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业界首个人工智能算力高质量评估体系发布

导语:报告首次完整地构建了人工智能时代高质量算力的理论体系,并探索性地提出业界首个“五位一体”的高质量算力评估体系。

  在当前由大模型和AIGC(人工智能生成内容)驱动的AI时代,算力需求暴增,同时还面临供给不足、供需匹配难、能耗激增等挑战,算力产业亟须由“量”向“质”加速高质量发展。近日,《人工智能算力高质量发展评估体系报告》在2024中国算力大会期间发布,旨在助推高质量算力从概念到落地。

  该报告由浪潮信息联合中国信息通信研究院发布。报告首次完整地构建了人工智能时代高质量算力的理论体系,并探索性地提出业界首个“五位一体”的高质量算力评估体系。

  目前我国算力产业正处于由“量的扩张”转向“质的提高”这一重要关口,算力发展从规模速度型粗放增长转向质量效率型集约增长,算力产业规模扩张下开始以应用为导向,从过去的重资产、重硬件模式向软硬协同、服务驱动等高质量发展方向转型升级。高质量算力以其高性能和高效率优势引领着新质生产力的新方向,推动技术创新、产业升级、经济转型,助力经济社会向更高层次发展。

  报告对人工智能时代的“高质量算力”予以明确定义:高质量算力是基于最新人工智能理论,采用先进人工智能的计算架构,与算法、数据深度结合的高水平计算能力。高质量算力具备高算效、高智效、高碳效、可持续、可获得、可评估“三高三可”六大特征。

  高算效是指在提高算力理论算效的同时考虑更高的实测性能和资源利用率。理论算效主要体现的是部件和系统能力,2023年年底,全国在用算力中心平均理论算效为11.8GFlops/W,仅达到GB/T 43331-2023《互联网数据中心(IDC)技术和分级要求》中通用算力算效第三等级,表明算效水平仍有很大提升空间。实测性能体现的是应用场景下的实测性能,如单位时间内处理的Token数量、运行时延、模型训练时间、数据处理质量等指标。当前算力集群实测性能和理论性能差距过大问题明显,部分算力实际性能不足理论性能的10%。资源利用率则关注的是算力资源利用水平。据公开数据显示,传统模式下的智算中心GPU利用率平均数值低于30%。高算效就是要破解上述算效水平不高、算力资源利用率较低等问题。

  此外,高质量算力还具备可持续、可获得和可评估三大特征。可持续是指算力具备技术兼容、供应链完备、生态开放的特性,能够保证算力持续供给和升级迭代。可获得是指算力普适普惠,能够适用各种应用场景,同时算力使用成本较低。可评估是指可通过完整、有效的评估体系反映算力系统实际应用情况。

  聚焦高质量算力“三高三可”特征,报告提出了以系统设计提升算效、协同驱动提升智效、全生命周期管理提升碳效、基建先行推动算力普适普惠、繁荣生态推动算力可持续发展、多元评估加速算力规范化发展的高质量算力发展路径,有效推动算力发展“提质增效”,让高质量算力助力经济社会实现数智化转型和高质量发展。

  同时,报告还结合人工智能时代算力发展面临的机遇与挑战,针对算力系统从算效水平、智效水平、碳效水平、可持续水平、可获得水平5个维度推出面向人工智能时代的“五位一体”高质量算力评估体系。

【责任编辑: 王熙雁 】

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