出地闡釋了當前我國算力發展現狀。數據顯示，2021年，中國總算力規模占全球份額33%，排名全球第二；但我國算力發展呈良好趨勢，算力增長速度居全球首位。鄭緯民表示，算力應用場景非常多，無論是國民經濟還是人民生活水平的提高，都能發揮很大的作用。隨著各地算力基礎設施逐漸發展完善，算力聯網形成統一調度是大勢所趨。

(相關資料圖)

超算基礎軟件是提升HPC算力應用效率的關鍵

高性能計算（HPC）算力又稱超級計算系統算力（簡稱超算算力），用于應對最富有挑戰性的計算問題，作為國際科技競爭戰略制高點，是名副其實的“國之重器”。當下，我國算力指數已經進入了E級，這意味著中國已經有能力制造出每秒能做100億億次數值運算的超級計算機。鄭緯民表示，近十年，我國在頂尖超算系統研制和超算系統部署數量都處于國際領先行列：從質量上，我國在過去十年內曾經制造出三臺世界范圍內最快的計算機；從數量上，在全世界一共500臺最快的計算機統計中，我國計算機占其中的162臺，數量超過美國，居世界領先地位。“目前，我國有13個國家超算中心，在超算算力的提供方面發揮了重要作用。”鄭緯民介紹道。

然而，在響應速度上限不斷拓展的同時，我們仍然面臨著實際應用層面的挑戰。鄭緯民表示，將領先算力高效轉化為解決尖端科學與工程難題的能力是世界范圍內的難題，且隨選擇異構架構路線更加劇了該鴻溝。“在實機運行軟件時，我們計算機的實際運行速度只能達到理想反射速度的10%-20%。因此，提高這個比例就是我們要努力的方向。”

談到目前的解決方向，鄭緯民強調，超算基礎軟件是提升轉化能力的關鍵之一，是實現并行應用開發、優化、部署、運行高效的基礎和核心。當下，國產超算系統已部署部分基礎軟件，而更多的完善方向，則仍然亟待研究人員去探索。

我國AI計算中心蓬勃發展

2020年4月，國家發改委明確將人工智能納入新基建范圍，人工智能成為了新興熱門產業之一，受到社會各界的重視。根據不同的使用場景，鄭緯民將人工智能歸結成三大類應用：一是以卷積網絡為核心應用方向的圖像檢測類；二是以AlphaGo為代表的、以強化學習為核心的博弈決策類；三是以ChatGPT為代表、以Transformer為核心的自然語言處理類。據了解，Transformer模型是一種基于自注意力機制的神經網絡模型,它的核心思想是利用自注意力機制來捕捉輸入序列中的上下文信息,從而實現更加準確的語言建模和翻譯。鄭緯民表示，在這幾個應用類別中，只有自然語言類人工智能需要大機器的硬件支撐。

參數是大模型發展的一項重要指標，參數越多，意味著計算機的算力就越大。當前，人工智能正快速向更大的模型發展，參數呈指數級上升；人們耳熟能詳的GPT-3的參數高達1700億，是GPT-2的113倍。

在我國，人工智能產業快速發展，包括西安、武漢、成都、沈陽等在內的20多個城市陸續啟動人工智能計算中心建設，應用場景遍布公安、金融、政府、運營商等各大領域。鄭緯民表示，預計到2025年，中國人工智能產業規模將超過4500億元，帶動產業規模超1.6萬億。

互聯互通是數據中心算力發展的必由之路

演講中，鄭緯民重點強調了算力互聯的概念。他表示，算力的互聯互通是實現“東數西算”的一項基本條件，更是數據中心算力發展的必由之路。鄭緯民表示，在當前的應用場景中，帶寬不足導致的低延遲是算力互聯無從避免的局限性。他提出，要對現狀做出改善，一方面要提高算力輸送效率，通過并網實現高帶寬、低延遲的算力互聯；另一方面，可以屏蔽異構基礎設施，通過統一編程框架和編譯的資源管理與調度軟件實現算力的互通。

最后，鄭緯民表示，目前還沒有類似的研究機構來解決算力的互聯互通問題。他建議，應成立東數西算研究院，團結領域內各大企業，實現算力的統一調度，穩步推進“東數西算”的發展與預后工作。

關鍵詞：