新一代人工智慧技術正步入跨越式發展新階段,成為引領現代產業變革的 核心力量,大力發展通用人工智慧已經成為全球潮流。 2024 年中國政府工 作報告中提出 「開展‘人工智慧 + ’行動,打造具有國際競爭力的數位產業 集群」,既順應全球人工智慧發展趨勢,也反映了未來中國產業升級的現實 需求,開啟了人工智慧技術在各行各業廣泛套用的新篇章。
「 人工智慧 + 」上升為國家戰略行動,人工智慧從推動各行業提質增效的技 術手段,升級為支撐經濟社會數智化轉型升級不可或缺的基礎設施和核心 能力。中國持續加強頂層設計,加快形成以人工智慧為引擎的新質生產力。
隨著人工智慧套用和產業發展進入加速期,公共雲成為推動全球經濟增長 和提升社會發展品質的關鍵驅動力。透過提供可延伸、靈活且經濟實惠的計 算資源,公共雲成為連線不同行業、不同規模企業協同創新的橋梁,為各行 各業提供了轉型升級的新機遇,能夠助推創新能力的整體提升,促進經濟多 元化、永續發展。
本報告 【2024人工智慧+時代公共雲發展模式與路徑研究報告】(pdf來源【幻影智庫】) 闡述了公共雲的概念內涵及其對未來經濟社會發展的重要意義,在 分析中國公共雲當前發展態勢與面臨問題的基礎上,提出了「人工智慧 + 」 時代公共雲發展的典型模式、模式要求、技術服務架構和健康長效發展路徑, 以期為相關從業者提供指導和參考。
公共雲為大模型套用提供「 AI+ 雲」的服務方式。 智慧時代雲端運算技術體系 加速演進,從單點技術競爭升級為芯片、網路、計算、模型全體系技術綜合 能力的競爭。公共雲巨頭為新一代人工智慧技術進步提供了強大支撐。以 OpenAI 和微軟 Azure 的合作為例,微軟提供裝備了上萬塊輝達 p00 GPU 和超過 20 萬核 CPU 的超級計算系統,用於支持 ChatGPT 大模型 訓練和線上服務。在公共雲上部署大模型,不僅能讓使用者更加及時地獲取到 大模型的最新功能和套用,還能透過其 PaaS 層和 SaaS 層為使用者提供極 為豐富的工具、元件和套用,從而支撐千行百業智慧化套用。截至 2023 年 11 月,已有超過 18000 家組織透過 Azure 接入 OpenAI 大模型服務 。
技術服務架構
「人工智慧 + 」時代的公共雲技術服務架構包括 IaaS 、 PaaS 、 MaaS 、 SaaS 四層。
1、以融合算力設施為支點的 IaaS
人工智慧的快速發展引爆算力需求,公共雲透過虛擬化技術將計算、儲存、 網路等基礎設施資源進行高效聚合,對外輸出融合異構算力服務,能遮蔽底 層復雜硬體、開源框架的技術細節,相容 X86 、 GPU 、 ARM 等多種芯片類 型伺服器,是破解中國當前 AI 算力瓶頸的最優路徑,也是實作 AI 大模型 大規模商業化的必由之路。
公共雲 IaaS 底層由模組化的 IDC 硬體設施和通用計算設施構成,透過雲 作業系統將多元算力資源、網路通訊資源和分布式儲存資源等進行排程優 化,讓使用者能夠根據業務需求動態調整計算資源的數量和配置,以滿足不同 的業務負載需求,並提供數據安全、身份安全等基礎設施安全服務。在算力 整合方面,透過聚合 CPU 、 DSP 、 GPU 、 DCU 、 PPU 、 ASIC 、 FPGA 等 多種計算單元來提升計算效能,面向 AI 套用提供高效訓練和精準推理能力, 並支持算力資源的大規模部署和彈性擴容;在網路通訊方面,支持高速 RDMA ( Remote Direct Memory Access ,遠端直接記憶體存取)鏈路服 務,實作零拷貝數據傳輸和智慧網路監控管理,減少算力芯片負擔的同時顯 著提高通訊效能和效率;在分布式儲存方面,針對不同套用場景提供塊儲存、 物件儲存等高效能分布式服務。
2、以 AI 工程化工具為重點的 PaaS
在 PaaS 層,公共雲服務可以為使用者提供統一的套用研發、測試、運維工 具和服務,同時面向人工智慧開發需求,提供高品質智算服務和機器學習框 架,輸出一站式 AI 開發能力。 PaaS 層使使用者無需在本地構建和維護平台 就可以擁有面向 AI 的工程化能力,在提升靈活性和效率的同時極大降低了 開發成本。
PaaS 層的主要包括通用雲產品與服務、大數據開發與治理服務和人工智慧 平台與服務。面向通用的雲服務需求,為使用者提供容器服務、資料庫、操作 系統、網路與 CDN 和各種中介軟體,使使用者無需關註底層硬體、系統軟體和 裝置運維管理,專心開發應用程式,簡化開發操作。面向人工智慧演算法模型 訓練對海量數據的需求,提供規模化數據采集、清洗、儲存、分析、治理等 功能,實作高效的大數據開發與治理。面向人工智慧開發與訓練需求,提供 場景化低程式碼開發工具、數據標註、特征提取、視覺化建模、分布式訓練、 機器學習框架、 AI 運維管理等工具,利用海量彈性的雲上算力資源,支撐 人工智慧模型訓練任務的快速開展。
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