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青云科技沈鸥:探究 AI 进化背后的“算力经济”
2023-08-24 18:59:04来源: 青云QingCloud

青云科技受邀参加了数智中国 AIGC 科技周 —— GDCC 全球分布式云大会 AI 大模型上海专场。在 AI 大模型训练前沿分论坛上,青云科技副总裁沈鸥以《算力革命与 AI 进化——构建智能未来》为题,同政府领导、行业专家、合作伙伴及媒体就 AIGC 落地工程展开分享与交流。


【资料图】

01

助力数字经济,人工智能开启算力时代

万物互联的数字经济时代下,全球信息数据总量爆炸式增长。以我国为例,2022 年全国数据产量达 8.1ZB,同比增长 22.7%,全球占比达 10.5%,位居世界第二。

然而超大规模的数据量对处理效率提出了越来越高的要求,这也让算力成为数字经济发展的核心要素,强大的算力使能企业、组织快速处理海量数据(603138),挖掘数据价值,优化业务流程,提高生产力和竞争力。

此前国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》,明确提出布局全国算力网络枢纽节点,启动实施“东数西算”工程。随着云计算应用规模持续提升,AI、5G、物联网技术的成熟和推广,多样性计算需求的应用场景也越来越多,如智慧政务、智慧能源、智慧金融、航空遥感、无人驾驶、生物医药、工业仿真等领域。

目前,人工智能大模型相继推出,算力的国内市场规模预计将突破 2000 亿,年增长率将超过 30%,成为经济发展的重要引擎。

02

技术可行性+业务价值,生成式 AI 蓬勃发展

沈鸥以一张“生成式人工智能框架图”讲解了生成式 AI 具备的高度技术可行性与核心业务价值。他谈到 ChatGPT 领域发展迅猛的主要原因之一,在于相应场景有技术可实现性和可落地性,譬如就 AI 训练而言,其背后需要大量 GPU 资源和算力资源以做支撑。

而在基础设施之上的 AIGC 算力模型,并非是凭空生成的技术或产品,无论是基础模型、微调模型和领域模型,背后都是近年来深度计算在各领域大量探索积累的结果,通过数据录入、矢量数据库、数据标签等训练和部署的过程。

通过以上技术的不断迭代,整个 AIGC 的业务价值体现在生成式 AI 输出品,可分为两部分:其一是基础的自动生成语音或者图片,其二是随着进一步的发展生成的代码集合、合成数据等,可在相应的水平行业、垂直行业领域进一步赋能企业发展。

03

包括 AI 算力在内的多元算力统一调度

随着企业对算力的需求不断增长,范围持续扩大,深度逐步递增,传统的云计算面临着多种服务瓶颈:

#多元算力管理瓶颈

传统云计算往往难以有效地管理和调配不同类型的算力资源,如 GPU 算力、HPC 算力、边缘节点算力,从而导致算力利用效率低下。

#网络瓶颈

智算动辄需要几百甚至几千张 GPU 卡,传统云计算的网络带宽和延迟可能无法满足某些应用场景的需求,从而导致数据传输速度慢、响应时间长等问题。

#数据存储瓶颈

传统云计算的数据存储成本可能较高,同时数据贯穿整个 AI 训练环节,可能存在存储孤岛,存储效率低等问题。

#行业应用整合

传统云计算可能无法实现跨平台应用,如 AI 推理平台、AI 训练平台、科学计算平台、容器计算平台难以整合。

#缺乏应用管理

缺乏面向多租户的运营服务,无法提供从计量、计费到客户服务的全业务运营流程。

针对以上问题,青云科技即将正式发布的 AI 算力调度平台,是基于青云云计算技术,面向 AIGC 等新兴场景,让最终用户能够快速申请资源、快速开始计算,以期优化业务和开发流程,打通开发环境、训练环境、数据资源,提高科研效率。

01

多元算力统一调度

对多元算力进行统一调度、统一管理,包括通用云计算、高性能计算、AI 智算、容器等平台,实现算力资源自动切换。

02

支撑海量应用场景

帮助企业实现应用数字化和智能化,加速数字化到智能化的转型,通过 AIGC 等新兴技术为业务流程重塑和业务场景迭代提供有力的工具,实现传统业务的转型升级以及新业务的增长。

03

适配底层异构硬件,打造强劲算力性能

统一纳管多种异构服务器、存储、安全等设备,海纳国产芯片,提供全栈信创云计算能力,为上层应用提供蓬勃算力。

04

智简运营运维

通过统一运营和运维管理平台,实现多种服务场景的运营化服务的同时,规范化高效运维,帮助用户实现精细化运营。

05

建设智能生态,打造丰富应用

通过开放的应用框架和模型服务,打造丰富的 PaaS 、 SaaS 应用生态,提供云原生、边缘、AI 等应用,助力用户快速搭建业务场景的落地。

AIGC 的发展离不开算力、模型与数据,三者缺一不可,青云科技专注于 AI 算力领域,期待与更多的合作伙伴一起夯实数字基础,推动 AIGC 产业创新,共赴智算未来!

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