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【智能计算|智能算力，数字经济新引擎】近5年，我国算力总规模年均增速超过25%——
智能算力，数字经济新引擎（科技视点）
本报采访人员谷业凯《人民日报》（ 2023年02月06日第 19 版）
每秒百亿、千亿次的浮点运算能力，拍字节（PB）级的数据存储规模……许多人可能对这些指标没有太多概念，但如果说起春节档电影中的特效、渲染和人脸识别、智能客服、语音翻译等应用，大家应该不会感到陌生。
看得见的应用背后，是看不见的智能算力在支撑。基于最新人工智能理论、采用领先人工智能计算架构，提供算力服务、数据服务和算法服务的智能计算中心（简称“智算中心”），在推进人工智能和数字经济发展中发挥着重要作用。近日，由国家信息中心联合浪潮信息发布的《智能计算中心创新发展指南》（以下简称《指南》）显示，全国目前有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。智算中心的创新发展，有望成为带动人工智能及相关产业快速发展的新引擎。
算力资源是数字经济发展的重要底座
前不久，位于浙江宁波高新区的人工智能超算中心（一期）项目正式上线运营，可提供100P（即PFLOPS ， 1PFLOPS=1千万亿次浮点运算/秒）的半精度人工智能算力；在天津，智能计算中心项目一期工程于去年底完工，项目覆盖850余家企业及科研院所，达成意向合作算力空间120P；去年5月正式上线的成都智算中心，近期集中签约多个项目，聚焦智慧医疗、智慧办公等应用场景……
算力资源是数字经济发展的重要底座。随着数字经济蓬勃发展，数字化新事物、新业态、新模式推动应用场景向多元化发展，算力规模不断扩大，算力需求持续攀升。工信部日前发布的数据显示， 2022年，全国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架；近5年，算力总规模年均增速超过25% 。
当算力在千行百业落地应用时，不同精度的算力需要“适配”多样化的应用场景。特别是随着人工智能技术的高速发展，算力结构也随之演化，对智能算力的需求与日俱增。
“通用计算的概念区别于智能计算、超级计算等专用计算，是指原有CPU和GPU协同工作提供的通用型算力，其中CPU承担主计算工作， GPU用于图像处理，适用范围更广。但在人工智能计算场景下，其计算效率较低，相同浮点运算次数下，需要消耗更多算力资源。 ”阿里云相关技术专家介绍，智能计算则是以异构计算资源为核心，通常面向人工智能训练和推理的需求，因其专用性，在面向人工智能场景时性能和能耗更优。
国际数据公司（IDC）等发布的数据显示， 2022年，我国智能算力规模达到268百亿亿次/秒（EFLOPS），超过通用算力规模；预计未来5年，我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3% 。 “智能算力规模持续快速增长，智算中心适应产业需求的变化，提供一种更好更新的计算力供给模式。未来，智算中心将成为智慧时代主要的计算力生产中心和供应中心。 ”国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为。
智算中心发展呈现新趋势，为各类技术创新提供支撑
近年来，从国家到地方再到各类市场主体，都在大力推进算力资源布局建设，智算中心发展呈现算力的规模需求快速增加、围绕算法的服务模式持续完善、普适朴实普惠的服务生态逐步构建、绿色低碳的发展格局加速形成等新趋势。
单志广解释，智算中心能够提供大规模数据处理和高性能智能计算支撑，将经济、社会、产业中各种模型和经验“固化”下来，形成了新的生产力；大规模、大参数量预训练模型的出现，又使“预训练大模型+下游任务微调”的新范式，成为解决人工智能技术落地难问题的突破口；智算中心形成集算力、算法、数据、运营于一体的服务生态，加快了人工智能的普惠化；随着人工智能服务器功率密度的提升和应用场景的不断拓展，液冷等节能降耗新技术将得到进一步推广应用。