智能計算中心：新型“超級大腦”

劉佳璇

國防科技大學研制的天河二號超級計算機系統(tǒng)

2020年3月9日，科技部宣布支持重慶、成都、西安、濟南建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，加上此前獲批的北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津和浙江德清縣，國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)目前已增至11個。

作為新基建重要領域之一，我國人工智能已進入加速爬坡階段。

算法、數(shù)據(jù)和計算力是推動人工智能技術進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“三駕馬車”。寒武紀公司副總裁劉道福曾比喻，對人工智能來說，數(shù)據(jù)是“生產(chǎn)資料”，算法是“靈魂”，而算力是“第一推動力”。

“新一代人工智能需要新一代超級計算，不僅要在運算的速度上達到新水平，而且要在智能化應用上形成新局面?！敝袊乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長龔克說。

為應對新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，算力基礎設施正在升級。除對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center，簡稱IDC）進行智能化改造，使其成為能提供智能計算服務的算力平臺外，一些圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)需求而設計、為人工智能提供專門服務的智能計算中心（Artificial Intelligence Data Center，簡稱AIDC）也在加速落地。

根據(jù)2017年國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，到2030年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。如今，不少地方政府和企業(yè)正在布局人工智能計算，通過新型人工智能芯片和新型計算方法強化計算中心這一“超級大腦”，使其算力更強、速度更快，賦予人工智能更強勁的“爬坡之力”。

抗疫“小試牛刀”

隨著語音識別、人臉識別等人工智能技術的應用，人們已經(jīng)體驗到人工智能在日常生活中發(fā)揮的作用，而在阻擊新冠肺炎疫情的過程里，人工智能也在無人消殺、病毒溯源、輔助診斷、智能測溫和藥物研發(fā)上“小試牛刀”了一回。

以疫情預測為例，2020年2月下旬，來自南京的人工智能企業(yè)南棲仙策科技有限公司自主研發(fā)的可編程決策平臺Universe便搭建了一個疫情傳播模型。

該模型可預測60天的新冠肺炎疫情，并在僅有確診病例數(shù)據(jù)的情況下，推導潛在感染人數(shù)、接觸感染率等未知因素，進而在不同防控力度的預置條件下實施預測，為疫情防控提供決策輔助。

使這一預測模型更快學習真實疫情數(shù)據(jù)并推演未來的，正是116億億次/秒（1.16Eops）的智能化算力，由珠海橫琴新區(qū)的橫琴先進智能計算平臺所提供。該平臺的核心計算單元采用寒武紀公司最新一代人工智能芯片，能提供的算力比現(xiàn)有的傳統(tǒng)CPU高性能計算中心更強。

在算力領域，傳統(tǒng)高性能計算和云計算已較成熟，正在多個應用賽道上全面發(fā)力，但傳統(tǒng)CPU高性能計算中心的算力則很難滿足人工智能的要求。

人工智能的單點決策能力需要通過對海量數(shù)據(jù)的密集計算來實現(xiàn)。舉例來說，2016年3月谷歌人工智能阿爾法圍棋（AlphaGo）對弈韓國棋手李世石時，背后就有著數(shù)千臺服務器、上千塊CPU、高性能顯卡以及巨大的耗電量。

如果算力不能快速提升，那我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓練學習時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。

隨著數(shù)據(jù)總量的增長和智能化社會構建需求的擴大，人工智能產(chǎn)業(yè)對算力的要求越來越高。中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東認為，在新基建各大領域之中，相比云計算和大數(shù)據(jù)，人工智能對算力的需求幾乎是“無止境”的。

根據(jù)人工智能研究組織Open AI統(tǒng)計，從2012年至2019年，隨著人工智能深度學習“大深多”模型的演進，模型計算所需計算量已增長30萬倍。斯坦福大學發(fā)布的《AI Index 2019》報告也顯示，2012年以后，算力需求每三四個月就翻一番，現(xiàn)有算力面臨捉襟見肘的局面。

