芯片|超30城火拼智算中心！从建起来到用起来，要翻过这五道坎算法|长沙

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作者 | 李水青
编辑 | 漠影
近来，对话式AI模型ChatGPT一夜间刷屏圈内外，自动驾驶模型训练速度提升超百倍， AI助力靶向药研究成果频登顶刊……AI（人工智能）技术正更深入人们的生产生活，背后的算力需求呈现指数级增长态势。
智能计算中心（简称：智算中心）是一种面向AI技术研发与应用的数据中心，专门满足海量而多元化智能算力需求。
2023年1月10日，国家工业信息安全发展研究中心推出《智能计算中心2.0时代展望报告》（简称：《报告》），指出经过5年多发展，智算中心正由1.0粗放扩张阶段走向2.0精细规划阶段。

什么是智算中心2.0时代？我国智算中心发展面临什么样的真实挑战？随着当下各行各业数字化转型加快，作为数字化基础设施的智算中心的又遵循什么样的发展规律？回答这些问题具有很强的实际意义。
近日，智东西通过对话智算中心领域代表企业中科曙光相关负责人，对这些问题进行了深入探讨。《报告》收录了多项先锋实践，其中，曙光凭借5A级智算中心、浸没式相变液冷技术、全国一体化算力服务平台等多项方案成果成为典型样板。
一、超30城落地智算中心， 1.0时代面临五大挑战随着人工智能产业发展，我国智算中心建设自2017年以来按下快进键，进入十四五发展新时期更是被要求“适度超前发展” 。根据《报告》， 2017~2022年以来，我国超30城快速布局智算中心，涌现出包括京津冀大数据智算中心、长沙5A级智能计算中心等多个典型案例。
曙光相关负责人告诉智东西，当下智算中心主要分为企业自建和公共基础设施，全国30城智算中心大多是第二种情况，用于支持地方产业AI化、AI产业化及智能化治理等。
比如曙光目前在运营中的合肥、长沙等地中心，已为科学研究、工业制造、政务服务等多领域提供支撑，助药物研发、材料解析等近百项成果登上国际顶刊《Science》杂志，累计服务用户突破10万+ 。
根据《报告》，当下智算中心已逐渐赋能区域产业集群发展，但值得注意的是，其在多元算力融合、上下游协同、建设应用联动、能源消耗、使用价格等方面仍面临至少以下五大挑战：
1、通用算力和专用算力待融合。在自动驾驶、智慧医疗、智慧城市等不同场景中，算力需求不同。单一化算力方案难以满足多元算力需求，不能兼顾多产业和多领域。
2、算力、算法和数据协同不足。这些年来建设的智算中心，不同的芯片平台、算法模型、数据库、应用层面部分处于垂直一体化“孤岛”状态，软硬件兼容性问题有待改进。
3、投资建设运营有待联动。智算中心投资、建设和运营往往由不同主体负责。前期建设单位往往对建设后运营的模式、服务标准投入不足，出现了管头不管尾、建设运营割裂的现象，影响客户体验。
4、碳排放和能耗高。设备自身的能耗排放带来非常大的挑战，比如OpenAI公司的超大规模预训练模型GPT-3训练所需的耗电量为19万千瓦时，相当于2021年人均用电量的228倍。
5、投资成本和应用价格待规范。智算中心的投建成本较高，部分智算中心每100P半精算力的投资成本高达5-6亿元，远远高出正常市场价格，同时使用成本也较高，比如据保守估计GPT-3大模型训练费用超过1200万美元。