加速智算系统创新,切实解决大模型算力“买不起、建不了、算不好”难题

2023年,生成式人工智能的爆发带来了历史性产业机遇,正在逐步改造重塑社会、经济、文化等各个领域。GPT-4、LLaMA2、文心、源等大模型在写文章、对话、企划、绘画、写代码等很多领域已经表现出了让人惊艳的创作能力。未来,AIGC与数字经济、实体经济的深度融合,还将创造出更多颠覆性的社会价值、经济价值。

2023年,生成式人工智能的爆发带来了历史性产业机遇,正在逐步改造重塑社会、经济、文化等各个领域。GPT-4、LLaMA2、文心、源等大模型在写文章、对话、企划、绘画、写代码等很多领域已经表现出了让人惊艳的创作能力。未来,AIGC与数字经济、实体经济的深度融合,还将创造出更多颠覆性的社会价值、经济价值。


生成式AI蓬勃发展的背后,算力,尤其是AI算力已经成为驱动大模型进化的核心引擎。计算力就是生产力,智算力就是创新力,已经成为产业共识。大模型时代的算力供给,与云计算时代的算力供给,存在很大的差异性。大模型训练是以并行计算技术将多台服务器形成一个算力集群,在一个较长的时间,完成单一且海量的计算任务。这与云计算,把一台机器拆分成很多容器的需求,存在很大的技术差异。


目前大模型研发已经进入万卡时代,从事大模型研发的公司和团队,普遍面临“买不起、建不了、算不好”的困局。为解决这一困局,需要以算力基建化改善算力供给,促进算力普惠,以算力工程化指导完善算力系统最佳实践,提升算力效率,以模型训练工具化手段,降低模型训练门槛,推动全栈智算系统创新,通过“三化”融合互补,促进产业链条各环节协同配合,加速释放大模型生产力,打造人工智能产业良好发展环境。

快速进化的人工智能正在呈现越来越强的泛化能力,但技术进步的不可预测性也在随之增强。为此,我们能够依赖的只有不断的创新,通过政策驱动、应用导向、产业构建等多重手段相结合,不断夯实大模型基础能力和原始创新能力,积极适应人工智能的快速迭代与产业变革,切实有效的解决好大模型算力“买不起、建不了、算不好”的难题。


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作者: 珠海东道

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