ChatGPT 的走紅帶火了大模型賽道，國(guó)內(nèi) AI 大模型也迅速升溫。包括百度、阿里、華為、京東等在內(nèi)，有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，目前國(guó)內(nèi)至少已經(jīng)有 30 多家大模型亮相。然而大模型 " 英雄誰(shuí)屬 " 尚未揭曉，作為 AI" 三駕馬車 " 之一的算力領(lǐng)域卻率先掀起了一輪爭(zhēng)奪戰(zhàn)。在 5 月 26 日的中關(guān)村論壇上，對(duì)于人工智能時(shí)代的算力發(fā)展，華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù) CTO 周斌給出了他的答案。

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A：對(duì)于 ChatGPT，圈內(nèi)常常調(diào)侃為 " 大力出奇跡 "，這個(gè) " 力 " 即為工程化能力，最直觀的體現(xiàn)就是算力，這是孵育或者訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)能力。從這一點(diǎn)上來(lái)說(shuō)，我們需要提供的就是一個(gè)非常強(qiáng)大的算力底座，否則上面的大模型就會(huì) " 沒(méi)有根 "。

目前華為已經(jīng)為全國(guó) 20 多座城市提供了基于昇騰 AI 的算力基礎(chǔ)設(shè)施，并提供了從模型開(kāi)發(fā)、微調(diào)適配、推理部署的全流程軟件使能，來(lái)支持大模型的建設(shè)。

那么人工智能時(shí)代，我們需要一個(gè)怎樣的 AI 算力系統(tǒng)？未來(lái)人工智能的計(jì)算系統(tǒng)很可能會(huì)成為新的基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能如果無(wú)處不在，算力的基礎(chǔ)設(shè)施也會(huì)變得無(wú)處不在，對(duì)于這樣一種基礎(chǔ)設(shè)施，自然需要它穩(wěn)定、可靠、安全、高效。

安全毋庸置疑，未來(lái)大模型會(huì)成為大量業(yè)務(wù)系統(tǒng)的核心，一定要確保模型本身的安全，包括數(shù)據(jù)的安全性等在內(nèi)。其次要保證高效，大模型要消耗大量能源，提高它的效能就是很重要的一個(gè)方面。另外大模型的運(yùn)行時(shí)間通常以 " 月 " 為單位計(jì)算，這也要求模型在全生命周期里，整個(gè)系統(tǒng)要非常可靠。

Q：國(guó)產(chǎn)大模型的爆發(fā)讓算力出現(xiàn)了明顯的缺口，您認(rèn)為技術(shù)領(lǐng)域有哪些做法可以有效填補(bǔ)這種缺口？

A：不同于每隔 18 個(gè)月算力需求增長(zhǎng)一倍的摩爾定律，人工智能時(shí)代，業(yè)內(nèi)有一個(gè)新定律：大約每隔 4 個(gè)月，AI 的計(jì)算需求就會(huì)翻倍，我們將其稱為 AI 的算力增長(zhǎng)曲線。單機(jī)系統(tǒng)時(shí)代可以通過(guò)一些暴力手段拉升算力規(guī)模，但人工智能時(shí)代，對(duì)我們提出的要求就是要以系統(tǒng)化的方式來(lái)解決算力的需求，我們有非常多的基礎(chǔ)軟件需要?jiǎng)?chuàng)新。

例如從計(jì)算架構(gòu)上，人工智能大量使用的張量計(jì)算與傳統(tǒng)的計(jì)算模式是不同的，基礎(chǔ)的計(jì)算架構(gòu)就要圍繞張量計(jì)算的內(nèi)核開(kāi)展創(chuàng)新，比如如何在精算精度和計(jì)算位數(shù)等方面加大創(chuàng)新，更好地加速?gòu)埩坑?jì)算，從而保障算力需求。

另一方面，可以在分布式集群系統(tǒng)上下功夫，目前有一種說(shuō)法是 AI Super Computer，除計(jì)算單元外，人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)包含的必然也有大量的存儲(chǔ)，這種存儲(chǔ)空間是分層次的，以大模型為例，包括內(nèi)存空間，語(yǔ)料存儲(chǔ)空間，云上存儲(chǔ)空間等，側(cè)重的是分布式互聯(lián)的能力。

