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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>AI大(da)模(mo)型(xing)熱(re)潮(chao)下(xia)算(suan)力(li)需(xu)求(qiu)爆(bao)發(fa)，上(shang)海(hai)怎(zen)麽(me)玩(wan)？

來(lai)源(yuan)：澎(peng)湃(pai)新(xin)聞(wen)

作(zuo)者(zhe)：賀(he)梨(li)萍(ping)

原(yuan)標(biao)題(ti):《特(te)稿(gao)｜AI大模型热潮下算力需求爆发：臨(lin)港(gang)欲(yu)建(jian)百(bai)億(yi)產(chan)業(ye)，商(shang)湯(tang)當(dang)“鏈(lian)主(zhu)”》

2022年(nian)1月(yue)24日(ri)，商汤科(ke)技(ji)在(zai)上海自(zi)貿(mao)區(qu)临港新片(pian)区布(bu)局(ju)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)計(ji)算中(zhong)心(xin)AIDC正(zheng)式(shi)啟(qi)動(dong)運(yun)營(ying)。当時(shi)這(zhe)家(jia)人工智能公(gong)司(si)未(wei)必(bi)能精(jing)準(zhun)預(yu)測(ce)，2022年即(ji)成(cheng)為(wei)了(le)所(suo)謂(wei)的AIGC（AI Generated Content）元(yuan)年。

“今(jin)天(tian)，我(wo)們(men)的临港AIDC已(yi)經(jing)有(you)接(jie)近(jin)3萬(wan)塊(kuai)的GPU（圖(tu)形(xing)處(chu)理(li)器(qi)），我们目(mu)前(qian)的算力已经達(da)到(dao)5000 PetaFLOPS（1 PetaFLOPS等(deng)於(yu)每(mei)秒(miao)1千(qian)万亿次(ci)浮(fu)點(dian)运算），在这之(zhi)上我们相(xiang)信(xin)未来可(ke)以(yi)有更(geng)好(hao)的開(kai)发者效(xiao)率(lv)，並(bing)且(qie)都(dou)能夠(gou)支(zhi)持(chi)更多(duo)千亿規(gui)模的大模型算力訓(xun)練(lian)。”在6月2日的“AI引(yin)領(ling)时代(dai)，算力驅(qu)动未来”——临港新片区智算大會(hui)上，商汤科技董(dong)事(shi)長(chang)兼(jian)CEO 徐(xu)立(li)如(ru)是(shi)表(biao)示(shi)。

據(ju)澎湃新闻（www.thepaper.cn）記(ji)者從(cong)商汤方(fang)面(mian)了解(jie)，“目前還(hai)有大量(liang)的需求在路(lu)上排(pai)著(zhu)(zhe)隊(dui)”。而(er)在商汤科技聯(lian)合(he)創(chuang)始(shi)人、大裝(zhuang)置(zhi)事业群(qun)總(zong)裁(cai)楊(yang)帆(fan)看(kan)来，人工智能對(dui)于更大數(shu)据、更大规模、更大算力的追(zhui)求并不(bu)是“始于今天”，“整(zheng)個(ge)人工智能技術(shu)叠(die)代、進(jin)步(bu)的歷(li)史(shi)，我们可以把(ba)它(ta)看成是壹(yi)个对于‘暴(bao)力美(mei)學(xue)’的追求，以及(ji)算法(fa)、算力、数据三(san)要(yao)素(su)由(you)量變(bian)产生(sheng)質(zhi)变的一个技术迭代的過(guo)程(cheng)。”

聚(ju)焦(jiao)前沿(yan)产业的临港新片区对这種(zhong)新的热潮迅(xun)速(su)做(zuo)出(chu)了響(xiang)應(ying)。6月2日当天，临港新片区黨(dang)工委(wei)副(fu)書(shu)记吳(wu)曉(xiao)華(hua)在上述(shu)大会上发布了《临港新片区加(jia)快(kuai)構(gou)建算力产业生態(tai)行(xing)动方案(an)》。該(gai)《方案》的藍(lan)图之下，至(zhi)2025年，临港將(jiang)成为具(ju)有全(quan)國(guo)影(ying)响力的算力产业集(ji)聚区，含(han)相關(guan)硬(ying)件(jian)、軟(ruan)件、应用(yong)、服(fu)務(wu)等的算力产业总體(ti)规模将突(tu)破(po)100亿元。