隨著新基建的加速建設，人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等融合也會進一步加快，智慧醫(yī)療、無人駕駛、智慧城市、智慧金融等應用場景，背后都需要算力支撐。（見圖1）

“如果算力不能快速提升，那我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓練學習時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能?！崩顺奔瘓F人工智能和高性能計算部總經(jīng)理劉軍說。

根據(jù)國際數(shù)據(jù)中心（IDC）和浪潮集團共同發(fā)布的《2019-2020中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，目前市場上普遍采用CPU+GPU芯片的方案來應對人工智能計算需要。由于GPU適用于人工智能的訓練負載，從而可實現(xiàn)加速，因此有越來越多的GPU供應商針對人工智能的需要生產(chǎn)產(chǎn)品，提出“為深度學習而設計”。

智能計算中心陸續(xù)落地

龔克認為，目前需要統(tǒng)籌利用大數(shù)據(jù)基礎設施，建設高性能、智能計算基礎設施，提升超級計算中心對人工智能應用的服務支撐能力。

無論是橫琴先進智能計算平臺還是灃東人工智能計算創(chuàng)新中心，都提出了以算力支撐為依托，打造智能化應用生態(tài)環(huán)境的目標。

“AIDC，不僅是比賽浮點運算速度提高，更要高效支撐人工智能的智能計算。比如，要探索發(fā)展面向智能制造的計算，探索發(fā)展面向大數(shù)據(jù)和人工智能算法治理的計算?！饼徔苏f。

應對新一代人工智能發(fā)展的需要，對算力的加強須圍繞人工智能訓練和推理需求，為激發(fā)產(chǎn)品創(chuàng)新和拓寬應用提供能力保障，而不只是單純的計算加速。

近年已有不少超算中心運用人工智能芯片和服務器來強化其算力，提升對人工智能產(chǎn)業(yè)的服務能力，簡單來說，這一路徑是對傳統(tǒng)超算中心“AI化”。

2019年8月，科技部發(fā)布《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設工作指引》提出，到2023年，全國將布局建設20個左右試驗區(qū)，這些試驗區(qū)需具備產(chǎn)業(yè)基礎較好、基礎設施健全、科教資源豐富、支持措施明確，并“重點圍繞京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、長三角區(qū)域一體化發(fā)展等重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略進行布局，兼顧東中西部及東北地區(qū)協(xié)同發(fā)展”。（見圖2）

可以看到，“為AI而生”的智能計算中心正在一些城市落地，其建設目標就是服務于區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)和智能化社會建構。

在西北，2019年，西安的灃東新城搭建了西北地區(qū)首個人工智能領域的新型基礎設施——灃東人工智能計算創(chuàng)新中心。

陜西省西咸新區(qū)灃東新城管委會新經(jīng)濟局局長、科統(tǒng)辦主任劉鑫對本刊記者說，該中心填補了西部地區(qū)人工智能基礎設施的空白：“西安具有科研、人才資源優(yōu)勢，獲批了國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，我相信在新基建的賽道上，西安可以跑出新速度?！?/p>

由中科院、廣東省、珠海市、橫琴新區(qū)共同建設的橫琴先進智能計算平臺也是一例。除硬件上采用國產(chǎn)人工智能芯片外，該平臺軟件系統(tǒng)也集成了成熟的國產(chǎn)智能軟件系統(tǒng)和智能計算編程框架，從而可以為人工智能產(chǎn)業(yè)提供可靠、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、智能計算服務。（見圖3）

這一項目也是粵港澳大灣區(qū)首個先進智能計算平臺，被列入廣東省政府2019年工作報告，并納入了廣東省委、省政府印發(fā)的《關于貫徹落實“粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要”的實施意見》。

