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求解算力“致用”難題,中國算力行業給出首個答案

腦極體 ? 來源: 腦極體 ? 作者: 腦極體 ? 2024-01-05 09:30 ? 次閱讀

《論語》有句話,“治其器必求其用”。經世致用,是中國文化的傳統之一。當前,全球進入了數字化、智能化的新紀元,算力作為數字經濟時代的核心生產力,也帶動算力基礎設施的重要性上升到了新的高度,產業處于高速增長期。工信部的數據顯示,目前,我國算力總規模超180EFLOPS,已經位居全球第二。

大量算力被制造出來,中國各行各業又存在著多元豐富的應用場景,那么問題來了:這些算力資源是否被充分使用了呢?

有數據顯示,目前整體算力利用率不足30%,大量算力仍處于閑置狀態,尤其智算水平還需要進一步提升。

在算力供需矛盾凸顯的同時,其他產業的高質量發展又對算力提出了更高要求。以用促建、建以致用,推進算力高質量發展,才能更好地滿足智能時代千行百業的算力需求,確保算力資源的充分利用。

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2023年12月,由清華大學全球產業研究院主辦的“算力高質量發展與應用高端論壇”上,各界人士圍繞算力高質量發展議題展開深入研討。浪潮信息首次從技術視角,提出了“高質量算力”的明確定義,總結了高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估五大特征,為算力高質量發展找到了路徑。

理解了“高質量算力”的涵義,算力行業如何走向經世致用,答案也就愈發明晰了。

尋路:算力“致用”的核心矛盾

算力為什么要“致用”?《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示,計算力指數平均每提高1點,國家的數字經濟和GDP將分別增長3.6‰和1.7‰。讓算力充分釋放新質生產力的新動能,將惠及每一家企業和每一個人。

因此,更有必要弄清楚一個問題:算力基礎設施的利用率不高,究竟是什么情況?

對此,浪潮元腦首席技術官張東提出了算力供需矛盾的核心問題——結構化失衡。

張東認為,導致算力整體利用率不高的原因,主要是供需錯位。

一方面,算力需求總量仍在不斷增長,AI專項算力、高性能算力等高端算力的缺口大。另一方面,在實際使用過程中,由于現有供給結構與用戶實際的算力需求不平衡、不匹配,會出現供需錯位的情況,導致大量算力閑置和浪費。

具體來說,不同水平算力的供給結構與實際需求出現錯配,比如通用算力的利用率不高,低端算力供給過剩,而大模型、自動駕駛等AI任務需要的智算算力則供給不足。此外,供給端與需求端之間存在“斷層”,由于配套服務、生態等不完善,導致企業想買但買不到,很多數據中心的算力資源用不起來。

在此次論壇上,清華大學全球產業研究院副院長李東紅教授坦言:“未來一整年的問題,就是怎么避免低水平同質化的算力建設,賦能其他產業的高質量發展。

”致用必先明道。走高質量發展之路,成為中國算力行業解決供需矛盾、優化供給結構、平衡供需關系的必然選擇。

接下來的問題是,如何推進算力高質量發展?

路標:算力行業給出首個答案

2023年10月,工業和信息化部等六部門聯合印發了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》,明確了高質量算力的發展方向。

到了落地執行層面,要進一步將宏觀目標拆解成清晰可行的具體方法與路徑。但是,由于參與到算力建設的產學研各方面力量眾多,各領域對“高質量算力”這一新興概念的理解差異大,導致概念紛雜、眾說紛紜,迫切需要一個能夠凝聚產業共識的明確定義。

浪潮信息在本次論壇上,從技術視角對“高質量算力”提出了明確定義:高質量算力采用先進的計算架構,具備高算效、高能效、可持續、可獲得、可評估五大特征。

在張東看來,高質量算力一定是以應用為導向的?!案哔|量算力”的五大特征也聚焦實用,成為一個破解算力“致用”難題的“五邊形戰士”。具體來說:

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第一個指標高算效,解決的是“算力利用率不高”問題。

以往衡量一個算力基礎設施,更關注參數指標,有多少張芯片、多少臺AI服務器、總規模達到多少Flops。而面向應用的高質量算力,在建設時就不能只看理論指標,還要關注應用場景下的實際性能和資源利用率。

在張東看來,高算效是算力供需失衡、算力利用率低等矛盾的破局之道。通過實測性能與資源利用率的雙重提升,可以提高實際性能,避免算力堆砌及大量資源閑置。

第二個指標高能效,解決“算力能耗成本高”的問題。

算力中心是耗電大戶,在雙碳背景下,節能降碳成為算力行業的共同使命和硬性指標。過去幾年,PUE為算力中心畫下了一道“綠線”,但降低PUE,主要著眼于“風火水電”等“運營碳”的減少,在算力全生命周期中,還有一些“隱含碳”的環節,比如從服務器和芯片的設計環節進行優化和減碳。