临港新片区党工委副书记吴晓华发布《临港新片区加快构建算力产业生态行动方案》。

“我们看到AI大爆发的时代已经来临了，AI进入(ru)到我们生产和(he)生活(huo)的各(ge)个领域(yu)，那(na)么隨(sui)着 AI应用的大爆发，它其(qi)實(shi)也(ye)驱动了算力需求的大爆发。”对于上述《方案》的出臺(tai)，临港新片区管(guan)委会高(gao)科处处长陸(lu)瑜(yu)对澎湃新闻（www.thepaper.cn）在內(nei)的媒(mei)体表示，临港前期(qi)已具備(bei)了很(hen)好的優(you)勢(shi)，“就(jiu)是我们的算力資(zi)源非(fei)常(chang)豐(feng)富(fu)。”

更为重(zhong)要的是，在人工智能公司選(xuan)擇(ze)是否(fou)落(luo)地(di)临港时，算力资源已经成为尤(you)为重要的決(jue)策(ce)因(yin)素。

算力是新时代的能源，而成功(gong)又(you)不僅(jin)仅在于“暴力美学”

何(he)谓算力？徐立認(ren)为，算力其实是整个模型能力的表达，“算力等于算法或(huo)者說(shuo)大模型的參(can)数，去(qu)乘(cheng)上它所处理的数据量。大模型时代参数越(yue)大，乘上的数据量越大，所需要的算力就越大。”算力已然(ran)成为新时代的能源，“某(mou)种程度(du)上，算力决定(ding)了市(shi)場(chang)的競(jing)爭(zheng)力。”

杨帆也談(tan)到，从去年到今年整个人工智能领域非常火(huo)的一个概(gai)念(nian)叫(jiao)内容(rong)生成，同(tong)时大家都熟(shu)悉(xi)了一个名(ming)詞(ci)即大模型。簡(jian)單(dan)来看，这是一种“暴力美学”，例(li)如，GPT-3模型使(shi)用了超(chao)过1750亿个参数，需要高性(xing)能的处理器来支持训练，使用V100训练耗(hao)卡(ka)量为10000張(zhang)卡训练14.8天，整体算力需求約(yue)625 PetaFLOPS。

杨帆认为，这种“暴力美学”也可以理解为量变产生质变，“其实人工智能从它誕(dan)生的第(di)一天起(qi)到今天，一直(zhi)都在追求通(tong)过规模化(hua)帶(dai)来更強(qiang)的智能化。”他(ta)提(ti)到，实際(ji)上就人工智能领域来说，在过去的5-6年时間(jian)裏(li)，业内最(zui)頂(ding)級(ji)的人工智能模型对算力的消(xiao)耗量，“每4-6个月就要翻(fan)一番(fan)，也就是说过去的这幾(ji)年时间里翻了近30万倍(bei)。”

当然，“暴力”和“智能”并不是完(wan)全成正比(bi)，“擁(yong)有更大的资源、更大的规模，它仅仅是一个必要而非充(chong)分(fen)的條(tiao)件。”杨帆强調(tiao)，真(zhen)正在“暴力美学”背(bei)後(hou)支撐(cheng)产生重大的技术创新和成果(guo)的，恰(qia)恰又是在于对每一个環(huan)節(jie)的持續(xu)性的优化和改(gai)进。

以数据为例，“GPT-4所用的数据其实只(zhi)是OpenAI收(shou)集到的所有数据的1%，因为他发現(xian)当把更多的数据去灌(guan)給(gei)機(ji)器人的时候(hou)，有可能反(fan)而不那么聰(cong)明(ming)，应该把更加有效、更加高價(jia)值(zhi)的数据提供(gong)给这个算法，然后才(cai)能去创造(zao)出一个更加聪明的大腦(nao)。”

其认为，至少(shao)在今天，数据的有效性遠(yuan)比数据的总量更加重要。而如何定義(yi)有效的数据，“这其实就需要数据科学家大量的努(nu)力，OpenAI其实讓(rang)他们最优秀(xiu)的科学家去做数据了，并非大家覺(jiao)得(de)的去搞(gao)算法了。”

这种每个环节的优化同樣(yang)包(bao)括(kuo)算力，在英(ying)偉(wei)达缺(que)貨(huo)的情(qing)況(kuang)下，为什(shen)么沒(mei)人在用国产芯(xin)片做商业化的大规模训练？为什么最新这波(bo)浪(lang)潮到来后，第一时间錢(qian)都被(bei)英伟达掙(zheng)走(zou)了？这些(xie)問(wen)句(ju)背后的解釋(shi)是，“并不是我们把算力量堆(dui)到一个数值就能够产生最終(zhong)的价值，1000张卡100台服务器放(fang)在一起跑(pao)同一个任(ren)务，这中间还需要大量的配(pei)套(tao)软件、通信網(wang)絡(luo)，它是一系(xi)列(lie)软硬件联合调优的过程，这样的工作積(ji)累(lei)我们过去没有做，我们今天就需要去補(bu)課(ke)。”

