AI大模型的“心臟”算力王者歸來
在數(shù)字浪潮中，AI大模型如日中天，成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)。然而，在這一切背后，算力作為支撐AI大模型的基石，更是功不可沒。今天，就讓我們一同探討算力的重要性，見證其王者歸來的時刻。
什么是算力
算力的字面意思，大家都懂，就是計算能力（Computing Power）。
更具體來說，算力是通過對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果輸出的計算能力。
我們?nèi)祟悾鋵?shí)就具備這樣的能力。在我們的生命過程中，每時每刻都在進(jìn)行著計算。我們的大腦，就是一個強(qiáng)大的算力引擎。
在PC的幫助下，人們充分感受到IT算力帶來的生活品質(zhì)改善，以及生產(chǎn)效率提升。PC的出現(xiàn)，也為后來互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
進(jìn)入21世紀(jì)后，算力再次迎來了巨變。這次巨變的標(biāo)志，是云計算技術(shù)的出現(xiàn)。
在云計算之前，人類苦于單點(diǎn)式計算（一臺大型機(jī)或一臺PC，獨(dú)立完成全部的計算任務(wù)）的算力不足，已經(jīng)嘗試過網(wǎng)格計算（把一個巨大的計算任務(wù)，分解為很多的小型計算任務(wù)，交給不同的計算機(jī)完成）等分布式計算架構(gòu)。
云計算，是分布式計算的新嘗試。它的本質(zhì)，是將大量的零散算力資源進(jìn)行打包、匯聚，實(shí)現(xiàn)更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。
具體來說，在云計算中，中央處理器（CPU）、內(nèi)存、硬盤、顯卡（GPU）等計算資源被集合起來，通過軟件的方式，組成一個虛擬的可無限擴(kuò)展的“算力資源池”。
用戶如果有算力需求，“算力資源池”就會動態(tài)地進(jìn)行算力資源的分配，用戶按需付費(fèi)。相比于用戶自購設(shè)備、自建機(jī)房、自己運(yùn)維，云計算有明顯的性價比優(yōu)勢。
算力云化之后，數(shù)據(jù)中心成為了算力的主要載體。人類的算力規(guī)模，開始新的飛躍。
不同的算力應(yīng)用和需求，有著不同的算法。不同的算法，對算力的特性也有不同要求。
通常，我們將算力分為兩大類，分別是通用算力和專用算力。
大家應(yīng)該都聽說過，負(fù)責(zé)輸出算力的芯片，就有分為通用芯片和專用芯片。
在數(shù)據(jù)中心里，也對算力任務(wù)進(jìn)行了對應(yīng)劃分，分為基礎(chǔ)通用計算，以及HPC高性能計算（High-performance computing）。
HPC計算，又繼續(xù)細(xì)分為三類：
科學(xué)計算類：物理化學(xué)、氣象環(huán)保、生命科學(xué)、石油勘探、天文探測等。
工程計算類：計算機(jī)輔助工程、計算機(jī)輔助制造、電子設(shè)計自動化、電磁仿真等。
智能計算類：即人工智能（AI，Artificial Intelligence）計算，包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等。
AI人工智能是目前全社會重點(diǎn)關(guān)注的發(fā)展方向。不管是哪個領(lǐng)域，都在研究人工智能的應(yīng)用和落地。人工智能三大核心要素，就是算力、算法和數(shù)據(jù)。
大家都知道，AI人工智能是一個算力大戶，特別“吃”算力。在人工智能計算中，涉及較多的矩陣或向量的乘法和加法，專用性較高，所以不適合利用CPU進(jìn)行計算。
在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，人們主要用GPU和前面說的專用芯片進(jìn)行計算。尤其是GPU，是目前AI算力的主力。
GPU雖然是圖形處理器，但它的GPU核（邏輯運(yùn)算單元）數(shù)量遠(yuǎn)超CPU， 適合把同樣的指令流并行發(fā)送到眾核上，采用不同的輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行，從而完成圖形處理或大數(shù)據(jù)處理中的海量簡單操作。
因此，GPU更合適處理計算密集型、高度并行化的計算任務(wù)（例如AI計算）。
這幾年，因?yàn)槿斯ぶ悄苡嬎愕男枨笸ⅲ瑖疫€專門建設(shè)了很多智算中心，也就是專門進(jìn)行智能計算的數(shù)據(jù)中心。我們平時看到的數(shù)據(jù)中心，基本上都屬于云計算數(shù)據(jù)中心。
任務(wù)比較雜，基礎(chǔ)通用計算和高性能計算都有，也有大量的異構(gòu)計算（同時使用不同類型指令集的計算方式）。因?yàn)楦咝阅苡嬎愕男枨笤絹碓蕉啵詫Ｓ糜嬎阈酒谋壤谥鸩皆黾印?/p>
前幾年逐漸開始流行起來的TPU、NPU和DPU等，其實(shí)都是專用芯片。
大家現(xiàn)在經(jīng)常聽說的“算力卸載”，其實(shí)不是刪除算力，而是把很多計算任務(wù)（例如虛擬化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、壓縮存儲、加密解密等），從CPU轉(zhuǎn)移到NPU、DPU等芯片上，減輕CPU的算力負(fù)擔(dān)。
算力的衡量
算力既然是一個“能力”，當(dāng)然就會有對它進(jìn)行強(qiáng)弱衡量的指標(biāo)和基準(zhǔn)單位。大家比較熟悉的單位，應(yīng)該是FLOPS、TFLOPS等。
其實(shí)，衡量算力大小的指標(biāo)還有很多，例如MIPS、DMIPS、OPS等。
MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量級。具體關(guān)系如下：
浮點(diǎn)數(shù)有FP16、FP32、FP64不同的規(guī)格
不同的算力載體之間，算力差異是非常巨大的。為了便于大家更好地理解這個差異，小棗君又做了一張算力對比表格：
