刘云涛 http://www.bdfyy999.com/zhuanjiatuandui/102982.html从乘车码、通信行程卡、健康码，到网课辅导、在线问诊、线上招聘……新一代信息技术在抗击疫情和复工复产中发挥了巨大作用，同时加速了社会向智慧进化。
这次疫情让人们重新认识了新一代信息技术的价值，云、大数据、AI等信息技术不仅支撑着工作、生活、交流的线上化，也渗入到了人流体温监测、流行病学调查等疫情防控的环节中。中央提出加速新基建，建设社会数字化转型所需要的ICT基础设施，也为社会智慧化升级按下了加速键。
中国工程院院士王恩东表示，支撑智慧化转型的，“正是我们一直所说的以云计算、大数据、人工智能为核心的智慧计算”。
他表示，中央决定对人工智能、大数据中心等新基础设施建设（以下简称“新基建”）提速，其实也是在为智慧计算的发展提速，而承载这种计算需求的生产中心——智算中心将成为智慧时代经济社会运行所必需的重要基础设施。
智算中心将成为智慧时代的基础设施。智算中心之于智慧社会，就像水利、交通之于农业社会，铁公基、电网之于工业社会。
王恩东表示，计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将劳动者由人变成了人加上人工智能，劳动者可以呈现指数增长；智慧计算将数据变成了一种新的生产资料，从有形到无形，生生不息，越用越多；智慧计算将计算力驱动的信息化设备变成了生产工具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。
王恩东表示，智算中心要成为新基建，必须满足以下三个基本要求：开放标准、集约高效和普适普惠。开放标准，要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的；集约高效，要求智算中心的建设要有超大规模，要采用领先的技术，保证自身的先进性；普适普惠，则要求智算中心发挥基础设施的社会价值，服务大众。
基础设施必然要以规模效应来实现降本增效，要能够快速建设。这就要求智算中心的建设就好比现在盖房子一样，采用预生产的、标准化、模块化的硬件来实现“装配式”建设。从标准化的节点单元，到标准化的整机柜，到标准化的微模块数据中心，再到整个智算中心，就像乐高积木一样，层层组装，快速建设。
作为基础设施，要求不同的智算中心能够互联互通。包括管理上的互操作，统一的调度分发、监控运维；业务上的互连接，包括网络打通、业务迁移等；数据上的互流通，实现容灾、数据共享等。
在计算和存储资源池中，除了传统CPU、GPU等，还可以应用更多新型计算芯片、存储介质和互连技术，进一步提升数据中心的处理能力。
例如，谷歌专为人工智能设计的芯片TPU。与GPU相比，TPU采用低精度(8位)计算，以降低每步操作使用的晶体管数量，是同代CPU或者GPU速度的15-30倍。同时，TPU还可以进行池化，实现了TPU之间的高速互联，也就是TPUPOD，并对外提供TPU算力服务。
软件层面，则通过软件定义，在可重构的硬件资源池基础上，通过灵活的组织，将不同的资源池组成专业的服务器、存储、网络系统，并实现资源的高效管理和调度以及数据在池化资源的灵动流转。当AI与软件定义结合后，赋予了软件定义更高级的含义。从业务上，实现了基于业务特征感知的智能资源调度，让合适的资源在合适的位置去执行合适的任务，就像我们说的让合适的人去干合适的事一样。从管理上，实现了智能化的运维，也就是智算中心的无人巡检、故障自愈等。
绿色节能是永恒的话题，从传统的节点内风冷，到机柜级冷板式液冷，再到数据中心的浸没式液冷整体设计，配合余热回收、相变储能等循环节能技术，可以实现PUE接近于1的目标，打造高效清洁的绿色智算中心。
但是行业用户的智慧转型，仍然存在着一个巨大的技术鸿沟，这个鸿沟里，有如何选择最合适的算法模型，有如何从软、硬件两方面对算法做性能优化，有如何对面向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问题。要填补这些鸿沟，需要智算中心提供整合的、易用的开放服务平台。
基于智算中心先进的AI算力基础平台、AI算力调度平台、AI算法模型来打造人工智能开放服务平台，汇聚并赋能行业AI应用的开发者，加速开发各种各样的行业智慧应用，加速行业AI化、加速产业AI化。、
