
基于人工智能最新理论、采用领先计算架构的智能算力为人工智能的发展提供了有力支撑。
中共二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出“加快人工智能等数字智能技术创新,突破基础理论和核心技术,加强算力、算法、数据等高效供给”。
工信部数据显示,截至今年6月底,我国计算中心机架总规模达到1085万个标准机架,智能算力规模达到788艾字节/秒,存储大小超过 1680 艾字节。发布大型车型1509款,位居全球前列。与此同时,智能算力的应用不断深化,与各行业的融合不断增强,成为数字经济的新基础。目前,智能算力的应用主要体现在哪些方面?新算力产品、新服务模式如何为高质量发展提供有力支撑?记者进行了采访。
推动科研范式变革,加速原始创新成果产出
在西湖大学非编码核酸生物学实验室,沉恩智研究员正在对非编码RNA(核糖核酸)的作用机制和生物学功能进行研究。 “非编码RNA约占人类转录组的98%,它不仅参与生物体的各种基本生命过程,而且与生物体密切相关。发生了很多重大疾病。”沈恩智说。
非编码 RNA 的数量巨大,并且它们在生物体中差异很大。它们可以与生命中许多其他分子相互作用并相互调节。如果仅用传统的实验方法来研究它们,会花费大量的时间和精力,而且很难研究复杂的调控关系、学习规律。现在,沈恩智团队利用智能计算技术,高效分析数据序列,解决了仅靠实验无法解决的问题,大大加快了研究进程。
近年来,西湖大学在浪潮信息等公司的帮助下,打造了领先的算力平台,支持科学家开展跨学科研究。沈恩智认为,人工智能与生命科学特别是计算生物学的跨学科研究具有显着的意义。证明了科学研究的速度和准确性,使许多以前不可能的新发现成为可能。
依靠智能算力实现高效的模型训练和推理,大大加速了人工智能在科研领域应用的变革。国内大专院校计算也加快产学研合作步伐,推进智能算力在科研领域的落地。
在眼底图像中血管分段的研究中,南开大学智能计算系统实验室采用高效的人工智能计算开源框架,将单张眼底图像的推理速度提高了2.4倍,从而推动了眼底图像分析技术的临床应用;上海人工智能实验室、临港实验室、上海交大复旦大学等大学密切合作,在短短2个月内发现并验证了两个新的癌症靶点;鹏城实验室在20多个城市的综合算力节点通过中国计算网,依托“鹏城云脑二号”输送数千名科研人员...
清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示,未来人工智能有望成为推动科学范式变革的重要工具。随着人工智能驱动的科学研究范式转变,我们要善于利用智能计算能力发现“根节点”上的问题,比如用大模型预测蛋白质结构。 “解决这个问题可能会给该领域带来根本性的变化。”
加速成果落地,适应多样化应用场景
《关于深入贯彻落实习近平总书记重要讲话精神的意见》国务院发布的《人工智能+行动》提出,“加强智能算力统筹协调”,“推动普惠、易用、高效、绿色、安全的智能算力供给”。
位于内蒙古呼和浩特的伊利现代智慧健康谷,牧场里的牛都有专属的“健康档案”。基于阿里云提供的人工智能算力和飞天操作系统,伊利构建了“一云多核、一云多算”的智能算力基础设施,为人工智能应用提供稳定、灵活的部署环境,融合了生产、供应链领域的创建算法、构建大规模模型等领域。
“依靠人工观察奶牛的健康状况是无效的,而且主观性很强。现在通过计算机视觉来识别眼睛“根据奶牛的特点,我们可以对奶牛健康状况进行实时监测和精准饲养管理,有效提高产奶质量。”伊利集团数字技术中心数字化技术总监程国强表示,在伊利智慧工厂,智能算力提供自动化生产线,不断提升生产管理效率。
“目前,伊利已产生800多家代理商。大模型覆盖订单履行、库存盘点、物流时效等70%的供应链场景,大幅降低原辅材料过期、积压、短缺的风险。”阿里云解决方案高级总监贾朝晖表示,未来,他们还将打造“智能计算云”,结合种草、牛健康等行业的专业数据和知识,共同开发农业大模型。土木和畜牧业。据介绍,自2023年开源第一个模型以来,阿里巴巴统一模型在全球的下载量已超过6亿次,衍生模型数量已超过17万个。
随着高速动车组速度水平的不断提高,气动外形的设计成为研发的关键。基于现有仿真和试验数据,中车建立了高速动车组气动载荷标准数据库,依托百度飞桨深度学习平台和飞桨科学计算套件,构建了大型智能空气动力学仿真模型。
中国中车科技质量信息部数字化创新处副处长、人工智能办公室推进组组长陈健表示,相比传统仿真方法,大型模型的仿真周期大大缩短。从超级计算资源的几天缩短到单显卡的10秒。仿真整体效率提升30倍以上,结果误差小于5%。从数据驱动的经验推动我国高速列车外观设计变革,推动高速动车组外观的智能选型和快速优化。
百度基于文心大模型和飞票深度学习平台的人工智能核心技术,帮助千行百业提升效率、降低成本。百度首席技术官王海峰表示,FEI Paddle支持超大规模自适应分布式深度学习训练,大规模模型在万卡集群中的有效训练时间达到98%。超大模型压缩、识别、服务扩展全链条共同优化,实现低时延、高通量的大规模模型理解发现。此外,飞票持续积极开展统一硬件适配,为算力多元化提供了有力保障。
产学研合作,新产品新模式不断涌现
近日,浪潮信息发布了页面优化的人工智能计算系统。其中,基于元脑SD200超节点人工智能服务器的deepseek R1大字单元模型(输入输出模型的主要单元)生成速度仅为8.9毫秒;新发布的元脑HC1000超可扩展人工智能服务器显着降低了词单元生成成本。
超级节点服务器采用超低延迟总线级互连技术和极简互连架构,在有限的物理空间内打造逻辑统一的紧凑计算单元。整个系统可以像一台超级大型计算机一样工作。
“关键是“超级节点的发展是计算架构的变革,即顺应应用和算法的发展方向,以应用为导向,以系统为关键,有效解决智能算力发展的瓶颈问题。”浪潮信息首席人工智能战略官刘军表示,人工智能的大规模应用持续推动算力快速增长。发展智能算力必须克服系统规模接近工程极限、能耗过高等挑战,有效平衡输入和输出。
业内专家表示,通过软硬件协同设计和深度优化,人工智能计算架构的不断推进创新和突破,可以进一步推动人工智能技术与人工智能的深度融合。大规模模型、智能体等逻辑与实体经济相结合,让人工智能成为赋能千行百业的创新力量。
2024年,在北京市科委中关村管委会、浪潮信息等芯片、系统、大模型开发、应用创新等领域企业和机构的联合下,成立了“超级节点计算集群创新联盟”。相关单位紧密合作,在超级节点互联协议、系统开发、标准制定、应用部署等方面取得重大进展。
太初(无锡)电子科技有限公司作为参与者之一,积极与科研机构、运营商、计算服务商等合作,打造智能算力解决方案,其推出的高密度液冷智能计算集群已服务于全球多个行业。超过200所大学和企业,支持超过1,200千万亿次/秒的浮点运算的算力需求。 “智能算力的创新突破离不开产学研合作和人才支撑。”公司首席产品官洪远表示,他们与湖南大学、南京邮电大学、苏州大学等成立了联合研发团队,共同进行科研攻关。此外,他们还搭建了基于自主研发的人工智能加速卡和软硬件协同的教学实训平台,培养了一大批年轻、勤奋、实用的人才。 (记者顾业凯)
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