算力在人工智能(AI)中扮演了什么樣的角色？

在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，人工智能（AI）已經(jīng)成為推動技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。

AI的發(fā)展離不開三大核心要素：數(shù)據(jù)、算力和算法。這三者相互依存，共同構(gòu)成了AI的基石。

數(shù)據(jù)：AI算法的“飼料”

數(shù)據(jù)是AI算法的“飼料”，是訓(xùn)練AI模型的基礎(chǔ)。在AI技術(shù)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注是上游基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，通過人工和機(jī)器標(biāo)注，將未經(jīng)處理的初級數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識別的信息。數(shù)據(jù)標(biāo)注類型包括屬性標(biāo)注、框選標(biāo)注、輪廓標(biāo)注、描點(diǎn)標(biāo)注等。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)為AI算法提供了豐富的訓(xùn)練材料，使其能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化。

算法：AI的背后“推手

AI算法是數(shù)據(jù)驅(qū)動型算法，是AI背后的推動力量。主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在大數(shù)據(jù)和大算力的支持下，展現(xiàn)出巨大的威力。這些算法通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化自身的模型，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的預(yù)測和識別。

算力：AI的基礎(chǔ)設(shè)施

算力是AI算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響著AI的發(fā)展。算力的大小代表著對數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。AI算法模型對于算力的巨大需求，推動了今天芯片業(yè)的發(fā)展。據(jù)OpenAI測算，自2012年以來，全球AI訓(xùn)練所用的計(jì)算量呈現(xiàn)指數(shù)增長，平均每3.43個月便會翻一倍，目前計(jì)算量已擴(kuò)大30萬倍，遠(yuǎn)超算力增長速度。

加快補(bǔ)齊AI芯片短板

AI芯片是算力的關(guān)鍵基礎(chǔ)。從技術(shù)架構(gòu)來看，AI芯片可以分為通用性芯片（如GPU）、半定制化芯片（如FPGA）、全定制化芯片（如ASIC）和類腦芯片。這些芯片通過基礎(chǔ)軟件的有效組織，最終釋放到終端應(yīng)用上。加快補(bǔ)齊AI芯片短板，提升AI芯片的性能，是推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

AI大模型帶動算力需求超越摩爾定律增長

AI模型訓(xùn)練算力增長速度超越芯片摩爾定律。AI訓(xùn)練任務(wù)中的算力增長已經(jīng)超越摩爾定律，顯示出對算力的巨大需求。例如，ChatGPT在短時間內(nèi)達(dá)到1億月活躍用戶，顯示出AI大模型對算力的巨大需求。

MR、車載等數(shù)字經(jīng)濟(jì)新型應(yīng)用場景帶來新的算力需求

新型應(yīng)用場景如MR（混合現(xiàn)實(shí)）和車載系統(tǒng)，對算力提出了更高的要求。MR需要強(qiáng)大的圖像實(shí)時渲染能力和計(jì)算能力，而車載系統(tǒng)則需要處理大量的數(shù)據(jù)和實(shí)時分析。這些應(yīng)用場景對算力的需求推動了AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

中美算力布局較為領(lǐng)先

在全球范圍內(nèi)，中美兩國在算力布局方面處于領(lǐng)先地位。根據(jù)信通院算力白皮書，2021年全球算力增速超過40%，其中智能算力占大頭，平均年增速超過80%。中美兩國在智能算力方面的投入和布局，為AI技術(shù)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

基礎(chǔ)設(shè)備：數(shù)據(jù)中心加速升級

AI服務(wù)器采用異構(gòu)式架構(gòu)，GPU數(shù)量遠(yuǎn)高于普通服務(wù)器。GPU架構(gòu)為主流加速架構(gòu)，是服務(wù)器核心成本構(gòu)成。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的硬件設(shè)備也在不斷升級，以滿足日益增長的算力需求。

網(wǎng)絡(luò)連接：算力配套的核心

網(wǎng)絡(luò)性能是決定AI集群算力效率的核心要素。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，研發(fā)更快速度、更高密度和更小型化的連接器以及更高集成度的線束成為行業(yè)技術(shù)發(fā)展的趨勢。

終端：邊緣算力建設(shè)加速

邊緣算力建設(shè)加速，MR是最具潛力的AI終端。谷歌PaLM 2的推出，展示了AI大語言模型的小型化發(fā)展，將帶來智能終端的再升級。終端推理計(jì)算能力要求將大升級，對應(yīng)存儲、傳輸、執(zhí)行、感知等硬件需求也將同步升級。

算力在AI中扮演著至關(guān)重要的角色。從數(shù)據(jù)標(biāo)注到算法優(yōu)化，再到芯片研發(fā)和數(shù)據(jù)中心升級，算力貫穿了AI技術(shù)的每一個環(huán)節(jié)。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，算力的需求也在不斷增加。未來，算力將繼續(xù)推動AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，為人類社會帶來更多的可能性。