橫琴先進智能計算平臺相關負責人對本刊記者介紹，橫琴新區(qū)對于新興事物的開放度和包容性具有國際化的眼光和視野，同時也展現(xiàn)了超乎想象的“橫琴速度”。目前，該平臺已向中科院計算所、中科院軟件所、中國科學技術大學、南京大學、南棲仙策、普強科技等十多家國內(nèi)領先科研院所和AI企業(yè)提供服務。2019年12月，該平臺的澳門分中心掛牌成立，目前已與澳門大學實現(xiàn)光纖互聯(lián)，未來將面向更多澳門企業(yè)、高校及科研機構提供智能算力。

“算力+生態(tài)”愿景

業(yè)內(nèi)人士指出，算力成本是人工智能企業(yè)發(fā)展的一大阻礙，企業(yè)花錢買定制化算力、建計算中心，會造成一定程度上的資源浪費，且單靠部分企業(yè)建設的計算中心適用面有限，將智能計算中心作為轉型升級的基礎設施投資，更能滿足產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展需要。

在中國工程院院士鄔賀銓看來，提升人工智能算力涉及一條龐大的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈：“有各類AI芯片，包括‘云端、用戶端的類腦芯片，以及各類傳感器、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、體感傳感器等。最重要的人工智能是通用的AI平臺，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理，機器學習、知識圖譜等。”

因此，夯實人工智能算力基礎，既是助力未來發(fā)展人工智能的必要舉措，也是帶動現(xiàn)有人工智能產(chǎn)業(yè)鏈加速滲透應用的路徑。（見圖4）

在2019年8月舉辦的AICC人工智能計算大會上，王恩東提出：“在計算力的推動下，現(xiàn)在人工智能正在從AI產(chǎn)業(yè)化向產(chǎn)業(yè)AI化的方向發(fā)展，在這個過程中需要建立開放融合的人工智能生態(tài)，從硬件到應用，全產(chǎn)業(yè)要緊密配合，面向多樣化個性化的用戶需求提供整體解決方案，讓人工智能用起來，用好它。”

算力搭建基礎層，要讓算力發(fā)揮最大效能，也需服務型平臺為應用層提供良好生態(tài)。因此，無論是橫琴先進智能計算平臺還是灃東人工智能計算創(chuàng)新中心，都提出了以算力支撐為依托，打造智能化應用生態(tài)環(huán)境的目標。

橫琴新區(qū)的愿景是，通過提供智能算力基礎設施及通用軟件服務，圍繞橫琴先進智能計算平臺，匯聚孵化人工智能企業(yè)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展打造“科技研發(fā)、產(chǎn)業(yè)孵化、創(chuàng)投資本、教育培訓、配套政策環(huán)境”的智能生態(tài)圈系統(tǒng)。

橫琴新區(qū)管委會黨委書記牛敬提到，“智能計算平臺作為本輪新基建建設的一個關鍵物質載體，其核心特征是通過引入AI技術賦能各個行業(yè)領域，從而衍生出全新的產(chǎn)業(yè)應用場景，直接帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，可支持和輻射智能交通、智能電網(wǎng)、智能制造、智能教育、智能金融、智能醫(yī)療、智能家居、智慧互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)多種智能應用場景，同時能為多類型的基礎科研提高效率。橫琴智能計算平臺目前正在積極服務粵港澳大灣區(qū)智能+產(chǎn)業(yè)需求?！保ㄒ妶D5）

而灃東人工智能計算創(chuàng)新中心將聚焦五大功能性服務：智能計算軟硬件資源共享及調度、交叉研究支撐、大數(shù)據(jù)應用、統(tǒng)一安全管控以及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新集聚。劉鑫表示，灃東人工智能計算創(chuàng)新中心也會開展人工智能人才培養(yǎng)工作，構建“平臺+應用+人才”三位一體的新型產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，注重打造“算力+生態(tài)”，形成從基礎層到應用層的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈，達到創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)升級的良性循環(huán)，推動各行業(yè)人工智能應用落地。