5g边缘设备对人工智能的影响(5g边缘计算主要包含三个要素)

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智能算力需求激增 多方部署提升供给能力

雄安城市计算中心。新华社记者 张铖 摄

随着大模型算法推动人工智能向更通用方向发展,我国智能算力需求激增。近期多方积极展开部署,优化算力基础设施布局,加大高性能智能算力供给,激发创新活力和应用潜力。

智能算力需求强劲增长

当前我国智能算力保持强劲增长。从基础设施方面看,中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书(2023年)》显示,截至今年6月,全国已投运人工智能计算中心25个,在建人工智能计算中心超20个。

从设备供给方面看,近6年我国累计出货超过2091万台通用服务器和82万台人工智能服务器,计算设备算力总规模达302EFlops。

值得关注的是,人工智能大模型等技术发展激发算力需求进一步增长,以AIGC为代表的人工智能应用、大模型训练等新应用、新需求快速崛起对算力提出更高要求。

浪潮信息高级副总裁刘军对《经济参考报》记者表示,随着ChatGPT将人工智能发展带入新阶段,数字化工具升级为智能化工具,智能算力成为关键底座。未来算力将是大数据发展的关键基础,智算中心将逐步成为主流选择。

中国信通院信息化与工业化融合研究所高级工程师黄璜认为,围绕“大算力+大数据+大模型”,智能算力成为数字化转型升级的重要竞争力。

多方部署提升供给能力

随着智能算力需求迅猛增长,多方积极部署进一步提升智能算力供给能力。

工信部等六部门近日联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》,在计算力、运载力、存储力和应用赋能四个方面给出量化指标,其中提出到2025年我国算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%。

地方也进一步加强算力资源统筹,高效推动算力基础设施建设。

《河南省重大新型基础设施建设提速行动方案(2023—2025年)》提出,实施高性能算力提升工程。加快建设郑州、洛阳等全栈国产化智能计算中心,构建中原智能算力网。到2025年智算和超算算力规模超过2000PFLOPS,高性能算力占比超过30%

《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》提出,将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划,加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心,形成规模化先进算力供给能力,支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。

相关专家表示,地方依托智能计算中心为当地科研院所和企事业单位提供普惠算力,支撑当地科研创新和人才培养,培育人工智能产业生态,推进人工智能应用创新。

激发创新活力和应用潜力

在业内人士看来,推动数字经济高质量发展,应不断壮大算力规模,提升智能算力供给能力,激发创新活力和应用潜力。

刘军表示,智算中心具有技术含量高、迭代速度快等特点,要以应用为导向推进建设,坚持开源开放、集约高效、绿色普惠等原则。具体来说,智算中心建设要以开放硬件和开源软件为主。作为公共基础设施,智算中心应普适普惠,朝着标准化、集约化、低门槛和绿色低碳方向发展,助力各行各业数智化转型。

赛智产业研究院院长赵刚对《经济参考报》记者表示,要加快推进工业、金融、能源、交通、医疗、教育等行业的数字化、网络化和智能化转型。围绕复杂环境下的广连接、大容量、低时延等智能化应用场景需求,推动物联网、5G、大数据、云计算、人工智能大模型等先进技术与各行业深度融合,同时推动智能计算、边缘计算等技术在垂直领域的拓展应用,推进面向重点领域的试点示范和规模落地,促进实体经济高质量发展。

记者 郭倩 实习生 刘鸿秀 北京报道

来源: 经济参考报

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