(资料图片)

5月29日，以“ChatGPT下算力的机遇与挑战”为主题的2023中国算力发展研讨会在中科院计算所召开。中国科学院院士陈润生、钱德沛，中国工程院院士郑纬民、廖湘科，北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴，中国信通院院长、党委副书记余晓晖，国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广，中科院计算所研究员张云泉，清华大学教授陈文光，中科院计算机网络信息中心研究员陆忠华，国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南等专家学者参会，从技术、生态等多维度展开深度交流研讨，厘清算力产业的发展风向，并就当下人工智能基础设施及算力服务建设等课题给出应对之策。

算力基础建设的关键在于“通专”结合

今年以来，ChatGPT概念持续走红，进一步加速AI技术与千行百业的融合进程。愈发多元、复杂的应用场景涌现，对计算能力提出了前所未有的需求。与此同时，人工智能算力基础设施作为算力供给的重要引擎，也在建设布局等方面迎来“大考”。

目前，全国有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，基本都是采用“政府主导、企业承建、联合运营“的模式。即由地方财政统一出资，建成后为各行各业提供公共算力服务。在此模式下，智算中心定位于公共服务设施，首先要满足广泛的应用场景，具备普适性，实现通用。其次，也要能支持部分对于计算精度、效率要求高的个性化应用场景，具备高效性，实现专用。

与会专家一致认为，“通专”结合将成为人工智能算力基础设施的建设关键，并基于此给出两条核心建设路径。一是，算力的融合。人工智能算力基础设施应具备全精度算力，成为一个算力“通才”。让用户可以根据 AI for Science、AI for industries等实际应用场景调配算力资源，包括通用算力、专用算力，乃至高性能的算力，来支持自身业务的发展。二是，生态的融合。“通专”结合的人工智能算力基础设施是一套综合性方案，更考验底层架构的开放性。既需要不同技术路线的百花齐放，也需要殊途同归的适配兼容，以便形成包罗万象的整体架构。在降低应用迁移门槛的同时，也带动产业生态的发展。

算力网络不止于连接资源，更在于连接生态

此外，在ChatGPT的爆火下，行业与区域算力分布不均问题日益凸显，算力网络的发展也成为当下备受瞩目的话题。

与会专家认为，其依托计算和网络两大IT与CT基础设施，让用户便捷化地使用到算力资源。对于算力网络建设而言，将遍布全国的各类型计算中心统一管理调度，实现对算力、存储、网络以及数据等分布资源的整合，只是初级阶段。更重要的建设环节，在于整个产业生态的深层连接，即连接人、连接应用和服务。

超算互联网作为算力网络的重要形态，从实践层面诠释了算力网络的建设本质。首先是狭义的互联，即在物理层面，连接不同体系架构的算力中心，构建可以统一使用、对外服务的基础设施，实现资源的调度、共享。其次是广义的互联，即在生态层面，以互联网的思维运营超算中心，基于计算、软件、应用解决方案等资源进行深度整合，建立一个以应用服务为主导的创新型平台，并通过市场化的运营和服务体系，紧密链接上下游，使供需方快速对接，快速找到各自需要的资源。

通过物理及生态层面的双重互联，算力网络可进一步使能算力服务，合理配置、融合、释放算力，降低应用门槛。让算力资源从高不可攀的技术变成普适普惠的服务，支撑国家重大的科研项目、社会民生以及千行百业的发展。（战钊）