作者|視聯(lián)戰(zhàn)略研究院
隨著一年多前ChatGPT的出現(xiàn)引爆人工智能(AI)浪潮,支撐大模型背后的“算力”概念突然闖進(jìn)我們的視野,成為科技圈炙手可熱的新詞,引領(lǐng)著最新潮流。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代新生產(chǎn)力,也許不少人知道算力有許多種,但能準(zhǔn)確區(qū)分且明了其中細(xì)微區(qū)別的人恐怕為數(shù)不多。
那么下面,我們就談一談算力的種類和中間的區(qū)別。
“通用算力、超算算力和智算算力”,算力之間大不同一般而言,根據(jù)應(yīng)用場景和計(jì)算特性,業(yè)界通常將算力分為“通用算力”“超算算力”和“智算算力”三大類,三種算力彼此區(qū)別,但又存在內(nèi)在聯(lián)系。
通用算力,一般指基于CPU的計(jì)算能力,設(shè)計(jì)用于處理廣泛的計(jì)算任務(wù);超算算力,通常指高性能計(jì)算(HPC),使用超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計(jì)算;智算算力,則專門用于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的計(jì)算能力,通常由GPU、TPU等專用硬件提供。從共性方面看,三種算力存在以下三大共同特點(diǎn):
- 一是計(jì)算能力上,無論是通用算力、超算算力還是智算算力,它們都提供計(jì)算能力,用于處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。
- 二是技術(shù)基礎(chǔ)上,它們都依賴于硬件設(shè)備(如CPU、GPU、ASIC等)來實(shí)現(xiàn)其計(jì)算功能。
- 三是應(yīng)用范圍上,各類算力都廣泛應(yīng)用于多種行業(yè)和應(yīng)用,對(duì)科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)、商業(yè)決策等都有重要作用。
從差異上看,三者在特點(diǎn)和應(yīng)用場景上存在較大差異,如下圖所示:總的看,每種算力的設(shè)計(jì)和優(yōu)化都針對(duì)其特定的使用場景,而隨著技術(shù)的發(fā)展,算力的邊界也在不斷模糊,例如,現(xiàn)代的CPU和GPU都開始集成一些專用于AI計(jì)算的功能。此外,隨著云計(jì)算的發(fā)展,算力也可以作為一種服務(wù)(算力即服務(wù))提供給用戶,這進(jìn)一步擴(kuò)展了它們的應(yīng)用范圍和靈活性。
各類算力面臨的共性問題和共同挑戰(zhàn)
當(dāng)下,算力正加速與數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合,在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展領(lǐng)域不斷發(fā)揮重要作用,然而從實(shí)際效用角度看,囿于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)纫蛩兀鲜鋈愃懔媾R不小的共性問題和共同挑戰(zhàn):
(一)實(shí)時(shí)性挑戰(zhàn):對(duì)于需要實(shí)時(shí)處理的應(yīng)用場景(如工業(yè)控制、能源管理等),網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性至關(guān)重要。如果網(wǎng)絡(luò)無法提供足夠的實(shí)時(shí)性,將直接影響這些算力的性能和可靠性。
(二)帶寬限制:通用算力和智算算力在處理大量數(shù)據(jù)時(shí),如視頻流處理或AI模型訓(xùn)練,需要高帶寬以支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速傳輸。帶寬限制會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸緩慢,影響算力資源的利用效率。
(三)延遲問題:超算算力在執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算時(shí)對(duì)延遲非常敏感。高延遲會(huì)導(dǎo)致計(jì)算任務(wù)的完成時(shí)間延長,影響整體的計(jì)算效率。例如,超算互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)就需要網(wǎng)絡(luò)具有極低的延遲。
(四)算力效率問題:算力效率不僅取決于單芯片算力,算內(nèi)網(wǎng)、廣域網(wǎng)傳輸效率也將決定有效算力比例,將極大影響整體算力效率,甚至是算力網(wǎng)建設(shè)成效。
(五)算力成本問題:網(wǎng)絡(luò)傳輸問題會(huì)增加算力使用的成本,因?yàn)榈托У膫鬏斂赡軐?dǎo)致算力資源的浪費(fèi)和額外的時(shí)間成本。
(六)網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù):網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)陌踩灾苯雨P(guān)系到算力網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的保密性和完整性。任何安全漏洞都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或被篡改,影響算力服務(wù)的可靠性和用戶的信任。
(七)算力調(diào)度困難:由于算力資源的分布可能非常廣泛,有效的算力調(diào)度需要網(wǎng)絡(luò)的支持。網(wǎng)絡(luò)傳輸問題,如帶寬波動(dòng)和延遲不確定性,會(huì)增加算力調(diào)度的復(fù)雜性,降低資源利用率。
(八)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與互操作性:不同算力中心之間的網(wǎng)絡(luò)互操作性問題會(huì)影響算力資源的整合和調(diào)度,需要統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來解決這一問題。
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