順(shun)势而为，临港加快形成多元算力供给体系

据吴晓华介(jie)紹(shao)，临港新片区算力产业已在上遊(you)软硬件、中游的数据中心、调度平(ping)台，下游应用进行了相应布局，目前临港总算力超过3EFLOPS（FP32，1 EFLOPS等于每秒1百亿亿次浮点运算），其中智能算力占(zhan)比近80%，总算力规模约占上海市近20%。

前述《方案》提出，目标到2025年，新片区将形成以智算算力为主、基(ji)礎(chu)算力和超算算力協(xie)同的多元算力供给体系，总算力超过5EFLOPS（FP32），AI算力占比达到80%，算力产业总体规模（含相关硬件、软件、应用、服务等）突破100亿元，建成公共(gong)算力服务平台，规範(fan)算力交(jiao)易(yi)机制(zhi)，实现区域算力调度，打(da)造具有全国影响力的算力产业集聚区，建設(she)一批(pi)算力示范应用标桿(gan)场景(jing)。

“智能算力也就是当下最为火热的AI企(qi)业所需要的，我们也发现，AI企业落地到临港来，他们不再(zai)是仅仅关註(zhu)给他他多少政(zheng)策支持，给他多少补貼(tie)，他会关注落地在这邊(bian)，能不能解决他的算力需求，因为现在市场上算力是非常緊(jin)缺的。”陆瑜提到了这一顯(xian)著变化。

据商汤方面介绍，截(jie)至今年5月，商汤大装置已累计服务超40个核(he)心客(ke)戶(hu)。“特別(bie)是在大模型的浪潮之下，我们现在支撑了10家以上的单位(wei)机构在临港的智能计算中心中去训练他们的大模型。”杨帆也提及。

成立于2018年的深(shen)势科技是算力需求方之一。该公司核心團(tuan)队由中国科学院(yuan)院士(shi)鄂(e)維(wei)南(nan)等人领銜(xian)，是“AI+Science”科学研(yan)究(jiu)范式的先(xian)行者，其首(shou)创的“多尺(chi)度建模+机器学習(xi)+高性能计算”范式，突破性地实现了多尺度分子(zi)模擬(ni)中精度與(yu)效率的統(tong)一。

据澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者此(ci)前報(bao)道(dao)，深势科技已推(tui)出Lebesgue科学计算平台、Hermite藥(yao)物(wu)设计平台以及Bohrium微(wei)觀(guan)计算与设计平台等。例如在醫(yi)药领域，深势科技与多家客户攜(xie)手(shou)，将物理建模+AI的计算范式与临床(chuang)前药物研发更廣(guang)泛(fan)的結(jie)合，通过Hermite Uni-FEP、Uni-Fold、RiD等模块，将自由能微擾(rao)理論(lun)、分子动力学、增(zeng)强采(cai)样算法与高性能计算相结合，精准预测蛋(dan)白(bai)质结构及构象(xiang)变化，并以化学精度高效評(ping)估(gu)蛋白与配体的结合自由能，为药物研发人員(yuan)提供高效精准的理论指(zhi)導(dao)，提升(sheng)药物设计与优化效率。

去年12月29日，总部(bu)位于北(bei)京(jing)的深势科技在临港注冊(ce)成立了深度势能生物科技（上海）有限(xian)公司。深势科技政企事务副总裁劉(liu)会師(shi)在接受(shou)澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者采訪(fang)时表示，公司在临港布局新一代分子模拟算法研发中心和AI輔(fu)助(zhu)药物设计业务中心，主要也是因为看到临港正在大力发展(zhan)算力，“我们在训练模型过程中，对算力是有需求的，另(ling)外(wai)临港尤其是要大力发展国产化算力，我们也想(xiang)为这方面添(tian)磚(zhuan)加瓦(wa)。”

从业务層(ceng)面来说，“我们在临港主要是布局我们的药物研发业务，包括我们自有管線(xian)的研发。”刘会师提到，深势科技的业务和临港甚(shen)至上海的人工智能、生物医药这样的先导产业有正相关的直接合作关系，“我们願(yuan)意(yi)把我们的研发以及产品(pin)納(na)入到临港的大的生态圈(quan)里来。”

上述《方案》同时提及，临港新片区也制定了一系列保(bao)障(zhang)措(cuo)施(shi)，包括加强人才保障、完善(shan)支持政策、推动开放合作等。据陆瑜介绍，如果AI企业到临港来，将优先提供临港的智能算力，同时通过发放算力券(quan)等形式，让企业优惠(hui)使用算力，“甚至对重点的AI企业，政府(fu)对它的算力成本(ben)直接可以给予(yu)不超过30%的补贴，这些政策我们都会出来。”

值得关注的是，在此次大会现场，中国電(dian)信临港公共智算服务平台暨(ji)国产GPU联合创新基地也正式发布。中国电信成立临港算力（上海）科技有限公司，将开展临港算力園(yuan)区建设，并将分批次投(tou)放4万个適(shi)用于智算、超算的高功率机架(jia)。

