中科院张云泉：算力可量化，智能计算将成为公共服务

IT之家 7 月 12 日消息 7 月 12 日消息 7 月 9 日，在 2021 世界人工智能大会期间举办的“新一代人工智能计算平台分论坛”上，中科院计算所研究员、中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉发表演讲表示，算力是一种可通用的量化服务。基于 AI 技术，可以对算力进行生产、聚合、调度、释放，将算力高效能转化为生产力。

在算法对算力需求增长 30 万倍的大趋势下，新型算力中心应运而生。张云泉介绍，在 20 世纪 60 年代，开始出现超级计算中心；21 世纪 00 年代，云计算中心亮相；10 年代开始，智能计算中心闪亮登场。

根据国家信息中心去年 12 月发布的《智能计算中心规划建设指南》，智能计算中心是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，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新型基础设施，通过算力的生产、聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进 AI 产业化、产业 AI 化及政府治理智能化。

张云泉介绍，当前智能计算中心建设面临四大挑战。一是概念混淆，难以界定和其他计算设施之间的相互关系；二是定价混乱，相似的智能计算中心，在不同城市，提供的算力价格可能有数倍的差距。三是系统封闭，要明确采用何种开放技术架构，支撑生态繁荣。最后是能源消耗，大型智能计算中心功耗巨大，如何实现低碳、绿色部署。

在建设规划上，智能计算中心也有四大模式：政府投资建设、企业建设运营、政府购买服务、政府和社会资本合作。四种模式各有优缺点，张云泉建议，整体思路是政企合作建设运营的框架，可以高效整合政企资源，注重激发市场活力，提高建设运营效率，同时也可以发挥其作为创新载体的公共属性，促进成果转化应用，带动新兴产业发展与产业链上下游高效协同。

在论坛上，中国科学院人工智能产学研创新联盟发布了新一代人工智能计算平台，定位于国内首个跨模态、通用化的 AI 公共创新服务平台。

据了解，平台拥有四大优势。其一，采用开放架构，可以兼容主流软件应用生态，具备使用面广、迁移灵活、编译开发难度低等特点；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。

其中针对价格乱象，平台给出了算力价格标准方案：在综合存储、能耗、开发、定制、数据调度等一系列因子，并代入明确的算法标准后，得出在同时具备 5P 双精度算力（64 位）、25P 单精度算力（32 位）和 100P 半精度算力（16 位）的情况下，智能计算中心的基础设施价格约为 1 亿-1.5 亿。

“新一代人工智能平台有力推动了算力定价标准的建设，为区域智算产业发展提供了重要的参考依据，将有效解决智能计算中心存在价格混乱虚高的问题。”张云泉表示。

展望智能计算中心的未来，张云泉认为，作为“新基建”的重要组成部分，新型算力公共基础设施通过提供共性的算力、数据和算法服务，让算力服务更易用，将使得智能计算像将水电一样，成为基本公共服务。

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