大模型新应用井喷即将到来,青云科技这样看算力问题

2024-04-16 10:17:40爱云资讯阅读量:1070

2024年5亿大模型新应用井喷即将到来,算力问题该如何解决?

此前 ChatGPT 之父 Sam Altman 也提到过:未来有两个非常重要的”货币“,就是算力和能源。因为大模型的重要生产力就是算力,要想解决算力紧缺问题,可以从以下几个方面入手:

一:能源转算力

我国工信部等六部门已经联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》也已明确提出:算力将与电能,共同作为支撑能源转型的重要战略资源和新型基础设施。此前的东数西算战略也提到,要推进算力与能源的协同发展与绿色发展。

因此,算力与能源的融合已是大势所趋,两者不可分割。算力的发展离不开能源技术的持续进步,而现在有些能源电力存在高昂的储能和综合成本。如果能让电力直接供应给智算中心,那可就是双赢了。这样一来,AI算力成本和电力成本都能大大降低。

二:优化计算框架

以ChatGPT等国外知名大模型为例,它们之所以能在海量数据中高效处理,离不开其背后强大的计算框架。通过算法改进和并行处理,我们可以让计算框架更加高效,从而提升算力。

三:用软件提升硬件效能

借鉴国外超算中心的成功经验,他们通过精心设计的软件架构和算法,实现了硬件性能的最大化利用。我们也可以采取类似策略,让软件和硬件完美协同,共同提升算力。再比如英伟达的 CUDA 技术就是一个很好的例子,它可以充分发挥 GPU 的性能,为大模型提供更强大的算力。

四、加快高端芯片自研。

只有掌握核心技术,才能真正解决算力瓶颈。我们要鼓励企业和科研机构加大投入,推动高端芯片技术的突破。目前国内有很多优秀的算力相关芯片厂商:

海光信息:诞生于中科院的企业,主要从事高端处理器、加速器等芯片的研发和设计,其产品广泛应用于服务器、数据中心等领域。

景嘉微:专业从事集成电路设计、图形图像处理等业务的公司,其研发的GPU芯片在国内市场具有较高的竞争力,广泛应用于图形图像处理、人工智能等领域。

龙芯中科:专业从事芯片设计和研发的公司,其研发的龙芯系列处理器在国内市场具有较高的知名度,广泛应用于服务器、桌面电脑等领域。

寒武纪:专注于人工智能芯片研发的公司,其研发的寒武纪系列芯片在国内人工智能领域具有较高的影响力,广泛应用于人工智能、云计算等领域。

华为海思:知名的通信设备和智能手机制造商,其研发的海思麒麟芯片在算力芯片领域具有出色的表现,广泛应用于人工智能、云计算和大数据分析等领域。

这些厂商在算力芯片领域都有较为出色的表现,为中国的算力产业发展做出了重要贡献。

此外,值得一提的是,青云科技与济南超算中心的合作就是一个很好的例子。他们共同打造的云计算平台,不仅提升了超算中心的算力水平,还为众多科研机构和企业提供了强大的计算支持。

综上所述,通过能源转算力、优化计算框架、提升软硬件协同效能、加快高端芯片自研,我们能够有效解决2024年5亿大模型应用带来的算力挑战。让我们携手共进,迎接未来的算力革命!

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