上海市经濟(ji)和信息(xi)化委员会副主任汤文(wen)侃(kan)当天表示，当前，以“网络为基础、数据为核心、算力为关鍵(jian)、安(an)全为底(di)线”的新一代信息基础设施已成为建设现代化产业的重要基础支撑。上海已提出构建“2+（3+6）+（4+5）”的现代化产业架构，这对以算力为代表的新型信息基础设施建设提出了更高需求。

而就在5月16日，上海市经济和信息化委员会公布了通过 《上海市数据中心建设导則(ze)》符(fu)合性评估的数据中心項(xiang)目名单，共支持了16个项目，其中位于临港的项目有2个。“截至目前，我委共支持新片区包括，商汤AIDC、有孚(fu)网络、信息飛(fei)魚(yu)等8个项目，合计2.8万个6kW标准机櫃(gui)，占全市已批机柜数量近1/5。”

汤文侃同时提出建議(yi)之一，即利(li)用临港充沛(pei)算力资源构建公共算力服务。“目前，临港的商汤AIDC已经接入了公共算力服务平台。在此也希(xi)望(wang)今天参会的各单位，特别是电信运营商，结合临港的网络特点，积極(ji)在临港建设极速算力承(cheng)載(zai)网，助力实现网络無(wu)所不达、算力无所不在、智能无所不及，推动算力成为与水(shui)电一样的公共服务。”

成立智算产业联盟(meng)，商汤当产业链链主

基于现有优势及未来需求，临港希望构建的是一个上中下游一体化的算力产业联盟，进行协同式、体系化发展。

陆瑜将临港的算力供给視(shi)作整条产业链的“中间一段(duan)”，一端(duan)为落地到临港的AI企业提供算力保障，另一端则涉(she)及到对算力来说极为关键的“芯片、软件、系统”，“我们希望有了需求端，也有了这样一个平台端，那么我们把计算的芯片企业、软件企业、系统企业集聚在这里，让他们深度地参与到这样一个系统的建设过程当中。”

杨帆也强调，“今天看到的大模型所有的成績(ji)的发展，它既(ji)是暴力出奇(qi)跡(ji)，通过人工智能三要素的持续规模上升带来的技术价值的提升，同时也是基础的研发能力和系统的工程化能力之间的深度结合，算法优化、数据的整理和选取(qu)、平台性算力的优化提供，这三者往(wang)往是互(hu)相連(lian)通的，很難(nan)把它变成割(ge)裂(lie)的环节獨(du)自去做。”

他表示，智能算力产业链的重要价值在于，“只有链上有更多的企业，大家去促(cu)进彼(bi)此的交流(liu)思(si)考(kao)，更深度地去进行一些合作，才能够在这样新的关键性的重大技术浪潮中，去做到更好的技术进步和支持。”

大会现场，新片区智算产业联盟也正式成立，联通作为联盟首任輪(lun)值理事长单位。据悉，未来联通将在新片区成立长三角(jiao)创新研究院，进一步助力新片区智算产业发展。

新片区智算产业联盟成员代表由智算算力、基础算力和超算算力中心等算力提供企业，GPU、FPGA、ASIC等算力芯片企业，以及大模型、AI for science等算力需求企业，共计25家企业，以及中国信通院华東(dong)分院、西(xi)安电子科技大学、电子科技大学共计3所高校(xiao)与科研院所共同組(zu)成，后续将开展资源共享(xiang)、技术交流和项目合作。商汤科技则被授(shou)予“新片区智算产业链链主”。

GPU芯片廠(chang)商沐(mu)曦(xi)当天即表示，分别滿(man)足(zu)AI推理计算、AI训练/通用计算、高性能渲(xuan)染(ran)功能的三類(lei)GPU产品，应用于AI推理、AI训练、数据中心、元宇(yu)宙(zhou)、雲(yun)游戲(xi)等领域，将賦(fu)能各领域轉(zhuan)型发展。

汤文侃也对临港新片区此次智算产业联盟的成立寄(ji)予厚(hou)望，“依(yi)托(tuo)商汤科技这样的链主企业，结合自身(shen)优势，探(tan)索(suo)产业链上下游全要素协同，形成数字(zi)经济新的爆发点。”

在当天的大会现场，有12家企业共同簽(qian)署(shu)了新片区智算产业上下游企业协同采購(gou)协议。陆瑜提到，新片区也将出台协同采购正面清(qing)单，“如果企业在建设国产化算力平台的过程当中，购買(mai)国产GPU等上游产品，我们就会给予补贴，这样也是鼓(gu)勵(li)上下游企业去更好地合作。”返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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