鄧泰華告訴觀察者網(wǎng)，目前部分用戶(hù)確實(shí)還在基于自建算力訓(xùn)練大模型。但未來(lái)隨著大模型越來(lái)越復(fù)雜，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，如果企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)都靠自有算力去訓(xùn)練，可能無(wú)法提供足夠的算力，訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)也會(huì)大幅增加。另外，即便用戶(hù)自建了足夠大的算力，但計(jì)算業(yè)務(wù)天然存在波動(dòng)，仍會(huì)出現(xiàn)能耗閑置，并不是一種最經(jīng)濟(jì)的選擇，也不符合國(guó)家“雙碳”的目標(biāo)。

因此，包括人工智能計(jì)算中心、超算中心等大型算力基礎(chǔ)設(shè)施，天然適合集約化建設(shè)。

通過(guò)算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度，在A中心算力波峰時(shí)，可以將排隊(duì)任務(wù)轉(zhuǎn)移到算力波谷的B中心計(jì)算，削峰填谷，多計(jì)算中心都可以保持算力高利用率，將計(jì)算中心的能耗充分利用起來(lái)，從全局和長(zhǎng)遠(yuǎn)角度看，是進(jìn)一步提升電能利用率、降低碳排放的有效路徑。

后續(xù)，不僅是智算中心聯(lián)網(wǎng)，各地超算中心、一體化大數(shù)據(jù)中心算力樞紐，都可以并入中國(guó)算力網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、算力、算法、模型、服務(wù)等多要素共享與流通，用戶(hù)也可以按需申請(qǐng)、按需使用，在全國(guó)范圍內(nèi)調(diào)集算力來(lái)訓(xùn)練大模型。

對(duì)于大模型訓(xùn)練來(lái)說(shuō)，算力十分重要，AI計(jì)算框架的支撐同樣必不可少。

在極致性能上，昇騰AI框架MindSpore支持全自動(dòng)并行，可以把大模型拆分到不同的算子，訓(xùn)練過(guò)程中大圖可以拆分成小圖，小圖可以拆分成不同的計(jì)算單位，全部實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，不需要人工干預(yù)，可以最大化的利用算力資源，提升整個(gè)模型的訓(xùn)練效率。

為了更好的使能大模型發(fā)展，昇騰AI還構(gòu)建了從規(guī)劃、開(kāi)發(fā)到產(chǎn)業(yè)化的大模型全流程使能體系：包括建立大模型沙盤(pán)，規(guī)劃并牽引產(chǎn)業(yè)界真正需要的大模型；推出大模型開(kāi)發(fā)使能平臺(tái)，讓開(kāi)發(fā)者能夠快速完成大模型開(kāi)發(fā)；在大模型訓(xùn)練出來(lái)后，攜手業(yè)界伙伴共建大模型產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，讓更多伙伴基于大模型進(jìn)行場(chǎng)景化方案聯(lián)創(chuàng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化推廣。

過(guò)去一年，中國(guó)產(chǎn)業(yè)界基于昇騰智算中心先后發(fā)布一系列有影響力的大模型，包括華為云.盤(pán)古系列大模型；在NLP領(lǐng)域，鵬城實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了鵬程.盤(pán)古；百度發(fā)布鵬城-百度.文心；智源研究院發(fā)布悟道；多模態(tài)領(lǐng)域，中科院自動(dòng)化所發(fā)布全球首個(gè)三模態(tài)大模型紫東.太初；在生物制藥領(lǐng)域的鵬程.神農(nóng)等等。

對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，最為關(guān)鍵的還是產(chǎn)業(yè)化落地。

2021年底，基于全球首個(gè)智能遙感框架武漢.LuoJia和全球首個(gè)三模態(tài)大模型紫東.太初，華為攜手伙伴成立了智能遙感開(kāi)源生態(tài)聯(lián)盟和多模態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，如今半年多時(shí)間過(guò)去，兩大聯(lián)盟已經(jīng)開(kāi)花結(jié)果，陸續(xù)孵化出多個(gè)行業(yè)解決方案。

例如，千博信息基于紫東.太初開(kāi)發(fā)了手語(yǔ)多模態(tài)模型，開(kāi)創(chuàng)性地實(shí)現(xiàn)手語(yǔ)動(dòng)作與示意圖片和文字的聯(lián)動(dòng)，讓初學(xué)聽(tīng)障人士更加方便的理解，幫助他們解決溝通、就業(yè)等一系列難題。

這也充分體現(xiàn)出AI成果轉(zhuǎn)化中的社會(huì)價(jià)值。

更重要的是，在大模型產(chǎn)業(yè)化落地過(guò)程中，可以以更豐富的數(shù)據(jù)和參數(shù)、更泛化的應(yīng)用場(chǎng)景，來(lái)反哺大模型基礎(chǔ)能力，讓大模型更智能、場(chǎng)景適用性更好，從而又可以對(duì)行業(yè)應(yīng)用提供更大的支持，這樣就能形成大模型創(chuàng)新、到應(yīng)用、到迭代創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)正循環(huán)。

中國(guó)算力網(wǎng)建設(shè)仍有問(wèn)題待解

隨著中國(guó)算力網(wǎng)—智算網(wǎng)絡(luò)一期正式上線，人工智能計(jì)算中心將不再“孤軍奮戰(zhàn)”，算力、大模型、數(shù)據(jù)集、行業(yè)應(yīng)用等人工智能要素將充分流動(dòng)共享，成為應(yīng)對(duì)新需求的重要途徑。

但對(duì)整個(gè)中國(guó)算力網(wǎng)的建設(shè)來(lái)說(shuō)，似乎仍任重道遠(yuǎn)。