記者實探：可容納20個千億級參數(shù)模型訓練 新型數(shù)據(jù)中心如何參與算力迭代？

“比方說我們這個機柜里面，總共有10臺服務器，根據(jù)功率，每個機柜會安裝8到16臺服務器，根據(jù)不同的需求和功能，實現(xiàn)計算和存儲。”在位于安徽蕪湖的中國電信云計算中心，總經(jīng)理張運保向記者介紹數(shù)據(jù)中心的運營情況。

2022年初，隨著國家發(fā)改委等四部門聯(lián)合批復，十個國家數(shù)據(jù)中心集群規(guī)劃正式公布，其中“蕪湖集群”赫然在列。

(資料圖)

政策引導下，蕪湖市迅速啟動算力“新基建”，一年多來，蕪湖市累計招引重點項目11個、總投資接近2300億元，其中不乏中國電信、聯(lián)云世紀、華為云等投資超百億的數(shù)據(jù)中心項目。

蕪湖電信云計算中心，工作人員正在進行機房巡檢

早在2017年，中國電信就將蕪湖作為31個云資源骨干節(jié)點之一，規(guī)劃建設集團級云計算中心。“目前已經(jīng)建成的數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模有1.5萬架，可容納的服務器的話有15萬臺，算力資源有50萬核。”蕪湖云計算中心總經(jīng)理張運保向記者介紹道，“我們目前部署的算力資源以通用算力為主，后續(xù)通過一些高性能的CPU，我們也在部署一些智算的能力。”

從通用算力到智能算力

數(shù)據(jù)中心建設贏來新機遇 新動能

當數(shù)據(jù)成為新的經(jīng)濟要素，算力也就成為了數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的關鍵驅動力，引發(fā)了全球對于人工智能大模型的高度關注，在公眾“圍觀吃瓜”之前，業(yè)內已經(jīng)先行一步。

位于上海臨港的商湯科技人工智能計算中心（AIDC），面向的正是人工智能時代爆發(fā)的大模型訓練需求。

位于上海臨港的商湯人工智能計算中心

“從硬件層面來說包含了我們各類服務器、各類芯片組成的一個計算集群，以及我們所有的AI計算平臺、數(shù)據(jù)平臺、網(wǎng)絡等。” 在商湯科技大裝置事業(yè)群智算中心總經(jīng)理林海看來，AIDC是需要打通軟件和硬件，組成可以進行模型生產(chǎn)的通用基礎設施。“目前為止我們可以實現(xiàn)4000卡GPU的單項任務的訓練，整個的并行效率可以達到91.5%，我們在這個園區(qū)里邊可以容納的訓練任務，可以實現(xiàn)20個千億級參數(shù)的模型的訓練。”

據(jù)了解，商湯早在2018年便開始布局人工智能計算原型機的研制，去年初，AIDC正式在上海臨港啟動運營，在市場人士看來，商湯已拿到了智能算力時代的“船票”。

頭部玩家群雄逐“數(shù)”

帶動云、軟件、芯片產(chǎn)業(yè)重塑

與商湯類似，作為國內領先的ICT企業(yè)，華為在2019年發(fā)布了由數(shù)千顆昇騰910處理器組成的AI訓練集群Atlas 900。在上海超級中心的數(shù)據(jù)機房，記者見到了這臺號稱“全球最快”的服務器機柜。

“從體積上來說，它跟我們傳統(tǒng)的機柜是同樣的，采用42U的設計，但是通過我們對于網(wǎng)絡、存儲和人工智能計算算力的高度集成，它單機柜可以實現(xiàn)20P算力。” 上海昇騰人工智能生態(tài)創(chuàng)新中心COO張中陽告訴記者。

上海超算中心機房搭載的華為Atlas900服務器

立足于全棧自研的數(shù)據(jù)中心解決方案，華為推出了業(yè)界唯一覆蓋“端、邊、云”全場景的達芬奇架構處理器，發(fā)布了包括支持通用計算的鯤鵬系列，支持AI的昇騰系列，支持智能終端的麒麟系列及支持智慧屏的鴻鵠系列，“應該是把昇騰稱之為NPU，實際上N它代表的就是神經(jīng)網(wǎng)絡計算，我們其實也是希望能夠在人工智能領域里面，推出一款專用的AI計算的芯片。”張中陽談到。

從芯片到軟件到云平臺，華為給出了支撐智能算力的國產(chǎn)答卷。

進入算力基建化時代

綠色+低碳成為數(shù)據(jù)中心建設新命題

來自國家網(wǎng)信辦的數(shù)據(jù)顯示，截至2022年底我國數(shù)據(jù)中心機架總規(guī)模已超過650萬標準機架，近5年年均增速超過30%。

面對大規(guī)模數(shù)據(jù)計算產(chǎn)生的熱能，傳統(tǒng)方式是使用空調降溫。而在中國電信蕪湖云計算中心即將啟用的機房內，“冷水主機+板換+冷卻塔”的聯(lián)合供冷模式讓人耳目一新。

蕪湖電信云計算中心水冷機房

“它跟我們早期的風冷相比，整個單位能耗就下降得非常多，通過冷水和熱水的交換，實際上實現(xiàn)了制冷的效果。” 蕪湖云計算中心總經(jīng)理張運保向記者介紹道。

商湯的AIDC則運用了一整套智能決策的系統(tǒng)來降低PUE，“在我們的訓練任務上來的時候，我們的IT功耗的水平，IT負載力的水平，跟外部的氣候條件以及跟我們所有設備運行的參數(shù)，這三者之間實際上是一個聯(lián)動關系。” 商湯科技大裝置事業(yè)群智算中心總經(jīng)理林海認為，解決能耗的問題，還需要借助AI管理的手段。

高能耗背后

隱含算力資源供需失衡的深層次矛盾

數(shù)據(jù)中心的投資可以帶來較高的經(jīng)濟外部性、利潤溢出效應。但算力要動起來，要與數(shù)據(jù)連同，才能將價值發(fā)揮出來。

在安永大中華區(qū)數(shù)字化與新興科技合伙人王志遠看來，當前我國算力供需存在“旱的旱死澇的澇死”這一結構不平衡現(xiàn)象。

“其實現(xiàn)在可能超過50%以上的IDC，CPU以及內存的使用比例非常低，存在算力的浪費，另外又有一些企業(yè)存在大量高并發(fā)的算力需求，由于缺少算力資源，無法響應客戶需求。”他認為，要解決這個問題，需要借助一些AI算力分配的邏輯，滿足企業(yè)對于算力的彈性需求。

由上海超算中心打造的算力調度平臺

我國算力供需結構失衡的另一層面體現(xiàn)在通用算力資源過多，智算資源不足，這一點也在人工智能時代被放大。

上海超級計算中心主任李根國認為，在數(shù)字經(jīng)濟轉型和國際市場競爭的背景下，當前我國的建設的智算資源還遠遠不夠，在他看來，我國算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的共同努力。

“不論是芯片制造的，還是服務器制造的，還是提供算力的機構，在國家戰(zhàn)略的推動下，攜手打造良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，每個環(huán)節(jié)各司其職，共同推動我國算力的發(fā)展。”李根國告訴記者。