AI大模型能否突破算力瓶頸？業內專家展望“超智融合”

越來越多人工智能大模型出臺，算力需求該如何滿足？

近日，由中國智能計算產業聯盟與全國信息技術標準化技術委員會算力標準工作組共同主辦的2024中國算力發展專家研討會上，多位院士、專家展望突破算力瓶頸的前景和挑戰。

根據國家數據局今年3月公布的信息，我國10億參數規模以上的大模型數量已超100個。按照規劃，下一步將加強通用計算、智能計算、超級計算等多元算力資源協同發展，實現算力資源供需平衡。

“鑒于我國在超算領域的技術積累，可以探索加強超級計算、智能計算融合發展，來應對算力資源不足的挑戰。”中國科學院計算技術研究所研究員張云泉說。

國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣介紹，“超智融合”隨著當前基礎算力、智算算力、超算算力等應用多元化發展而誕生，即采用混合型算力資源或融合型算力體系，來同時滿足多種不同算力的應用需求。

由于兼具超算的強大處理能力和智算的算法優化能力，“超智融合”技術被應用于我國超算互聯網的建設中。通過鏈接全國超算、智算中心，構建一體化算力服務平臺，國家超算互聯網平臺自今年4月正式上線以來，已有超過200家應用、數據、模型等服務商入駐。

2024中國算力發展專家研討會。（中國智能計算產業聯盟供圖）

不過，要實現超算與智算的深層次有機融合，仍需做大量創新探索。

中國科學院院士陳潤生認為，技術路徑上需要底層技術與體系結構完成軟硬件協同創新，基礎理論上也需有所突破。進一步而言，人工智能大模型“一味地堆芯片”并不可取，根本上還要向人腦學習，以更低能耗實現更高性能。

“‘超智融合’的進程將沿著超算支撐人工智能應用（for AI），用人工智能技術改進超算（by AI），‘超智’實現內生融合（being AI）三個階段演進。”中國科學院院士錢德沛展望未來計算技術發展，在最終的being AI階段，人工智能不再是一種外加的能力，而成為計算機的核心屬性，計算能力和智能化水平可能會遠遠超過今天的超算或智算。

去年以來，我國先后出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》和《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，對人工智能技術與產業發展背后的算力基礎設施做出詳細規劃。預計到2025年，我國算力規模將超過300EFLOPS（EFLOPS是指每秒進行百億億次浮點運算），智能算力占比達到35%。（新華社記者 董瑞豐、張泉）