GPU持续升级 如何应对算力“贫富差距”
英伟达的GPU又升级了。3月19日，英伟达CEO黄仁勋发布了最新的B200算力芯片GPU，FP8精度下的训练性能是上一代的2.5倍，FP4精度下的推理性能更是达到了上一代的5倍。然而，这场技术狂欢背后，却令AI领域算力的“贫富差距”更加凸显。
大模型获得突破以来，无论是产业巨头还是学术界，都在为获取足够的算力资源而苦苦挣扎。去年9月，甲骨文董事长埃里森和特斯拉CEO马斯克在硅谷一家豪华餐厅中向黄仁勋“乞求”GPU的场景还历历在目。近日，人工智能领域知名学者、斯坦福大学教授李飞飞再次表达担忧：高校的AI研究已经被高昂的GPU成本所拖累，逐渐被产业界甩在身后。
Meta可以为模型训练采购高达35万个GPU，而斯坦福大学的自然语言处理小组，却总共只有68个GPU——这种“万”与“个”的悬殊对比，揭示了算力鸿沟的残酷现实。为此，李飞飞提出建立“国家级算力与数据集仓库”的计划，并称其重要性堪比“登月投资”。
对我国而言，情况同样严峻。以GPU等AI芯片为代表的稀缺算力资源，优先向少数大型企业供给，高校、中小微企业苦于高昂成本难以参与其中。
在此背景下，超大规模智算中心的建设或许能为解决算力短缺问题提供一个思路，成为我国在全球AI竞争中取得优势的重要一环。
事实上，我国早已在算力基础设施上展开积极布局。“东数西算”工程作为国家级的工程项目，在全国范围内规划了八大枢纽节点和十大数据集群，并且已经取得显著进展。
以十大集群之一的韶关集群为例，前不久，其首批上线运营的华南数谷智算中心，一期规划算力16000P（1P约等于每秒1000万亿次计算速度），规模居粤港澳大湾区首位。预计到2025年初，韶关集群的智能算力规模将达到50000P，成为大湾区、广东省乃至整个华南地区的最大体量。这些算力资源，不仅可以满足高校的科研需求，还可以为中小企业等各行各业提供实时、高效的算力支持。
然而，超大规模智算中心的建设并非易事。它需要突破一系列核心技术，其中异构算力的统筹和调度尤为关键。异构计算，即多种算力的混合使用，对于实现全国算力中心的大一统和优化资源利用至关重要。在多个数据中心或智算中心互联互通的复杂场景下，异构计算的挑战前所未有。传播内容认知全国重点实验室研究员张冬明表示，在异构算力的建设和发展过程中，国产AI芯片必将扮演越来越重要的角色。然而就目前来说，受配套软件、固件支持等生态系统方面的制约，真正能够有效支撑大模型训练的国产算力集群并不多。
这些情况已被有关部门敏锐捕捉到。今年年初，工业和信息化部等七部门联合印发的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》中提到：“加快突破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。”
专家认为，在当前阶段，大部分算力性能的提升主要来自“系统集成”。既有基于小芯粒技术的芯片级集成，也有基于一卡多芯技术的板卡级集成，还有基于液冷和高互联的机架级集成。因此，建议在加强单芯片能力的同时，应注重提升AI算力的系统集成能力，从单点突破转向横向拓展，对芯粒、液冷、互联等相关技术持续投入，进一步实现AI算力系统的高算力、高效能、高稳定、高性价比。
当前，智算中心正在成为通用人工智能发展的关键。而超大规模智算中心，正在成为智算中心持续演进的未来形态。随着智算中心的发展成熟，“开箱即用”的智能计算服务有望成为主流。当然，这需要产业界、学术界和政府的通力合作。
在算力资源的统筹配置方面，业内人士建议，政府可以通过行政手段，以统筹建设的方式集中采购，通过“云化”将算力按P销售，再以“算力券”等的方式补贴中小型科研机构，以促进AI的研究和应用发展。
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有。如因无法联系到作者侵犯到您的权益，请与本网站联系，我们将采取适当措施。