我们正处于一个信息大暴发的时代,每天都能产生数以百万计的新闻资讯!
虽然有大数据推荐,但面对海量数据,通过我们的调研发现,在一个小时的时间里,您通常无法真正有效地获取您感兴趣的资讯!
头条新闻资讯订阅,旨在帮助您收集感兴趣的资讯内容,并且在第一时间通知到您。可以有效节约您获取资讯的时间,避免错过一些关键信息。
本文转自:人民网
人民网北京11月5日电 (焦磊)作为数字经济时代的新生产力,算力对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥着重要作用。在此背景下,算力规模快速增长。据信通院测算,2023年全球计算设备算力规模为1397EFlops(每秒百亿亿次浮点运算),我国计算设备算力规模达到435EFlops,全球占比三分之一,增速近50%。
得益于算力规模的高增长,全球计算产业同样保持稳步增长势头。近年来,我国计算产业的发展既有技术革命带来的驱动力,也有鼓励人工智能、算力基础设施发展等相关政策牵引,从顶层规划、设施建设、产业发展到管理规范等方面进行布局,引导包括人工智能在内的整个计算产业的高质量发展。
业内分析认为,随着人工智能技术快速发展,对智能算力的发展提出了更高要求。中国信息通信研究院两化所主任王骏成表示,随着人工智能时代的到来,全球智能计算产业实现了快速的增长,围绕计算、存储、互联、软件等领域的系统化创新是算力产业升级的主要路径。要实现智算产业的提质升级,需要加强产业链体系化升级,加快算力产业生态建设,同时推进算力绿色化发展。
据信通院测算,在深度学习时代,全球智能算力占比不到10%;而在大模型时代,目前全球智能算力占比超过60%;随着通用人工智能时代的到来,全球智能算力占比将超过90%。
王骏成认为,算力系统不仅仅是芯片,而是围绕计算、存储、互联、软件等领域的系统化创新和体系化的升级。以大模型和大数据为代表的智能计算需求,驱动了计算、互联网络、内存技术、开发框架和软件栈的加速突破创新,带来全球算力结构的革命性变化。
“未来,所有的计算设备都需具备AI的能力,而以CPU驱动的通用服务器将在AI应用中承担更加多元的计算角色,与GPU等加速器协同,形成异构计算系统,以更高效地处理AI任务,为云边端设备、行业智能化场景提供更有效率的智算服务。”王骏成说。
根据大模型发展速度,王骏成预估,智能算力供给缺口将长期存在,需要持续加强全链条系统化创新。目前,全球都面临从芯片、服务器、框架模型、到AI应用的适配挑战,这就需要解决多元算力兼容适配,生态碎片化问题。
智能时代,开源模型和开放计算激发了算力产业的创新活力。对于推动智能算力的体系化创新,王骏成表示,需要从以下几方面加速算力产业体系化、生态化、绿色化建设。
其一是加强产业链体系化升级,即从底层芯片、软件生态、整机应用、产业配套等方面加强全面布局,充分发挥超大规模市场优势,加强产业链上下游协同,以应用牵引强化技术产业生态构建,只有通过系统创新、全局优化拓展创新路径,以协同共生、开放共赢的生态加速创新落地,才能实现AI创新与AI应用协同发展。
其二,要加快算力产业生态建设,面向产品选型、模型适配、应用推广、生态聚集等需求,推动评估评测、适配验证、供需对接、资源聚合等主要工作,促进智能算力技术产业发展与生态建设,与行业共同促进智能算力技术产业发展与生态建设。
其三,坚持绿色低碳发展,全面提升算力设施能源利用效率和算力碳效水平。算力服务提供商不仅要关注算力单纯的能源消耗、算力输出水平,还要通过绿色采购、绿色设计、清洁生产、绿色包装和运输、绿色运营、回收处理等降低整个算力系统的碳排放。如在绿色设计环节采用高效的服务器和存储设备、先进的制冷和散热技术,强化从采购到回收整个过程的全生命周期碳足迹管理。
以上内容为资讯信息快照,由td.fyun.cc爬虫进行采集并收录,本站未对信息做任何修改,信息内容不代表本站立场。
快照生成时间:2024-11-05 17:45:07
本站信息快照查询为非营利公共服务,如有侵权请联系我们进行删除。
信息原文地址: