AI大模型热浪“席卷”下，加快算力发展“板上钉钉”
- 来源：智能制造网整理
- 2023/8/21 15:16:01
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算力已成为数字经济时代的关键生产力，是全社会数字化、智能化转型的重要基础。2023年8月19日，2023中国算力大会暨第二届“西部数谷”算力产业大会在银川举行。
大会期间，工业和信息化部部长金壮龙表示，截至目前，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到每秒197EFlops(每秒浮点运算次数)，位居全球第二。
这个成绩是可喜的，近年来我国算力产业不断发展、创新能力日益提升，尤其是在智能算力规模上，实现了持续增长的态势。
2021年，全球计算设备算力总规模达到 615EFlops，增速达到44%。中国计算设备算力总规模达到202EFlops，其中智能算力规模达104EFlops，增速为85%。从全球计算设备算力总规模来看，中国计算设备算力规模占到全球的占比三分一。
截至2022年底，我国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，算力总规模达到180百亿亿次/秒。《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示，2022年，我国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长，占全球市场比重达25%，计算力水平位居全球第二。
此外，中国信息通信研究院最新发布的《中国综合算力指数(2023年)》报告显示，截至2023年6月底，我国算力总规模达到每秒1.97万亿亿次浮点运算(197EFLOPS)。和2022年同期相比，我国算力总规模同比增长30%，智能算力规模同比增长约45%。
另据IDC预测，预计到2026年中国智能算力规模将达到1271.4EFLOPS，未来五年复合增长率达52.3%，同期通用算力规模的复合增长率为18.5%。
算力是计算机的运算能力，是指计算机硬件设备执行计算任务的能力。简单来说，算力越高，能够处理的数据量就越大，速度也就越快。通常，我们会以每秒能执行的浮点运算次数(FLOPS，Floating Point Operations Per Second)来衡量。
在人工智能大热潮下，算力成为非常重要的一个“角色”。人工智能技术需要大量的数据进行训练，而训练过程中会产生大量的计算任务，如果算力不足，就无法完成训练任务，也就无法得到一个高质量的模型。
8月15日，在讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会上获悉，讯飞星火与华为昇腾AI将通力合作，共同打造我国通用智能新底座，推动大模型训推一体化建设，实现从单点算力到集群算力、从节点创新到系统创新，摆脱算力卡脖子。据了解，为了保证数据计算的安全可控，算力底座需要完全自主可控的知识产权，甚至需要100%的自研技术。
算力对于人工智能技术的发展是至关重要的。为了提高算力，企业陆续开发出了许多新的技术和方法，例如使用更强大的处理器、更高效的算法、更先进的并行计算技术等等。此外，从各行业算力应用分布看，互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升，占整体算力50%的份额，是算力需求最大的行业。
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