阿里巴巴|全球最大！阿里云推飞天智算平台，单集群算力超12EFLOPS( 三 ) 阿里云|大数据|云计算

高质量智算中心，将成为政企把握数字经济发展“窗口期”的新引擎。
三、三路玩家“抢滩”智算产业，阿里云13年底层技术创新大爆发近年来，各地智算中心如雨后春笋般涌现，据工信部统计，目前全国建成和在建的智算中心已有20多座。纵观产业界，阿里云、腾讯云这样的云计算大厂，华为、浪潮、曙光等ICT厂商，还有三大运营商及各地的大中小集成商都已经入局了，可谓摩拳擦掌。
值得一提的是，智算中心建设很重要，在建设完后能“用起来”更加重要。
产业究竟需要什么样的智算服务？
正如前文提到，智算中心要具备高效算力、AI赋能、自主创新、绿色节能等多种特征。阿里云智能全球销售总裁蔡英华认为，智算不仅在于规模大，更是需要绿色、高效并且具备产业实践。计算是一个庞大的复杂系统，没有体系化的核心技术能力，堆硬件是堆不出算力的，更无法带来实际的产业价值。
自2015年起，阿里云在河北张北、内蒙古枢纽乌兰察布、江苏南通、浙江杭州、广东河源等地布局数据中心。在本次推出的飞天智算平台中，阿里云也对13年研发的云网技术进行了集大成总结，以“灵骏”智能算力系统的形式打包赋能给产业。

灵骏拥有业界领先的异构计算弹性能力，以低通信延时、高并行计算效率为特征。这是如何实现的？
曹政谈道，这主要源于以下几大自研技术点：
1、自研RDMA高速网络架构， AI集群的“高速路”
阿里自2016年起投入研究RDMA（远程直接内存访问），目前已建成全球最大规模数据中心内的“高速网” 。基于端网协同的Solar-RDMA高性能网络协议和HPCC流控算法，灵骏能有效规避和弱化了网络故障、网络黑洞等灾害损失。
2、高性能集合通信库ACCL ， “防堵车”的调度系统
通过自研高性能ACCL（集合通信库）+自研硬件（如自研网络交换机），灵骏可实现GPU和网卡的智能匹配、节点内外物理拓扑自动识别及拓扑感知的无拥塞通信算法，对万卡规模的AI集群提供无拥塞、高性能的集群通讯能力。
3、加速软件KSpeed ，对特定需求“加Buff”
计算存储分离架构的“存储墙”问题显著，为此，阿里云通过自研高性能数据主动加载加速软件KSpeed 。基于KSpeed ，在部分场景中数据加载耗时可占据训练整体时长60%以上，能够将数据加载时长缩减到10%以内，相当于将单位时间内的计算性能提升了1倍。
当解决了云网问题， AI是智算中心更高层面的要求，同时是核心诉求。
阿里云飞天智算平台的一大特色，就是支持一套大数据+AI一体化产品体系。以机器学习平台PAI为例，它提供了模型训练部署、推理优化等AI工程化工具，比开源框架训练性能提升30%以上。 PAI可为万亿级别参数的超大模型训练提效超过7倍，整体能耗降低80%；PAI-blade以较低门槛，可将大规模预训练模型压缩100倍以上，减少端到端模型部署成本10倍以上，支撑大量复杂模型在对话机器人、自动驾驶、智能制造、金融量化等场景的应用。
飞天智算平台还开放海量阿里达摩院研发的AI模型，覆盖多模态大模型、视觉模型、NLP模型和语音模型等。达摩院是中国最早投入预训练语言模型研究的团队之一，多模态大模型M6的参数规模居全球之首，深度语言大模型AliceMind曾以81.26%准确率刷新国际权威机器视觉榜单VQA记录。
值得一提的是，从“中国算力一张网”战略布局来看，智算中心网建设需要有全局系统化意识。
2022年2月启动的”东数西算”工程明确要求数据中心建设“集约化” ，划定京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地为国家算力枢纽节点。阿里云两大智算中心等算力节点选址在枢纽节点，有望为“中国算力一张网”大战略提供助力。同时，阿里云在上海的华东智算中心也已在建设中，并有海外项目正在接洽。