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先进计算

智算中心市场渐热,呼吁出台标准规范

每一件热起来的事情,就容易“乱花迷人眼”,最近算力中心市场遇到了类似的问题,因为进入数字经济时代,算力成为关键的数字基础设施,各地争相建设超算中心、大数据中心、智能计算中心等。面对各类算力基础设施,用户该如何选择,不同经济特征的区域又该建哪类算力中心,成为困扰很多用户和地方政府的问题。

日前,以“数智创新,算力赋能”为主题的2021算力中心健康发展研讨会在北京举行。研讨会齐聚了中国计算机行业内众多知名专家学者,包括中国工程院院士、清华大学教授郑纬民,北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴,中国科学院软件研究所首席研究员孙家昶,中国科学院数学与系统科学研究院研究员张林波,中国科学院计算技术研究所研究员、中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉,清华大学教授陈文光等。与会专家们观点和建议,或许能解用户和地方政府目前所面临的“算力之惑”。

厘清算力概念

从去年算力基础设施领域的关键词“大数据中心”、“云计算数据中心”,以及今年热词“超级计算中心”和“智能计算中心”不难就看出,算力成为驱动经济发展和产业变革的重要源动力已是不争的事实。

谈及智能计算与超级计算的区别,中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉表示,二者在计量单位、计算精度及应用场景上有很大差异,目前超级计算算力和智能计算算力,虽然都以“P”作为算力单位,但超算是“FLOPS”(每秒浮点运算能力),而一些智能计算机的单位应该是“OPS”(即每秒操作次数),这是不同的单位。超算为双精度浮点运算,智算的算力精度多为对精度要求较低的单精度和半精度。若要做比较,通常情况下两个相邻精度的算力差距大约为2.3倍,但其实两者的计算能力不是简单的量数差距。与此同时,受到精度影响,多数智能计算机并不具备高精度数值计算能力,这也使其在AI计算的应用场景外难以覆盖其他的功能和场景。

如果概念不清,就有可能会导致用户或地方政府错误决策,张云泉表示,“就像本意是建设强大的、面向多应用的计算集群,最后却建成了只适宜人工智能应用的机器。智算中心与超级计算中心之间的价格相差巨大。”以粤港澳大湾区的两家算力约等的智算中心为例,项目A的购买费用约为4亿元,项目B则约为15亿元。张云泉说,“目前部分智能计算中心存在价格混乱与虚高,区域政府规划算力中心建设时,应对智算中心建设费用进行多方对比,避免花费冤枉钱。

智算中心需要行业标准

到目前为止,国内已经有超过20多个城市在规划和建设人工智能计算中心,这个市场正在变热,智算中心的建设需要加强统筹引导,根据区域产业需要,定向建立智算中心,以保证人工智能算力资源得以健康、可持续发展。

“好刚用在刀刃上。”与会专家提醒,智算中心的建设不仅仅包括基础设施建设投入,还包括后期软件、应用、人才投入。区域前期建设智算平台时,不应一味追求算力规模。规模与产业应用匹配即可,将更多的资金留在后期软件、应用、人才培育等需要进行长期投入的领域。

“当前,超算中心的算力衡量标准已经相对明确。但智能计算中心,还需要一个新的标尺来引导走上健康发展的道路。”张云泉认为,实现人工智能算力资源的健康发展,应设立针对不同智算中心的技术、价格、应用标准,制定一把可以度量的“尺子”。

“不同领域有不同的要求,适合产业应用的才是最好的。”袁国兴指出,采用标准程序计算,选择对应的智算中心是捷径。只有形成业界普遍认可的统一标准,做好顶层设计才能促进算力产业转型升级,良性发展。

通用融合是未来趋势

目前,很多地方都在积极规划和部署数字新型基础设施的建设。

到底是建超算中心还是建设人工智能中心?郑纬民院士表示,首先需要明确应用是什么。不管是超算中心还是人工智能中心,一定要有重大的产业应用。智能计算中心的发展主要涉及到语言、图像处理类;决策类和自然语言处理三大类,不同的应用场景适配不同的算力中心是发展的关键一步。前两类中心对算力规模需求有限,第三类中心则需要成熟的应用匹配。

陈文光表达了与郑纬民院士相同的观点,不同任务需要不同计算系统,事实上,基于不同任务研发不同的计算系统也是计算行业的惯例,包括量子计算的研发也都应该基于应用需求而进行,与此同时,不同的计算系统需要相互融合,融合是未来计算技术发展的重要趋势。

除了通用融合,张云泉认为,开放包容、绿色低碳和自主安全都是构建计算中心的核心诉求,各地在构建算力基础设施时,应该考虑这些维度。

国家气象信息中心副总工程师沈文海认为,各类算力中心要更好地满足应用部门的需求,不仅要在算力的“硬件”能力上下功夫,同时需要在了解行业肌理上下功夫,避免低水平同质化。

责任编辑:李佳师


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