ChatGPT时代的算力机遇与挑战：政府、企业、研究机构的多方合作与创新

在2023年5月29日，由我国中科院计算所主办的“ChatGPT下算力的机遇与挑战”主题研讨会成功举行。会议邀请了多位中国科学院院士和的中国工程院院士，包括陈润生、钱德沛、郑纬民、廖湘科等，以及来自北京应用物理与计算数学研究所的袁国兴研究员，中国信息通信研究院的余晓晖院长，国家信息中心的单志广主任，中科院计算所的张云泉研究员，清华大学的陈文光教授，中科院计算机网络信息中心的陆忠华研究员，国家高性能计算机工程技术研究中心的曹振南副主任等知名专家学者。这些专家们从技术、生态等多个角度进行了深入的交流和研讨，探讨了清力产业的发展趋势，并针对当前的人工智能基础设施及算力服务建设等问题提出了有效的应对策略。

算力基础建设的关键在于“通专”结合

今年以来，ChatGPT的概念持续受到关注，它推动了AI技术在各行各业中的广泛应用。随着应用场景的日益多元化和复杂化，对计算能力的需求也达到了前所未有的高度。在这个背景下，人工智能算力基础设施，这个推动算力供应的关键引擎，正面临着一场重大考试。

当前，我国超过30个城市正在积极筹备或已经提出了建设智能计算中心的项目，大部分都遵循着“政府引导、企业负责、共同运营”的发展模式。具体来说，就是通过地方政府财政的统一投入，建设完成后向各行各业提供公共计算资源和服务。在这个模式下，智能计算中心被视为公共基础设施，其设计目标是在满足广泛应用需求的同时，也兼顾特定应用场景的高效性和专一性。

在与会专家的共同认可下，我们得出了这样的结论：“通专”结合将成为构建人工智能算力基础设施的关键所在，并且为此提出了两条核心建设方向。首先，我们需要实现算力的整合。这就要求我们的人工智能算力基础设施要具备全精度算力，从而成为一个全才式的算力平台。这样，用户就能根据不同的应用场景，如“AI for Science”、“AI for Industries”等，灵活地调配算力资源，包括通用算力、专用算力和高性能算力，以推动其业务的发展。其次，我们需要推动生态的融合。这种“通专”结合的人工智能算力基础设施是一个全面的解决方案，对底层架构的开放性有着更高的要求。它既需要各种技术路线的竞争与创新，也需要各种技术路径的适配与兼容，以形成一个包含万象的整体架构。这样做不仅可以降低应用迁移的门槛，同时也能推动产业生态的发展。

算力网络不止于连接资源，更在于连接生态

随着ChatGPT的热度不断攀升，行业与区域之间的算力分布差距愈发明显，这也使得算力网络的发展逐渐成为众人瞩目的焦点。

在与会专家的共同观点中，他们强调利用计算和网络这两大IT与CT基础设施，能够为用户提供更加便捷的算力资源服务。在他们看来，要想实现算力网络建设的真正意义，还需进一步努力。具体来说，就是将全国范围内的各种类型的计算中心进行统一的管理和调度，从而实现对算力、存储、网络以及数据等分布式资源的优化整合。这仅仅是一个初步阶段。然而，更为关键的建设任务在于深化产业生态的内在联系，也就是将人与人、人与应用、人与服务紧密地连接在一起。

超算互联网作为算力网络的重要形态，从实践层面诠释了算力网络的建设本质。首先是狭义的互联，即在物理层面，连接不同体系架构的算力中心，构建可以统一使用、对外服务的基础设施，实现资源的调度、共享。其次是广义的互联，即在生态层面，以互联网的思维运营超算中心，基于计算、软件、应用解决方案等资源进行深度整合，建立一个以应用服务为主导的创新型平台，并通过市场化的运营和服务体系，紧密链接上下游，使供需方快速对接，快速找到各自需要的资源。

通过物理及生态层面的双重互联，算力网络可进一步使能算力服务，合理配置、融合、释放算力，降低应用门槛。让算力资源从高不可攀的技术变成普适普惠的服务，支撑国家重大的科研项目、社会民生以及千行百业的发展。（战钊）

来源：光明网