編者按：政府要服務(wù)社會公共產(chǎn)業(yè)，適合建“綜合醫(yī)院”;企業(yè)要服務(wù)自身專項需求，適合建“專科醫(yī)院”。
隨著數(shù)字經(jīng)濟進入新發(fā)展階段，算力已成為核心資源之一。據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計，我國各類算力中心總量超過46萬個，總面積逾1000萬平米，且未來將保持一定概率的增長。
然而，盡管算力這個詞在近年來很“火”，但其背后的含義，卻很少有人真正了解。“算力”受到關(guān)注，但背后的技術(shù)領(lǐng)域依然小眾、認知門檻高，“如果連算力概念都不了解，那么企業(yè)、政府在規(guī)劃算力中心時難免吃大虧，甚至出大事。”
基于這個問題，AI科技評論與某超算中心主任進行了訪談，在本文中討論了算力中心建設(shè)的要點，并分析該如何正確理解算力，以及厘清該領(lǐng)域經(jīng)常被誤會的地方。
1、對立統(tǒng)一
算力中心有多種，大致可分為數(shù)據(jù)中心、超算中心、智算中心等，而它們都可以用云的形式來提供服務(wù)。
其中數(shù)據(jù)中心在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中常用到，用于處理數(shù)據(jù)密集、通訊密集的事務(wù)性任務(wù)，比如手機app應(yīng)用的后臺數(shù)據(jù)數(shù)理。超算中心更偏重于科學(xué)計算等計算密集型的任務(wù)。最后，智算中心則應(yīng)用于特定的大規(guī)模AI任務(wù)。
超算和智算之間更容易被混淆，但要區(qū)分它們其實也很簡單，“我們可以把超算看成綜合醫(yī)院，把智算看成?？漆t(yī)院。”綜合醫(yī)院、專科醫(yī)院都有其存在的價值，并在動態(tài)意義上可以互相轉(zhuǎn)化，由此也暗示超算和智算的對立統(tǒng)一關(guān)系。
對立
“很多媒體對算力中心存在許多誤解，甚至都算不上是誤解，很多時候連基本概念都沒有搞清楚。”
近期，某人工智能計算中心宣布建成投運，不少媒體報道指出該智算中心的算力規(guī)模達到1000P，“AI算力峰值性能相當(dāng)于5萬臺高性能計算機。”
專家表示，媒體這種說法并不專業(yè)，就像說飛機飛的比100座山還高。“一座山的高度可能是100米，可能是8848米。一臺高性能計算機，可能有10個節(jié)點，也可能有10000個節(jié)點。”
另外，人們可能會認為，該智能計算中心的算力已經(jīng)超越了曾獲得超算TOP500榜單第一的富岳(537PFLOPS)。
但實際上，超算采用“FLOPS”即每秒浮點運算數(shù)為算力單位，而智能計算的算力單位一般會采用“OPS”即每秒操作次數(shù)為算力單位，兩者是完全不同的度量單位。
此外，智能計算的性能結(jié)果(單位OPS)通常是基于半精度及整型運算測試(AI基準)得到的，超算的性能結(jié)果(單位FLOPS)則是基于雙精度、單精度浮點運算測試(Linpack)得到的。
對于超算和智算之間性能的比較，專家持比較嚴苛的觀點，其表示1000POPS性能可能相當(dāng)于0 PFLOPS，“這里面涉及到能與不能的問題。具體還要看運算精度，而運算精度最終是影響到可執(zhí)行的任務(wù)類型的。就好比，我們不能說十個牙科診所相當(dāng)于一個綜合醫(yī)院。”
計算機的精度類型包括雙精度、單精度、半精度以及整數(shù)類型等，隨著精度減小，其表示的數(shù)值范圍依次大幅度降低，同時對應(yīng)硬件能勝任的任務(wù)也越來越聚焦到特定領(lǐng)域。
注釋：【100P雙精度性能超算】和【1000P半精度浮點性能智算】執(zhí)行任務(wù)對比
注釋：不同精度可執(zhí)行任務(wù)對比
“在AI推理、AI訓(xùn)練、模擬這個維度上，芯片的應(yīng)用上限由其底層構(gòu)造所決定，即使采用軟件優(yōu)化也無法再往上提升。”
此外，有些廠商還會模糊智能計算機的推理性能和訓(xùn)練性能，或者在同為FLOPS單位的情況下，掩蓋運算精度細節(jié)。“比如近期被媒體廣泛宣傳的聲稱達到超算TOP500第五的國外超級計算機，其實更接近于智能計算機，它的性能數(shù)值其實也是基于低精度運算得到的。”
統(tǒng)一
由于精度上的限制，使得智能計算機受限為專用算力，一般僅支持單個場景，而無法提供平臺性的服務(wù)。比如安防領(lǐng)域擁有海量視頻，智算中心可以只做一個任務(wù)即視頻處理，并且做10年乃至20年，它都能表現(xiàn)的很好。“但是，讓智算中心去跑需要運行數(shù)萬不同類型軟件的任務(wù)，那就是勉為其難了。”
因此，智算中心并不適用于公共服務(wù)型的算力中心，而更適用于企業(yè)。
