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我國智能算力規(guī)模居世界前列

2025-11-12 08:35 1619 點擊

□ 人民日報記者 谷業(yè)凱

基于最新人工智能理論、采用領(lǐng)先計算架構(gòu)的智能算力,正在為人工智能發(fā)展提供有力支撐。

黨的二十屆四中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》提出,“加快人工智能等數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新,突破基礎(chǔ)理論和核心技術(shù),強化算力、算法、數(shù)據(jù)等高效供給。”

工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示,截至今年6月底,我國在用算力中心機架總規(guī)模達1085萬標準機架,智能算力規(guī)模達788百億億次/秒,存力規(guī)模超過1680艾字節(jié),已發(fā)布1509個大模型,在全球位居前列。同時,智能算力應(yīng)用走向深入,與各行業(yè)耦合作用不斷增強,成為數(shù)字經(jīng)濟新底座。當前,智能算力應(yīng)用主要體現(xiàn)在哪些方面?算力新產(chǎn)品、新服務(wù)模式怎樣為高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐?記者進行了采訪。

驅(qū)動科研范式變革,加速原始創(chuàng)新成果產(chǎn)生

在西湖大學非編碼核酸生物學實驗室,研究員申恩志正在開展非編碼RNA(核糖核酸)的作用機制和生物學功能研究。“非編碼RNA約占人類轉(zhuǎn)錄組的98%,它不僅參與生命體的各種基本生命過程,而且與很多重大疾病的發(fā)生密切相關(guān)。”申恩志介紹。

非編碼RNA數(shù)量龐大,而且在生命體里是高度動態(tài)的,可以跟很多其他生命分子相互作用、相互調(diào)節(jié),如果單純采用傳統(tǒng)實驗方式研究,需要耗費大量時間和精力,也很難分析其中復雜的調(diào)控關(guān)系并找出規(guī)律。如今,申恩志團隊利用智算技術(shù)高效解析測序數(shù)據(jù),解決了以前單靠實驗解決不了的問題,大大加速了研究進程。

近年來,西湖大學在浪潮信息等企業(yè)助力下打造了領(lǐng)先的算力平臺,支撐科學家開展跨學科研究。申恩志認為,人工智能與生命科學尤其是計算生物學的跨學科研究,顯著提高了科學研究的速度和準確性,讓很多新的發(fā)現(xiàn)從不可能成為可能。

依托智能算力實現(xiàn)高效模型訓練與推理,極大加快了人工智能在科研領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新。國內(nèi)高校院所和算力企業(yè)也在加快產(chǎn)學研合作步伐,推動智能算力在科研領(lǐng)域落地。

南開大學智能計算系統(tǒng)研究室在眼底圖像血管分割研究中,借助高效人工智能計算開源框架,將單張眼底圖像的推理速度提升了2.4倍,從而推動眼底圖像分析技術(shù)的臨床應(yīng)用;上海人工智能實驗室和臨港實驗室、上海交通大學、復旦大學等緊密協(xié)作,僅用2個月就發(fā)現(xiàn)、驗證了2個癌癥新靶點;鵬城實驗室通過中國算力網(wǎng)整合20余座城市的算力節(jié)點,依托“鵬城云腦Ⅱ”服務(wù)數(shù)萬名科研人員……

在清華大學人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松看來,人工智能有望成為驅(qū)動科學范式革新的重要工具。在人工智能驅(qū)動的科研范式變革中,要善于利用智能算力發(fā)現(xiàn)“根節(jié)點”問題,如大模型預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等,“解決它,就可能給該領(lǐng)域帶來根本性變化”。

成果落地加快,適配多樣化應(yīng)用場景

國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》提出,“強化智能算力統(tǒng)籌”“推動智能算力供給普惠易用、經(jīng)濟高效、綠色安全”。

位于內(nèi)蒙古呼和浩特的伊利現(xiàn)代智慧健康谷,牧場里的奶牛擁有專屬的“健康檔案”。基于阿里云提供的人工智能算力以及飛天操作系統(tǒng),伊利構(gòu)建了“一云多芯、一云多算”的智能算力基礎(chǔ)設(shè)施,為人工智能應(yīng)用提供了穩(wěn)定、彈性的部署環(huán)境,并且將決策算法和生成式大模型融入生產(chǎn)和供應(yīng)鏈領(lǐng)域。

“靠人工觀察奶牛健康狀態(tài),效率低且主觀性強,現(xiàn)在通過計算機視覺識別奶牛眼部特征,我們能夠?qū)δ膛=】颠M行實時監(jiān)測與精準飼喂管理,有效提升了產(chǎn)奶質(zhì)量。”伊利集團數(shù)字科技中心數(shù)字技術(shù)總監(jiān)程國強介紹,在伊利智能工廠,智能算力賦能自動化生產(chǎn)線,不斷提升生產(chǎn)和管理效率。

