政府如何選擇新型算力中心？

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算力中心成新基建熱點

政府如何選擇新型算力中心？

■ 本報記者 程紅琳

國內算力中心建設如火如荼。政府主導、企業承建、聯合運營……通過多種模式創新越來越多的政府投入到算力新基建中，以期推動經濟高質量發展。

“國家有政策，部委有文件，各地政府紛紛規劃建立人工智能計算中心，但是總體來說，建設人工智能計算中心做什么，這個問題恐怕很多人都沒想明白。”在日前舉辦的2021算力中心健康發展研討會上，中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民如是說。

鄭緯民院士的顧慮，引發了在場學者們的熱議。研討會現場，不少學者認為，如火如荼的建設之下，要想更好地發揮財政資金應有的效能，正確認知算力經濟是前提。

算力雖好 應用更重要

有數據表明，算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。因此，算力正成為我國在新發展格局下衡量經濟狀況的“晴雨表”。算力雖好，但算力中心的投入動輒數億，有的甚至多達百億。為此，鄭緯民在開場致辭中直言：要促進算力中心健康發展，首先需要明確“應用”是什么。

鄭緯民的觀點獲得了在場專家們的支持。專家們認為——“用”，是唯一的目標，即一定要承擔國家或產業的重大應用。既然“用”是唯一的標準，數據中心、超算中心、智算中心分別承擔哪些應用呢？專家普遍認為，數據中心常用于處理數據密集、通訊密集的事務性任務；超算中心則偏重于科學計算等計算密集型的任務；智算中心則應用于特定的大規模AI任務。

對于不同的區域而言，如果目標是希望建設成為科學創新高地，支撐多產業發展，那么超算中心是首選。超算既可以廣泛應用于科學計算、能源、氣象等傳統領域，也可以用于生物醫藥、智慧城市、人工智能等新興領域，可全力支撐基礎科學及新興產業發展。而目前智算中心的應用主要涵蓋了語言/圖像處理、決策類以及強化學習等場景，不同的應用場景對算力的要求也不同，一般推理需要半精度或整型計算能力，而涉及人工智能更關鍵的訓練場景同樣需要單精度及以上的算力。

事實上，在一些政府主導的算力中心項目中，政府既是算力的“投資人”又是算力的“使用人”，且政府近年來對于算力有比較明確的應用場景，因此地方政府也應該從應用出發，再反推需要怎樣的算力中心。

厘清概念 算好經濟賬

記者發現，相對于易于理解的數據中心，超算中心以及智算中心的概念，近年來卻容易被混淆甚至被誤讀。

而對“算力”的模糊認識，也是非專業人士在探討超算中心及智算中心時，將兩者誤讀的重要原因。

據介紹，算力代表了對數字化信息處理能力的強弱，但不同類型的算力，會存在較大的差別。計算機的精度類型分為雙精度、單精度、半精度以及整數類型等，隨著精度減小，其處理復雜數據的能力和數據運算的范圍依次大幅度降低，同時對應硬件能勝任的任務也越來越聚焦到特定領域。智能計算機和超級計算機二者在計量單位、計算精度及應用場景上就有很大差異。目前業界衡量超級計算時多采用“雙精度浮點運算能力”，而智能計算機的衡量精度則多是單精度、半精度或整數型。

“近年來，由于算力概念的混淆，導致部分區域出現建設方向和建設需求錯位的情況。”在研討會現場，與會專家對這一現狀表達了擔憂。

“混淆傳統超級計算與智能計算可能會導致用戶或地方政府決策失誤——他們本意是建設強大的、面向多應用的計算集群，最后卻建成了只適宜人工智能應用的機器。”會上，中國科學院計算技術研究所研究員張云泉指出，智能計算機、超級計算機概念混淆，會引起行業混亂：“智算中心除了概念的混淆，更直接地體現是不同的智算中心之間的價格差異巨大。”

為此，與會專家表示，針對部分智算中心存在的價格混亂與虛高，區域在投建之前，應對智算中心建設費用進行多方對比，避免花費冤枉錢。

“好鋼用在刀刃上。”與會專家提醒，建設智算平臺前期，不應一味追求算力規模。專家們認為，規模與產業應用匹配即可，應將更多的資金留在后期軟件、應用、人才培育等需要進行長期投入的領域。

智算中心建設標準亟待解決

算力概念混淆、智算中心價格混亂、應用需求不明等現象的出現表明，當下我國智算中心的建設需要加強統籌引導，根據區域產業需要，定向建立智算中心，以保證人工智能算力資源得以健康、可持續發展。

“當前，超算中心的算力衡量標準已經相對明確。但智能計算中心還需要一個新的標尺來引導其走上健康發展的道路。”會上，張云泉認為，實現人工智能算力資源的健康發展，應設立針對不同智算中心的技術、價格、應用標準，制定一把可以度量的“尺子”。

“不同領域有不同的要求，適合產業應用的才是最好的。”北京應用物理與計算研究所研究員袁國興指出，不同領域應根據不同應用場景和產業發展的實際需求，采用標準程序計算，建設真正適合、有用的智算中心，充分實現經濟效益。只有形成業界普遍認可的統一標準，做好頂層設計，才能促進算力產業轉型升級，把算力中心建設落實在國家重大應用上，才能促進算力產業轉型升級、良性發展。

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