認(rèn)清多樣算力,分清應(yīng)用場景

所謂算力,代表了對數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱。加快算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的背后,存在著對計(jì)算能力認(rèn)知性知識缺乏、應(yīng)用場景需求模糊等問題,導(dǎo)致供需錯位時有發(fā)生。

拿常見的智能計(jì)算和超級計(jì)算來說,二者在計(jì)量單位、計(jì)算精度及應(yīng)用場景上就有很大差異。

中國計(jì)算機(jī)學(xué)會高性能計(jì)算專業(yè)委員會秘書長張?jiān)迫赋觯壳暗某売?jì)算中心和智能計(jì)算中心,雖然都以“P”來作為算力單位,但超算的單位是“FLOPS”(每秒浮點(diǎn)運(yùn)算能力),而一些智能計(jì)算機(jī)的單位應(yīng)該是“OPS”(即每秒操作次數(shù))。這兩個壓根就是不同的單位,不能直接橫向比較,有些媒體關(guān)于智能計(jì)算1000P算力超過目前世界最強(qiáng)超算算力的報(bào)道,只能成為專家笑談。

同時,超算與智能計(jì)算的算力精度存在著巨大差異。超算為雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算,智能計(jì)算的算力精度多為對精度要求較低的單精度和半精度。通常情況下兩個相鄰精度的同等數(shù)值算力差距大約為2.3倍。當(dāng)然兩者的計(jì)算能力不是簡單量數(shù)差距,受到精度影響,多數(shù)智能計(jì)算機(jī)并不具備高精度數(shù)值計(jì)算能力,這也限制其在AI計(jì)算之外的應(yīng)用場景使用。而超算作為一種通用算力,高精度計(jì)算能力更強(qiáng),應(yīng)用范圍更廣。

定位自身需求精準(zhǔn)選擇適配算力

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動下,我國算力產(chǎn)業(yè)建設(shè)處于快速起步階段。但與世界上計(jì)算產(chǎn)業(yè)成熟、算力水平領(lǐng)先的國家相比,現(xiàn)階段我國算力產(chǎn)業(yè)缺乏整體布局,算力與數(shù)字產(chǎn)業(yè)的供需結(jié)構(gòu)仍面臨模式粗放的問題。

要合理利用算力為AI產(chǎn)業(yè)騰飛插上翅膀,要在正確認(rèn)識算力的基礎(chǔ)上,結(jié)合自身發(fā)展需求,對算力的應(yīng)用場景有著明確清晰的認(rèn)識。

對于不同的區(qū)域而言,如果目標(biāo)是希望建設(shè)成為科學(xué)創(chuàng)新高地,支撐多產(chǎn)業(yè)發(fā)展,那么超算算力是首選。超算既可以廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、能源、氣象、工程仿真等傳統(tǒng)領(lǐng)域,也可以用于生物基因、智慧城市、人工智能等新興領(lǐng)域,可全力支撐基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域及新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。例如在醫(yī)療領(lǐng)域,科學(xué)家使用分子對接技術(shù),針對與埃博拉病毒蛋白V35的對接、一天完成4000萬分子化合物的抗埃博拉病毒藥物篩選,這其中就有超算算力的功勞。

在AI快速發(fā)展的大環(huán)境下,如果只是希望用于支持專一的人工智能應(yīng)用場景,選擇相對造價低、專用性強(qiáng)的人工智能算力設(shè)施無可厚非。當(dāng)然,這里也需要注意,即使是人工智能領(lǐng)域,也分為圖像分類、自然語言處理及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等八大應(yīng)用場景,不同的應(yīng)用場景對算力的要求也不同,一般推理需要半精度或整型計(jì)算能力即可,而涉及到人工智能更關(guān)鍵的訓(xùn)練場景同樣需要單精度及以上的算力。

高精度與低精度,通用與專用,區(qū)域算力中心的規(guī)劃應(yīng)深入考量當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,匹配契合度更高的算力供給模式,方可打造高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展的算力產(chǎn)業(yè)體系。

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songjy

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