再次被带火的AI赛道 如何面对难以破解的算力难题
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【天极网企业频道】近段时间,随着ChatGPT的火爆,让更多人意识到我们正处在以ChatGPT为主线的新一轮人工智能创新周期,ChatGPT为人工智能产业注入新活力,有望带动AIGC类应用快速爆发,人工智能技术作为驱动数据经济的技术底层,有望迎来新的发展机遇。
我们看到,ChatGPT从算法类型来说,是AI自然语言模型算法,属于NLP(自然语言处理)类的AlphaGo。其中,围棋版的AlphaGo是数据有限的自我演算,ChatGPT则是开放数据,全世界互联网数据都是计算范畴,因此,它的数据量比AlphaGo增加了无穷倍,算力消耗也比搜索引擎大数倍。
人工智能的快速发展,极大拉动了算力的发展。如同生物大脑是“人智”的核心,人工智能也同样非常依赖一个高质量的“大脑”,即人工智能基础设施,包含计算、存储和网络。面对数据攀升、算法和模型领域的突破,“大脑”需要尽可能快速、精准地处理大量数据或执行复杂的指令,这对人工智能计算力提出更高的需求。
人工智能算力难题如何破解
比特网了解到,ChatGPT是基于GPT-3.5优化的一个模型,GPT-3.5是GPT-3.0的微调版本。GPT-3.5在微软Azure AI计算基础设施上进行训练,总算力消耗约3640PF-days。
这也意味着,ChatGPT大模型的特点使其无论是研发(训练)和基于应用(推理)都需要大量智能计算资源和数据存储及传输资源。
目前,人工智能的快速发展,极大拉动了算力的发展。如同大脑是“人”的核心,人工智能也同样非常依赖一个高质量的“大脑”,即人工智能基础设施,包含计算、存储和网络。面对数据攀升、算法和模型领域的突破,“大脑”需要尽可能快速、精准地处理大量数据或执行复杂的指令,这对人工智能算力提出更高的需求。
近日,ChatGPT因访问量激增而频频宕机,再次暴露了其算力短板,人工智能时代对于算力需求的大幅提升已不可避免,但多少算力可以应对当下人工智能的发展呢?宁畅副总裁兼CTO赵雷如实谈道:“目前,如果要说实现我们理想人工智能的算力需求,短时间来看也还需要两到三个数量级的算力,至少是现在100倍-1000倍的算力。”
近年来,随着AI技术正加速在各行业深度融合和落地应用,场景非常多变,行业呼唤能贴合场景需求的产品和服务。
“算力+人工智能”生态初显
虽然ChatGPT需要很大的算力支撑,但它也只是人工智能赛道里面爆火的产品之一。
赵雷表示:“未来还会有自然语言合成、自动驾驶、图形图像类等产品推出,它们越来越依赖大模型训练,因为训练的精度越高,或者训练模型越大,它给用户带来的反馈就越准确,也让用户有更好的体验,但面对模型体量快速的增长速度,对GPU或者AI芯片的要求就会越来越多。”
比特网认为以ChatGPT为代表的人工智能新时代,其带来的全新场景+原场景流量大幅提高,推动AI产业链上下游需求增长。提供算力的新片、服务器等基础设施,将会受益于ChatGPT的应用爆发,推动AI产业化由软件向硬件切换。
因此,算力+AI生态已经逐渐清晰,相关厂商也有众多产品实现大规模落地。
其中,宁畅几年前就推出了智定+战略,着力发展人工智能服务器,其在2021年就凭借X620 G40服务器就取得多项世界性能第一成绩,而后陆续推出X620 G50、X640 G40、X660 G45等多个系列的AI服务器新品。
赵雷介绍道:“就ChatGPT业务来看,非常适合在宁畅高端的X660 G45 AI服务器进行工作负载,该产品经过宁畅的性能调优,在一些国际、国内的排行榜中取得了多项第一的成绩。”
当下,随着AI技术正加速在各行业深度融合和落地应用,场景非常多变,行业呼唤能贴合场景需求的产品和服务。
期待人工智能时代
在过去的2022年,人工智能在各个行业的应用程度都呈现不断加深的趋势,应用场景也越来越广泛,人工智能已经成为企业寻求新的业务增长点、提升用户体验、保持核心竞争力的重要能力。
一直以来,我国始终强调科技兴国的重要性。数字经济时代,技术的力量更为凸显。近年来,我国政府相关部门相继发布一系列政策,更加明确了人工智能对于提升中国核心竞争力的重要支撑作用,加上新基建、数字经济等持续利好政策的推动,中国人工智能市场保持平稳增长。
而且,在面对人均算力尚低、算力随需处理的需求难以满足、算力应用广度和深度不够等问题上,我国也提出了“东数西算”工程,通过构建全国一体化的新型算力网络,优化数据中心建设布局,将东部算力需求有序引导到西部,利用西部的资源优势,为数字中国的发展提供低碳、低成本的优质算力。
随着我国还应在算力方面进一步加强智算中心、边缘数据中心等建设,不断满足政府、行业、企业甚至个人等多样化的智能场景需要,以算力+AI赋能智慧城市、智慧医疗、智慧农业等千行百业的高质量发展。
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