超級計算機則是一種通用算力，更加擅長高精度計算，可勝任行星模擬、新材料開發(fā)、分子藥物設(shè)計、基因分析等科學(xué)計算任務(wù)，以及能源、氣象、工程仿真、生物基因、智慧城市等。
當(dāng)然，超算的勝任任務(wù)還包括人工智能，我們可以深入到芯片層面來比較。如果底層芯片采用的是CPU+GPU，那么其既能打造成超算，也可以打造成智算。因為GPU既能做雙精度運算，從而通用性很好，可用于科學(xué)計算，也可用于AI的模擬、訓(xùn)練、推理。
而如果底層芯片采用的是CPU+專用芯片比如AI芯片，那么其只能打造成智算。因為AI芯片無法做雙精度浮點運算，雙精度浮點運算大量涉及線性代數(shù)方程求解，“自然界的很多問題，包括科學(xué)問題、社會問題等，最后都可轉(zhuǎn)化為線性代數(shù)方程求解問題。”
盡管總存在某一方向主導(dǎo)的局面，但專家認為，我們?nèi)匀粦?yīng)該兩者兼顧，不能厚此薄彼。
超算和智算并不是互相排斥的存在，而是對立而統(tǒng)一的關(guān)系。也就是說，超算和智算應(yīng)該作為兩條路線分別發(fā)展，并在整體上協(xié)同，基于不同應(yīng)用、服務(wù)對象建立不同的算力中心。超算相對更適合用于公共算力服務(wù)，智算更適合服務(wù)定向企業(yè)。
2降本增效
明確了算力中心多樣性的整體布局理念之后，接下來要考慮的，自然是在每一條路線上發(fā)揮最大效用，即降本增效——提升算力中心的有效性。從方法論上，可以簡單總結(jié)為“花更少的錢，做更多的事。”
降本
造價越高的算力中心，不代表性能同等地提高。以粵港澳大灣區(qū)的兩家算力約等的計算中心項目為例，項目A的整體算力為1170POPS，造價約為5億元;而使用同等精度芯片的項目B整體算力為2000POPS，性能略超前者，造價卻達到了驚人的近30億元。換算下來，兩者每億元算力分別為234POPS、66.7POPS，相差350%。
也就是說，不同的算力中心在性價比上可能差別特別大。算力中心由于市場化不足，政府獲得的信息不對稱，使得造價不透明，一定程度造成了公共財政資源的浪費。
此外，將性能和任務(wù)相匹配，即“因地制宜”，仍然是最省錢的方式。除了上述提到了智算更專用，超算更通用以外，反過來看，不同行業(yè)適合的算力中心類型也是不同的，主要基于兩個維度，即通用和性能。
比如618、雙11等購物節(jié)涉及的任務(wù)類型非常多，更適合用數(shù)據(jù)中心來處理;而像氣候模擬、藥物篩選等定義相對單一的任務(wù)則涉及大量的高精度計算，則必須用超級計算機來處理;在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、人工智能應(yīng)用場景下，超級計算機和智能計算機均能勝任。
智能計算機確實在向前發(fā)展，但專家再次強調(diào)，智能計算機所謂速度和能耗上的優(yōu)勢只是理論上的，而在實際應(yīng)用中，智能計算機的表現(xiàn)不一定比超級計算機好。這背后的原因，即是“生態(tài)”——如何做更多的事。
增效
“由于專用芯片的市場占有率低，生態(tài)支持上不如通用芯片那么完善，因此其在實際運行中往往在性能、速度、功耗上不一定能超越通用芯片。智算當(dāng)前面臨的一大困難是生態(tài)建設(shè)，普及程度還很差。”
專家主要強調(diào)的是理論和實踐的差距，而媒體宣傳中可能瞄準的是另一些層面。生態(tài)一般更注重通用性和平臺性層面，但最好不要籠統(tǒng)地對任何一種計算類型談?wù)撋鷳B(tài)，因為所謂通用性和平臺性也是相對的。
“如今很多媒體經(jīng)常說出諸如‘智算中心生態(tài)不行’的話語，這種表述既對，也不對。首先智能計算確實支持的應(yīng)用很少，因此說它‘生態(tài)不行’是可以的。雖然智能計算只能用于特定AI應(yīng)用，但如果在個別應(yīng)用上達到一定的通用性，也能構(gòu)成一種小生態(tài)。”
3求同存異
回顧歷史，計算機的發(fā)展主要遵循兩條路線，即專用和通用，并且這兩個趨勢經(jīng)常交替出現(xiàn)。“在某一個時刻，我們可能更追求計算機的多任務(wù)即通用性能，直到碰到瓶頸，然后我們就會開始轉(zhuǎn)向另一個方向，即犧牲一定的多樣性，而追求某一專項任務(wù)的高性能。性能強、效率高、應(yīng)用廣泛(通用)一直是超級計算機的追求，而專用芯片也在不斷地嘗試拓寬自己的能力邊界。”
因此，盡管智算的發(fā)展目前尚屬幼稚，但正如超算就像綜合醫(yī)院、智算就像專科醫(yī)院，“超算、智算兩者各有其適用的領(lǐng)域，應(yīng)該求同存異。”
近年來算力這個詞不斷地被大眾所提及，在新基建的大背景下，這體現(xiàn)了社會對算力的真實需求。
“但是，對于從業(yè)人員而言，最重要的還是腳踏實地、一步一步地把基礎(chǔ)性工作做好，讓算力真正成為競爭力和生產(chǎn)力。”
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