總結(jié)起來(lái)就是，跟進(jìn)大模型的算力需求增長(zhǎng)，需要分布式的大規(guī)模人工智能并行訓(xùn)練，在這其中，有非常多的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，他們共同朝同一個(gè)任務(wù)前進(jìn)。這些節(jié)點(diǎn)可能分布在非常多的物理機(jī)構(gòu)上，這些機(jī)構(gòu)之間如何達(dá)到互聯(lián)和統(tǒng)一調(diào)度，也是非常重要的一點(diǎn)。

Q：在應(yīng)用層面，未來(lái)人工智能的落地方向或熱點(diǎn)會(huì)是什么？

A：在千行百業(yè)，人工智能都有非常大的落地前景，其中最明顯的就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，目前人們已經(jīng)能夠享受新一代人工智能帶來(lái)的紅利了，每當(dāng)我們打開(kāi)手機(jī)上網(wǎng)的時(shí)候，背后都有大量的人工智能系統(tǒng)做支撐。另外在金融領(lǐng)域，人工智能也在大規(guī)模落地，幫助企業(yè)更好地服務(wù)客戶，提升運(yùn)行效率，防范風(fēng)險(xiǎn)等。此外，包括自動(dòng)駕駛、教育甚至是制造業(yè)在內(nèi)，新一代人工智能都會(huì)成為非常重要的生產(chǎn)力工具，賦能各行各業(yè)，提升整體水平。

Q：企業(yè)爭(zhēng)相入局，國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)了 " 百模大戰(zhàn) " 的盛況。您認(rèn)為中國(guó)做大模型有何優(yōu)勢(shì)？

A：首先，" 多 " 本身就是我們的一個(gè)優(yōu)勢(shì)，或者說(shuō)我們有集中力量辦大事的優(yōu)勢(shì)，可以讓更多的資源投入其中。當(dāng)然這種資源不是無(wú)序和混亂的，而是有一定程度的協(xié)同和監(jiān)管，通過(guò)這樣一種方式，我們就可以在短期內(nèi)集合更大的力量攻克難關(guān)。

" 多 " 的另一個(gè)層面在于應(yīng)用場(chǎng)景，也就是說(shuō)場(chǎng)景方面的優(yōu)勢(shì)。大模型的攻關(guān)是持續(xù)進(jìn)行的，一些階段性的成果已經(jīng)顯現(xiàn)，比如具體的領(lǐng)域甚至通用領(lǐng)域出現(xiàn)了一些效果不錯(cuò)的模型，且這些模型還在持續(xù)演進(jìn)。我認(rèn)為應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)拉動(dòng)對(duì)大模型的研究，因?yàn)榇竽Ｐ鸵l(fā)揮價(jià)值，必須要與場(chǎng)景結(jié)合，而我們的優(yōu)勢(shì)就在于場(chǎng)景非常多，再加上我們的重視程度大，從國(guó)家層面集中力量推進(jìn)，就可以推動(dòng)其快速地在行業(yè)中應(yīng)用起來(lái)。

一旦大模型產(chǎn)生了價(jià)值，就會(huì)形成一個(gè)正向的飛輪，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)模型的研究。而模型研究的價(jià)值又會(huì)在應(yīng)用里面獲得正向增益，這個(gè)飛輪一旦啟動(dòng)，就會(huì)不可阻擋，迅速在各行各業(yè)產(chǎn)生更多的價(jià)值。

Q：開(kāi)源被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的一大趨勢(shì)，算力領(lǐng)域的開(kāi)源生態(tài)是如何打造的？

A：開(kāi)源和開(kāi)放是我們秉持的一個(gè)基本理念。算力是一個(gè)很抽象的概念，它必須依托于特定的軟硬件體系。以華為昇騰為例，就是用來(lái)構(gòu)建算力底座基礎(chǔ)的軟硬件體系，包括我們自己的計(jì)算系統(tǒng)、加速卡、服務(wù)器、大規(guī)模的人工智能集群等，這些物理形態(tài)要通過(guò)一定的手段開(kāi)放出來(lái)給業(yè)界使用，具體包括向底層開(kāi)放的 Ascend C 語(yǔ)言、加速庫(kù)、API 以及操作系統(tǒng)等。

在上層還有非常多的基礎(chǔ)軟件，比如人工智能框架，和不同行業(yè)中的大模型套件等，我們也都大量采用了開(kāi)放的方式，直接開(kāi)放給整個(gè)社區(qū)。

算力基礎(chǔ)一定是要開(kāi)放出來(lái)的，未來(lái)算力一定會(huì)變成水電一樣重要的生產(chǎn)資源，要把它變成一個(gè)人人都可以享有的成果，讓大家都能夠通過(guò)算力受益。

北京商報(bào)記者 楊月涵