近日,由之江實驗室發起,浙江省之江發展基金會和杭州市人工智能產業聯盟聯合承辦的“之江圓桌會”在杭州成功舉辦。本期主題圍繞“人工智能的競爭-機遇與挑戰”,重點探討了我國人工智能核心競爭力與國際領先水平存在的差距,國產算力、大模型技術等如何實現追趕與突破等話題,共話人工智能發展的協同創新。之江實驗室主任、中國工程院院士王堅,之江實驗室智能計算設施創新中心研究員張汝云,之江實驗室數據樞紐與安全研究中心特聘專家韓定一,杭州電子科技大學教授博導孔萬增,復旦大學人工智能創新與產業研究院研究員、博導徐盈輝,摩爾線程創始人兼CEO張建中等,會同企業界與投資界的十余位重磅嘉賓進行了精彩分享。
摩爾線程創始人兼CEO張建中在圓桌會上透露,為解決當前大模型帶來的國內AI算力剛需,正計劃與國內一些頂尖的機構合作推進更大規模的AI智算集群。他表示,我們理想的合作伙伴,雙方在國產算力建設理念上高度一致,旨在為國內大模型與人工智能的發展提供更加普惠的計算成本。
以下為發言全文,根據現場實錄整理:
面對當前的算力挑戰,芯片企業的創新與突破,需要從體系架構、應用軟件及芯片生態等多個維度進行。由于芯片生態的長鏈特性,從芯片設計到板卡模塊,再到服務器和POD,到最終搭建起千卡萬卡集群,涉及的面非常廣泛,芯片廠商必須從設計開始,打通芯片產業鏈,以綜合性的計算平臺優勢來應對挑戰。
摩爾線程的愿景,最終是要成為一家加速計算平臺企業。我們所有的芯片都是基于自研的MUSA統一系統架構,以確保我們的芯片設計可以長期迭代,能加速未來各式各樣的計算,并且還要兼容CUDA,與國際生態接軌,站在巨人的肩膀上發展。
我們今天看到的一些大模型的應用場景,實際上只是在不斷研究一些小的問題,還有很多計算場景可以探索,例如:摩爾線程提供了FP16/INT8計算加速器,可以為不同的訓練任務提供加速計算。我相信,今天的大語言模型只是AI的一個起點,還有AI for science等其他領域的場景,未來需要用到的算力會非常龐大。除了AI計算加速之外,摩爾線程還能提供3D圖形渲染、視頻編解碼、物理仿真和科學計算的加速能力,基于這些多元計算能力建成的集群,未來可以長期服務各個不同的應用場景。
千卡或更大的萬卡GPU集群是一個大規模的復雜系統,涉及到計算、網絡、存儲、驅動、云原生、集群管理、AI軟件棧等很多技術領域,因此,軟硬結合非常重要。摩爾線程通過成功部署夸娥千卡智算集群的實踐經驗,已建立起一套完整的、系統的、可經驗證的解決方案,確立了競爭壁壘。
為解決當前大模型帶來的國內AI算力剛需,摩爾線程正計劃與國內一些頂尖的機構合作推進更大規模的AI智算集群。我們理想的合作伙伴,雙方在國產算力建設理念上高度一致,將為國內大模型與人工智能的發展提供更加普惠的計算成本。
我們都知道,通用性和成本息息相關,只有利用率高,相對成本才會更低。摩爾線程堅持的是一條通用技術路線,我們的目標是解決國產算力可用問題,并形成算力成本優勢,以國產算力的強力引擎,為數智世界賦能。
審核編輯:劉清
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原文標題:共話AI機遇與挑戰,摩爾線程CEO張建中出席之江圓桌會
文章出處:【微信號:moorethreads,微信公眾號:摩爾線程】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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