前面我們提到了通用計算、智算和超算。從趨勢上來看，智算和超算的算力增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了通用算力。
算力的現(xiàn)狀與未來
早在1961年，“人工智能之父”約翰·麥卡錫就提出Utility Computing（效用計算）的目標(biāo)。他認(rèn)為：“有一天，計算可能會被組織成一個公共事業(yè)，就像電話系統(tǒng)是一個公共事業(yè)一樣”。
如今，他的設(shè)想已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。在數(shù)字浪潮下，算力已經(jīng)成為像水、電一樣的公共基礎(chǔ)資源，而數(shù)據(jù)中心和通信網(wǎng)絡(luò)，也變成了重要的公共基礎(chǔ)設(shè)施。
這是IT行業(yè)和通信行業(yè)辛苦奮斗大半個世紀(jì)的成果。
對于整個人類社會來說，算力早已不是一個技術(shù)維度的概念。它已經(jīng)上升到經(jīng)濟(jì)學(xué)和哲學(xué)維度，成為了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力，以及全社會數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石。
我們每個人的生活，還有工廠企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)，政府部門的運(yùn)作，都離不開算力。在國家安全、國防建設(shè)、基礎(chǔ)學(xué)科研究等關(guān)鍵領(lǐng)域，我們也需要海量的算力。算力決定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，以及社會智能發(fā)展高度。
算力：AI大模型的“心臟”
AI大模型如同一個巨大的機(jī)器人，需要源源不斷的動力來驅(qū)動。而算力，就是這臺機(jī)器人的“心臟”。沒有強(qiáng)大的算力，AI大模型就無法高效運(yùn)轉(zhuǎn)，更無法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測、智能決策等功能。因此，算力是AI大模型發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。
算力不僅關(guān)乎AI大模型的運(yùn)行效率，更決定了AI的邊界。在算力受限的情況下，AI大模型的處理能力會受到嚴(yán)重制約，無法應(yīng)對復(fù)雜多變的場景。算力的發(fā)展不僅促進(jìn)了AI大模型的進(jìn)步，更推動了整個科技領(lǐng)域的進(jìn)步。在算力的推動下，人類實(shí)現(xiàn)了從手工計算到自動化計算的飛躍，從數(shù)據(jù)處理到智能決策的蛻變。算力的發(fā)展將不斷拓寬科技領(lǐng)域的發(fā)展道路，為人類帶來更多驚喜。
隨著信息通信技術(shù)從云網(wǎng)融合向算網(wǎng)一體邁進(jìn)，算力和網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)的邊界日益模糊，形成以“算+網(wǎng)+協(xié)同”為主線的算力網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)格局，上游為底層硬件基礎(chǔ)設(shè)施，中游為算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)平臺、服務(wù)及關(guān)鍵技術(shù)，下游為賦能的應(yīng)用場景及最終用戶，產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)如下圖所示。
運(yùn)營商涉及算力網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)鏈上、中、下游多個環(huán)節(jié)，已在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域擁有不可復(fù)制的業(yè)務(wù)優(yōu)勢，因此站在運(yùn)營商視角，算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的核心在于“泛在高品質(zhì)的算力”和“靈活強(qiáng)協(xié)同的調(diào)度”。海量數(shù)據(jù)集中化處理、分布化計算需求爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)中心和邊緣計算行業(yè)是實(shí)現(xiàn)泛在高品質(zhì)算力的關(guān)鍵；算網(wǎng)業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)需要算力和網(wǎng)絡(luò)以一體化形態(tài)對外提供服務(wù)，具備智能化編排管理能力的算網(wǎng)大腦是支撐靈活強(qiáng)協(xié)同調(diào)度的核心。
從產(chǎn)業(yè)格局來看，目前全球科技巨頭均在加速算力側(cè)的布局，軟件廠商開始自研芯片，而硬件廠商則在搭建算力平臺。一方面，包括微軟、亞馬遜、谷歌和Facebook等軟件及互聯(lián)網(wǎng)巨頭均在加大自研AI芯片的投入，同樣國內(nèi)頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商阿里、騰訊、百度等也均披露了AI芯片的自研計劃，而另一方面，以英特爾為代表的芯片廠商則開始搭建算力平臺，發(fā)力軟件和云服務(wù)。
算力，作為AI大模型的“心臟”，其重要性不言而喻。在科技飛速發(fā)展的今天，隨著算力的發(fā)展，AI大模型領(lǐng)域也講創(chuàng)造更多的奇跡，為人類帶來更多便捷與智慧。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號數(shù)字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