王恩东强调，“新基建”着眼于构架数字化、智慧化基础设施，推动中国社会经济的整体升级转型。当前人类社会处于智慧升级的转型期，计算力成为社会经济发展水平的重要指征，各国政府对于IT基础设施的投资不断增加，新型的计算力竞争已经开始。智算中心以社会智慧化需求为目标，基于最新的技术和产业生态，在新基建的背景下，将成为未来计算力的主要生产中心。
未来，人工智能对计算的需求将占全球计算需求的80%以上，而承载这种需求的就是智能计算中心◇国家枢纽节点建设应做好网络、能源、算力、数据、应用等一体化发展，最终构建成以数据流为导向的新型算力网络格局。
当前，AI技术渐趋成熟，智能农机、智慧农业等改变着延续上千年的农业生产方式；智能工厂让生产效率显著提升；无接触送货、无人机送餐成为智慧物流新亮点……各种人工智能场景和数字化业务加速落地，对计算力需求旺盛。人工智能非营利组织OpenAI曾于年发布报告，提出自年以来，AI训练任务所运用的算力每3.43个月就会翻倍。到年，AI算力需求增长了30万倍。
该如何弥补人工智能算力“鸿沟”？中国工程院院士、高效能服务器和存储技术国家重点实验室主任王恩东的答案是：计算技术与产业需构建新发展格局，加速计算向智算转型，其中多元算力融合是关键，算力供给基建化是支撑。
王恩东说：社会的数字化转型升级离不开智能化改造，随着AI融入各行业，我们正进入一个智慧时代，全社会数据总量爆发式增长，对计算力需求大幅提升。计算力正成为数字经济发展的核心驱动力。计算力之于智慧时代就像电力之于电气时代，都是生产力的重要形式。我们可以通过计算力的情况，来分析一个国家的经济发展情况。
根据国际数据中心（IDC）发布的《全球计算力指数评估报告》，计算力与经济增长紧密相关，计算力指数平均每提高1个点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。从各个国家GDP数字与服务器的出货量来看，GDP与服务器采购额呈现出明显的正线性相关。美、中两国不仅GDP远远领先于日本和德国，每万亿GDP的服务器数量也远远高于他们，数字经济的贡献占比明显高于他们。实际上，我国各省份的情况与此类似，北上广浙每千亿GDP的服务器出货量远大于其他省份。可以说计算力是衡量经济社会发展水平的重要指标。
从实体企业层面，在10年前，全球市值最高的企业大部分是能源公司、金融企业，市值靠前的IT公司仅仅微软一家。到了近些年，全球最值钱的公司几乎清一色的信息技术与服务公司，如亚马逊、苹果、微软、中国的BAT等。有趣的地方还在于，这些排名靠前的公司也是全球采购服务器最多的公司，海量的计算力为这些公司创造了巨大价值。
面对算力供给“鸿沟”，计算技术与产业需要构建一个新的发展格局，简单概括起来可以描述为：要通过多元算力融合和算力供给基建化加速计算到智算转型。
智能计算是借助自然界，特别是生物界规律的启示，设计出求解问题的算法。例如人工智能神经网络模仿人脑的生理结构和信息处理过程，模拟人类智慧。智能计算有着传统计算无法比拟的优越性，其最大特点就是不需要对问题自身建立精确的数学模型，非常适合于那些由于难以建立有效的形式化模型因而无法用传统数值计算方法解决的问题。
运行智能计算的有各种人工智能专用芯片和加速卡。数据显示，年，全世界以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力总和已经超过了通用CPU，预计到年，AI加速芯片所提供的计算力可能超过全球算力总量的80%。智算将是智慧时代计算的主要形态，我们要加速这一转型进程。
加速计算到智算转型，多元算力融合是关键。进入智慧时代，算力多元化发展趋势愈加明显，主要体现在计算场景和计算架构的复杂多元。多架构引发了无法兼容、效率不高等问题。我们需要打破传统体系结构设计，创新智算体系结构，实现算力高效聚合和按需定义。
王恩东最后表示：“智算中心，不管你看得见或者看不见，它就在那里，源源不断产生智慧时代的动力：计算力。智算中心，就是我们这个时代的动力源。”
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