“目前,伊利已開發(fā)超800個智能體。大模型覆蓋訂單履約、庫存周轉(zhuǎn)、物流時效等70%的供應(yīng)鏈場景,顯著降低了原輔料臨期、積壓及缺貨風險。”阿里云解決方案高級總監(jiān)賈朝輝表示,未來他們還將打造“智算云”,并結(jié)合牧草種植、奶牛健康等專業(yè)數(shù)據(jù)和行業(yè)知識,共同開發(fā)農(nóng)牧行業(yè)大模型。據(jù)介紹,自2023年開源第一款模型以來,阿里通義大模型在全球下載量突破6億次,衍生模型突破17萬個。

隨著高速動車組速度等級不斷提升,氣動外形設(shè)計成為研發(fā)的關(guān)鍵。中車集團以既有仿真、試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建高速動車組氣動載荷標準數(shù)據(jù)庫,依托百度飛槳深度學習平臺以及飛槳科學計算套件,構(gòu)建了空氣動力學智能化仿真大模型。

中國中車集團科技質(zhì)量與信息化部數(shù)字化創(chuàng)新處副處長、人工智能辦公室推進組組長陳鑒介紹,與傳統(tǒng)仿真方法相比,大模型實現(xiàn)仿真周期由超算資源的天級縮短至單機顯卡的10秒級,整體仿真效率提升30倍以上,結(jié)果誤差小于5%,推動我國高速列車外形設(shè)計從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型,推動高速動車組外形的智能優(yōu)選和快速優(yōu)化。

百度基于文心大模型與飛槳深度學習平臺打造的人工智能基礎(chǔ)技術(shù)底座,正在助力千行百業(yè)提效降本。百度首席技術(shù)官王海峰介紹,飛槳支撐超大規(guī)模自適應(yīng)分布式深度學習訓練,萬卡集群上大模型有效訓練時間占比達到98%,通過大模型壓縮、推理、服務(wù)部署全鏈條協(xié)同優(yōu)化,實現(xiàn)低時延、高吞吐的大模型推理。此外,飛槳持續(xù)積極開展硬件統(tǒng)一適配,為算力多元化提供了有力保障。

產(chǎn)學研協(xié)同,新產(chǎn)品新模式不斷涌現(xiàn)

近日,浪潮信息發(fā)布了面向智能體優(yōu)化的人工智能計算系統(tǒng)。其中,基于元腦SD200超節(jié)點人工智能服務(wù)器,DeepSeek R1大模型詞元(模型輸入輸出的基本單位)生成速度僅需8.9毫秒;最新發(fā)布的元腦HC1000超擴展人工智能服務(wù)器,使詞元生成成本大幅降低。

超節(jié)點服務(wù)器是在有限物理空間內(nèi),通過極低時延的總線級互聯(lián)技術(shù)和極簡互連架構(gòu),打造一個邏輯統(tǒng)一的緊湊計算單元,整個系統(tǒng)可以像一臺超大號計算機那樣運轉(zhuǎn)。

“開發(fā)超節(jié)點的關(guān)鍵是計算架構(gòu)的創(chuàng)新,即跟隨應(yīng)用和算法發(fā)展方向,以應(yīng)用為導向,以系統(tǒng)為核心,有效破解智能算力發(fā)展的瓶頸問題。”在浪潮信息首席人工智能戰(zhàn)略官劉軍看來,人工智能的大范圍應(yīng)用不斷推動算力高速增長,發(fā)展智能算力要克服系統(tǒng)規(guī)模逼近工程極限、能耗過高等挑戰(zhàn),有效平衡投入與產(chǎn)出。

在業(yè)內(nèi)專家看來,通過軟硬件協(xié)同設(shè)計與深度優(yōu)化,持續(xù)推動人工智能計算架構(gòu)的創(chuàng)新與突破,才能進一步促進大模型、智能體等人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟的深度融合,讓人工智能成為賦能千行百業(yè)的創(chuàng)新力。

2024年,在北京市科委中關(guān)村管委會組織下,浪潮信息等多家芯片、系統(tǒng)、大模型開發(fā)、應(yīng)用創(chuàng)新等領(lǐng)域的企業(yè)和機構(gòu)成立了“超節(jié)點算力集群創(chuàng)新聯(lián)合體”,相關(guān)單位緊密協(xié)作,在超節(jié)點互連協(xié)議、系統(tǒng)研制、標準制定、應(yīng)用部署等方面取得顯著進展。

作為參與方之一,太初(無錫)電子科技有限公司積極與科研機構(gòu)、運營商、算力服務(wù)商等合作打造智能算力解決方案,其推出的高密液冷智算集群已服務(wù)200余家高校企業(yè),支持超1200千萬億次/秒浮點運算算力需求。“智能算力的創(chuàng)新突破,離不開產(chǎn)學研協(xié)同和人才支撐。”公司首席產(chǎn)品官洪源表示,他們與湖南大學、南京郵電大學、蘇州大學等成立聯(lián)合研發(fā)團隊共同進行科研攻關(guān),此外還構(gòu)建了基于自研人工智能加速卡、軟硬件協(xié)同的教學實訓平臺,培養(yǎng)了一大批年輕、有活力且具備實踐能力的人才。

(原載于《人民日報》2025年11月10日19版)

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