人工智能計算中心是建設(shè)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)集群的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。近年來，我國多個中心城市加速推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)布局，以期在新一輪科技革命的機(jī)遇之中搶占發(fā)展先機(jī)，而搭建集約化、一體式人工智能計算中心也就成為了各地新基建藍(lán)圖中的重大工程。
眾所周知，算力、算法、數(shù)據(jù)是人工智能的三駕馬車。如果沒有算力的支撐，人工智能將難以走向應(yīng)用普及。因此，在人工智能計算中心建設(shè)熱潮中，將數(shù)據(jù)和算法協(xié)調(diào)起來的AI芯片便成為最受關(guān)注的模塊。
當(dāng)前，各行各業(yè)對適配AI模型的訓(xùn)練需求呈爆發(fā)式增長，而一個高質(zhì)量的AI模型是通過訓(xùn)練和持續(xù)迭代優(yōu)化而來的。當(dāng)大模型、多模態(tài)算法模型訓(xùn)練逐漸成為主流，人工智能算力需求每3.5個月就翻一番，企業(yè)在AI研發(fā)中進(jìn)行模型訓(xùn)練的算力成本居高不下。因此，能否為企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)提供可持續(xù)、高適配、高彈性的訓(xùn)練算力成為衡量各地人工智能計算中心“含金量”的核心指標(biāo)。如果沒有技術(shù)足夠成熟的訓(xùn)練芯片來提供訓(xùn)練算力保障，就難以保障平臺產(chǎn)出算法模型的效率，那么以億為成本而建設(shè)的人工智能計算中心也就成了“雷聲大雨點小”的空殼工程。
訓(xùn)練芯片和推理芯片之別
在實際的人工智能計算中心硬件布局中，芯片主要適配于推理和訓(xùn)練兩大場景。訓(xùn)練芯片和推理芯片之間的邏輯差別可以理解為：訓(xùn)練芯片像老師，一遍一遍教一個完全不認(rèn)字的小孩從零開始識字，一遍不會就再教一遍，直到教會為止；而推理芯片則是已經(jīng)學(xué)會識字的小孩，閱讀不同的書本時，可以識別出書本中的字。
換句話說，訓(xùn)練是從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)新的能力，而推理則是將已經(jīng)訓(xùn)練好的能力運用到實際場景中。離開了訓(xùn)練的推理，就相當(dāng)于空中樓閣。所以，相較于推理芯片，訓(xùn)練芯片是人工智能不斷進(jìn)化的基礎(chǔ)，也是眾多AI芯片廠商需要著力攻克的研發(fā)高地。
訓(xùn)練芯片有哪些特點
那么，與推理芯片相比，訓(xùn)練芯片在技術(shù)上具有哪些特點？
首先，訓(xùn)練芯片具備浮點運算能力。復(fù)雜模型的訓(xùn)練過程中，需通過精細(xì)的浮點表達(dá)能力對上千億個浮點參數(shù)進(jìn)行微調(diào)數(shù)十萬步。無浮點運算能力的芯片如用于訓(xùn)練將增加約40%的額外操作，以及至少4倍的內(nèi)存讀寫次數(shù)。
其次，訓(xùn)練芯片具有專用AI加速單元，并具有高能效比的特點。當(dāng)前有個別廠商采用2016年國外品牌GPU架構(gòu)，缺少AI加速單元，導(dǎo)致其AI訓(xùn)練能效比差，且能耗劇增。與之相比，配置矩陣加速單元的訓(xùn)練芯片可使AI訓(xùn)練效率提升10倍。
為AI產(chǎn)業(yè)提供充沛算力，需要在AI處理器硬件上有扎實的技術(shù)積累。據(jù)了解，目前許多人工智能計算中心使用的由昇騰 910 AI訓(xùn)練處理器，原生具備訓(xùn)練能力，集群性能業(yè)界領(lǐng)先。目前，該集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型訓(xùn)練（持續(xù)保持業(yè)界第一），并且性能還將持續(xù)提升。同樣，基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺的“鵬城云腦II”榮獲AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能計算存儲系統(tǒng)性能排行榜－全系統(tǒng)輸入輸出和10節(jié)點系統(tǒng)）兩項世界冠軍。
訓(xùn)練芯片市場前景廣闊
隨著自動駕駛、生物信息識別、機(jī)器人、自動巡檢等人工智能終端產(chǎn)品和應(yīng)用越來越普遍化，人工智能產(chǎn)業(yè)集群的價值不可估量。在從理論走向應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化過程中，訓(xùn)練芯片作為算力平臺的“心臟”，其市場也持續(xù)蓬勃發(fā)展。
研究機(jī)構(gòu)賽迪顧問發(fā)布的報告顯示，從2019年到2021年，中國云端訓(xùn)練AI芯片市場累計增長了約127%。2021年，云端訓(xùn)練芯片市場規(guī)模將達(dá)到139.3億元。據(jù)預(yù)測，從2019年到2024年，云端訓(xùn)練芯片的年復(fù)合增長率或達(dá)到32%。
以全國第一個人工智能計算中心——武漢人工智能計算中心為例，其一期建設(shè)規(guī)模為100P FLOPS AI算力，今年5月31投運當(dāng)天算力負(fù)載便達(dá)到了90%，投運之后持續(xù)滿負(fù)荷運行。如今，武漢人工智能計算中心仍在持續(xù)擴(kuò)容中。9月初正式上線的西安未來人工智能計算中心一期規(guī)劃300P FLOPS FP16（每秒30億億次半精度浮點計算）計算能力。作為西北地區(qū)首個大規(guī)模人工智能算力集群，其算力平臺承載力達(dá)到了當(dāng)下我國同類平臺中的領(lǐng)先的水平。
市場的高速增長預(yù)示著，當(dāng)人工智能發(fā)展到深水區(qū)階段，各行各業(yè)對AI訓(xùn)練算力的需求將長期保持幾何級增長。而訓(xùn)練芯片作為訓(xùn)練算力的引擎，也是人工智能模型訓(xùn)練的“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”，也將作為人工智能計算中心的靈魂得到更廣泛的重視。相信，在我國極為豐富的AI應(yīng)用生態(tài)優(yōu)勢引領(lǐng)下，無論是訓(xùn)練芯片還是推理芯片，都將得到更為長足的快速發(fā)展。
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