AIGC加速商業化落地，如何應對算力需求激增？

中新網8月17日電 題：AIGC加速商業化落地，如何應對算力需求激增？

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中新財經記者 夏賓

以大模型為代表的AIGC熱潮帶來了AI算力需求的爆發式增長，AI算力已成推動人工智能發展的關鍵要素。

“今年，在全球范圍都掀起了一場AI范式轉化革命，在政策和資本雙重驅動下，AIGC在加速商業化落地，超千億參數的AIGC大模型在不斷涌現?，F在中國已經發布了AIGC的模型數量超過了110個，引發了巨量化的人工智能的算力需求。”浪潮信息服務器產品線總經理趙帥近日在參加2023年開放計算中國社區技術峰會(OCP China Day2023)時如是說。

計算力就是生產力，智算力就是創新力，更豐富的算力資源成為人工智能競爭的核心基石。IDC預計，全球AI計算市場規模將從2022年的195億美元增長到2026年的346.6億美元，其中生成式AI計算市場規模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元。生成式AI計算占整體AI計算市場的比例將從4.2%增長到31.7%。

解決算力需求激增是當前市場面臨的共同挑戰。趙帥指出，隨著市場對于AI計算力的攀升，全球有上百家公司在投入新型的AI硬件方面的研發和設計，由于各廠商技術路線不同，多個方面都在兼容性上存在問題，導致整個AI的計算基礎設施在建設當中不得不面臨著硬件分裂化和生態離散化的重大挑戰。

“由于專有的硬件系統的挑戰和設計復雜性，把他們集成到一套整機系統中，我們所需要花費的時間和費用也更多，嚴重阻礙了AI加速器的創新應用和開發推廣?！壁w帥直言，大模型訓練對于算力平臺有較高要求，我們需要計算系統具備更高的計算性能，更快的卡間互連帶寬，以及更強的橫向拓展能力。

趙帥對中新財經記者說，為了更好去支撐大模型訓練，必須要實現多機互聯的集群架構，在這個擴展過程中，系統間的通信以及整體的散熱、接口、測試等各種各樣的標準都必須更加細化。

他進一步稱，開放加速系統架構憑借其散熱、供電、互聯、擴展性等設計特點，本身在設計之初可支持更高功耗、更大互聯帶寬、更強擴展能力的AI加速卡，通過支持跨節點的高速直連和橫向擴展，可以很快地實現萬卡級以上的集群規模，天然就適用于超大規模神經網絡的并行訓練。

同時，開放加速計算社區提供了統一的主機接口、供電方式、散熱方式、管理接口、卡間的互聯拓撲等規范，無需做任何硬件修改，就可以讓上百家AI創新企業，更好更快地把其AI算力的相關硬件融合到AI計算服務器中去，以系統化方式呈現更好的算力，顯著降低開發投入。

此外，值得注意的是，數據中心可持續發展的技術方案正得到越來越多OCP社區成員與用戶的重視，可持續發展已成為一種社區共識。趙帥也認為，促進數據中心可持續發展已經成為必須采取的行動，從開發環保產品，到使用清潔能源改善能源結構，到應用液冷技術降低碳排，乃至電子垃圾回收及再利用，可持續發展的理念應貫徹數據中心生命周期的始終。(完)

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