高能效指標的提出,著眼于算力全生命周期的減碳,用每單位碳排能產生的算力來衡量數據中心的能源利用率,可以綜合減少算力能耗成本。

第三個指標可持續,旨在消除算力供應鏈風險、技術迭代風險、生態封閉風險。

具體來說,要實現供給的可持續,通過完備完整的供應鏈,保證算力的持續供給;技術的可持續,要具有足夠的兼容性,不斷升級迭代;服務的可持續,高質量算力的生態開放,服務分層解耦,可以靈活替換,不用擔心被某一家廠商綁定。

第四個指標可獲得,從便捷性和成本兩個維度,解決一些場景算力不易得到或算力價格貴的問題。

便捷性上,高質量算力應該具有普適性,滿足各種應用場景復雜多樣的算力需求;成本上,高質量算力要具備普惠性,讓千行萬業低成本地使用。

第五個指標可評估,則解決了“沒有度量就不好改進”的問題。

如果沒有一個規范的多元的算力評估體系,容易出現低水平同質化扎堆、技術創新方向和產業規劃不匹配等問題,高質量發展是很難持續的。可評估的高質量算力,可以更好地輔助用戶決策、推動技術創新、明確規劃方向。

可以看到,“高質量算力”五大特征,直面算力致用難題,給出了針對性的答案。首個定義,可以視作算力高質量發展之路上一塊清晰的路標。

邁步:浪潮信息的產業實踐

我們常說行勝于言、質勝于華,不僅要看算力企業怎么說,更要看實際行動。目前看來,浪潮信息做到了。

此次論壇上,浪潮信息不僅首次定義了“高質量算力”,也提出了高質量算力的發展路徑,實打實地推動“高質量算力”落地。

比如針對當前算效問題,浪潮信息提出了以系統設計為核心的技術路徑,圍繞算力的生產、聚合、調度、釋放各個環節,進行全局優化,進一步提升算效。

以浪潮信息“源2.0”大模型的訓練為例,在生產環節,整合高性能部件,打造多元異構的強大算力機組;聚合環節,消除網絡與存儲性能瓶頸,進行集群性能調優,構建高效的算力集群;調度環節,通過上層的調度軟件高效調度,確保平臺穩定運行;釋放環節,提供豐富的框架、工具及算法優化,充分釋放硬件性能。實現千卡集群平均計算峰值效率高達 54%,是業界平均效率的 1.8倍。

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在算力能效問題上,浪潮信息也深入到算力全生命周期,從綠色采購、綠色設計、清潔生產、綠色包裝和運輸、綠色運營、回收處理等各個環節,實現全面的碳足跡管理,推進全產業鏈節能減排。

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比如設計環節存在“隱含碳”,減碳難度比較高,為此,浪潮信息加大液冷技術創新,業界采用浪潮信息液冷技術的數據中心,相比傳統風冷數據中心大幅節能減排,相當于減少1.54萬噸標準煤消耗,4.1萬噸二氧化碳排放,同時相當于種植231萬棵樹。

此外,針對可持續、可獲得、可評估這三大指標,浪潮信息也積極與產業鏈上下游伙伴協作,為高質量算力鋪平道路。比如,聯合中國開放計算組織OCTC(開放計算標準工作委員會),推動先進技術標準的制定,通過一云多芯、分層解耦,消除單一技術路線依賴,實現算力可持續;推動算力基建化,聯手合作伙伴推動南京、淮海、青田等智算中心的落地,讓算力人人“用得上、用得起”,實現算力可獲得;依托OCTC及中國電子工業標準化技術協會,構建一套面向多元算力的評估規范,全面評估高質量算力各項性能要素,讓算力可評估。

浪潮信息正以實際行動讓“五邊形戰士”邁出的每一步,都扎根在產業土壤中。

加速跑:進入高質量發展的新階段

根據《數字中國建設整體布局規劃》,到2025年,“數字中國建設要取得重要進展”。算力是新興生產要素,算力基礎設施相當于數字中國的底座,所以,在接下來不到兩年的時間中,算力行業必須爭分奪秒地補短板、快提速,完成從“總量擴張”向“結構優化”的轉變。

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首個定義與發展路徑的提出,無疑為算力高質量發展按下了加速鍵。

在此基礎上,產學研各方能夠進一步消除認知分歧,凝聚產業共識,消除技術和生態壁壘,集中力量去打造千行百業真正需要的“五邊形戰士”。

把數字中國建在高質量算力的底座上,讓算力與千行萬業無縫接軌,這就是中國算力行業的“經世致用”之道。

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