圖片來源：攝圖網
算力和人工智慧芯片是人工智慧技術開發中的兩個關鍵方面。 算力指的是電腦系統處理數據和執行指令的能力，對於人工智慧套用來說，需要大量的算力來處理復雜的數據和演算法。人工智慧芯片則是專門為人工智慧任務設計的芯片，具有高效的平行計算能力和低能耗特性。這兩者密切相關，因為人工智慧套用需要大量的算力支持，而人工智慧芯片能夠提供高效的計算能力。 因此，算力和人工智慧芯片的發展相輔相成，共同推動了人工智慧技術的進步和套用。
當地時間7月22日，「矽谷狂人」馬斯克在X平台上發文稱贊了xAI、X、輝達，以及其他支持團隊的工作，並表示，在當地時間淩晨4:20， 這些團隊合力打造的「曼非斯超級集群」開始投入訓練。
每經網訊息， 曼非斯「超算工廠」擁有10萬塊液冷p00 GPU，在單個RDMA結構(即遠端直接數據存取結構)上執行，是全球最大的超算集群。 按照成本估算，每塊p00的價格約為3萬-4萬美元。這也就意味著，馬斯克的「超算工廠」價值將達30億-40億美元(約合人民幣218億-290億元)。 從算力上來看，OpenAl GPT-4的訓練用了25000塊A100 GPU，約為「超算工廠」的1/20。
馬斯克在接受著名心理學教授喬丹·彼得森的專訪時透露，我們建造了一個大型訓練中心， 從硬體安裝到投入訓練，總共只花了19天。 同時，馬斯克表示， Grok 2的訓練已經完成，將於下個月釋出 。目前， Grok 3正在曼非斯的超算中心中進行訓練，預計年底將會釋出 ，屆時將是市面上最強大的模型。
回看智算中心行業發展情況：
——智算中心采用領先的人工智慧計算架構
【智慧計算中心創新發展指南】指出，智算中心的發展基於最新人工智慧理論和領先的人工智慧計算架構，算力技術與演算法模型是其中的關鍵核心技術，算力技術以AI芯片、AI伺服器、AI集群為載體，而當前的演算法模型發展趨勢以AI大模型為代表。在此基礎上，透過智算中心作業系統作為智算中心的「神經中樞」對算力資源池進行高效管理和智慧排程，使智算中心更好地對外提供算力、數據和演算法等服務，支撐各類智慧套用場景落地。而軟體生態則是智算中心「好用、用好」的關鍵支撐。
——AI芯片是智慧計算的主流模式
基於AI芯片的加速計算是當前智慧計算的主流模式。AI芯片透過和AI演算法的協同設計來滿足AI計算對算力的超高需求。當前主流的AI加速計算主要是采用CPU系統搭載GPU、FPGA、ASIC等異構加速芯片。
近年來，國產AI加速芯片廠商持續發力，在該領域取得了快速進展，相關產品陸續釋出，覆蓋了AI推理和AI訓練需求，其中既有基於通用GPU架構的芯片，也有基於ASIC架構的芯片，另外也出現了類腦架構芯片，總體上呈現出多元化的發展趨勢。
——AI集群能夠滿足智算中心的大規模算力需求
大模型參數量和訓練數據復雜性快速增長，對智算系統提出大規模算力擴充套件需求。透過充分考慮大模型分布式訓練對於計算、網路和儲存的需求特點，可以設計構建高效能可延伸、高速互聯、存算平衡的AI集群來滿足尖端的智慧計算需求。
2023年7月，華為宣布昇騰AI集群全面升級，推出第一個萬卡AI集群，擁有更快的訓練速度和30天以上的穩定訓練周期，十倍領先業界。目前，昇騰AI集群已支撐全國25個城市的人工智慧計算中心建設，其中7個城市公共算力平台入選首批國家「新一代人工智慧公共算力開放創新平台」。
——AI大模型是一種新的智慧計算範式
超大規模智慧模型，簡稱大模型，是近年興起的一種新的人工智慧計算範式。和傳統AI模型相比，大模型的訓練使用了更多的數據，具有更好的泛化性，可以套用到更廣泛的下遊任務中。按照套用場景劃分，AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態大模型等。業界典型的自然語言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。視覺大模型也已廣泛套用於自動駕駛、智慧安防、醫學影像等領域。基於多模態大模型的以文生圖技術也迅速發展，AI內容生成(AI Generated Content，AIGC)已成為下一個AI發展的重點領域。
前瞻產業研究院分析認為，算力資源是數位經濟發展的重要底座。隨著數位經濟蓬勃發展， 未來智慧算力的發展需求將快速擴大，智算中心建設浪潮掀起。 同時，通用智慧的演算法模型快速演進，大模型加速人工智慧套用;普適普惠的服務生態逐步構建，算力服務普惠化、演算法套用普適化;綠色低碳的發展格局加速形成， 節能降耗的液冷技術對於密度高、規模大、散熱需求高的智算中心優勢明顯，將得到進一步推廣套用。
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