智能算力产业发展白皮书

近日，中科曙光联合国家信息中心大数据发展部、上海人工智能研究院、东方证券—上海人工智能研究院联合实验室发布了《智能算力产业发展白皮书》。

白皮书深入分析了大模型发展带来的计算产业变革，以系统性思维，提出推动多元异构算力融合与调度，智算产业发展与“东数西算”工程有机结合以及加强算力-电力协同，实现算力资源供给充分、智算生态不断完善的目标，从而更好支撑人工智能产业的发展与进步。

白皮书认为，智算产业未来发展方向是多元异构算力融合与国产化，提升算力资源利用效率，推动智算产业自主可控。算力调度成为关键，通过跨区域算力资源调度，实现算力供需精准匹配，促进智算资源高效利用。

在业内看来，白皮书中的产业研究与政策建议，将为我国智能算力产业的发展提供重要依据和参考，更好地支撑与助力人工智能产业发展与变革。

Al大模型取得突破,算力需求正从通用计算转向智能计算

智能计算是指面向人工智能应用(包括训练、推理、衍生应用场景等)的高性能计算。算力可分为:通用算力、智能算力和超级算力,分别对应三种计算模式:基础计算、智能计算和超级计算。不同应用场景下所需的计算精度不同,通常会采用不同种类的算力。目前,随着人工智能的快速发展以及国家层面的政策助推,智能算力规模和占比越来越大,算力需求逐步从通用计算转向智能计算。

①通用算力:基于CPU芯片的服务器所提供的算力,主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类场景,通常这些场景对实时性有--定要求,不适合完全将本地数据搬到异地计算,如移动计算和物联网等。

②智能算力:基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供的算力,主要用于人工智能的训练和推理计算,智算中心可以根据不同细分领域业务的算力需求匹配相应的计算能力。对于人工智能的模型训练及推理来说，处理文字、语音、图片或视频等需求较大,单精度、半精度、甚至整型的智能计算才能够满足应用需要。

③超级算力:由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力,主要用于尖端科学领域的计算,比如行星模拟、药物分子设计、基因分析、天体物理、气象研究、航空航天等需要复杂运算、高性能双精度算力的高精尖科研领域。同时,不同超级计算机的处理器、加速卡、框架等各不相同,商业化服务门门槛高。

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