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每秒 2 千万亿次计算!浪潮推出最新AI超级服务器

时间:2024-05-22 11:58:23 科技赋能

Zhidxcom(公众号:zhidxcom) 正文 |鑫苑智东讯 9月12日,今日,人工智能计算大会(AIComgConference)在北京召开。

本次会议由中国工程院信息与电子工程系主办,浪潮集团承办。

它专注于人工智能计算能力。

来自学术界和工业界的多位人工智能专家分享了人工智能芯片、人工智能服务器等计算设备,以及量子计算等人工智能前沿技术。

本次大会上,浪潮发布了《AI计算力发展报告》以及最新的AI超级服务器AGX-5,计算性能高达2 petaflops/s。

浪潮表示,这是全球最强大的AI计算主机之一。

此外,浪潮还将在下午的AI+创投分论坛上发布AI创业公司驱动计划。

1、浪潮发布AI算力报告和AI超级服务器。

在主题为“AI计算产业发展与创新”的演讲中,浪潮集团AI&HPC总经理刘军首先介绍了浪潮与IDC联合发布的《中国AI计算力发展报告》,摘要版本在官网可以下载会议的。

报告从城市、地区、行业场景、主要挑战和发展建议等多个维度评估了中国人工智能算力的发展水平和未来趋势。

随后,刘军发布了强大的AI超级服务器AGX-5。

该服务器配备了两个28核处理器和16个Nvidia Tesla VGPU,拥有6TB持久内存和对称平衡设计。

据介绍,其AI计算性能高达每秒2万亿次,整体性能比普通服务器高10倍以上。

此外,刘军还分享了产业发展的三个重要趋势:一是缩短AI应用的研发周期,提高创新效率,比如AutoML;第二,加速AI应用的落地,降低运营CAPEX,比如定制计算TPU;第三,AI与IT基础设施融合运营。

2、AI芯片面临三大挑战。

随着算力的提升,AI芯片产业正在快速发展。

美国杜克大学终身副教授陈怡然表示,AI平台的性能每年提升一个数量级,但GPU等芯片的性能每年提升不到一倍。

当前,它面临三大挑战。

首先是缺乏大容量存储、高密度计算和I/O性能;二是针对特定领域的AI架构设计和芯片的优化匹配;三是不同终端和“云”平台带来的需求差异。

云训练并行度高。

、高带宽、高存储的特点,对终端有高安全、低能耗、低时延等性能的要求。

陈怡然还提到,很多人问他哪种解决方案最好,ASIC、可编程硬件、通用硬件平台还是基于新器件的可编程设计?对此,陈怡然表示,没有任何解决方案能够在这些特性上达到最优结果。

只有了解业务场景、数据类型、预算成本和费用,才能确定最合适的AI芯片解决方案。

3、算力推动人工智能发展。

中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示,智能时代,计算就是生产力,是衡量社会经济发展水平的一个非常重要的指标。

全球服务器采购商前八名均在全球市值中。

排名前十的企业中,全球GDP排名前五的国家也是全球服务器市场容量排名前五的国家。

他认为,人工智能的发展离不开算力的快速发展。

与此同时,人工智能也给计算带来了新的挑战。

数据量和训练任务呈指数级增长,刺激了巨大的计算需求。

今年以来,AI算力在六年内增长了数十万倍,但根据摩尔定律,芯片性能在18个月内翻倍。

美国国家工程院院士、加州大学洛杉矶分校教授丛京生分享了推动人工智能发展的两个因素。

第一,因为互联网的出现,互联网出现之后就出现了大数据。

其次,计算让人工智能无处不在。

早期的计算机每秒执行 10,000 到 10,000 条指令; AlexNet创建时,CPU已经发展到多核,每秒1000亿到2000亿次运算; GPU 将这种能力提高了十到数百倍。

4、超导量子计算 除了AI计算之外,量子计算也是近年来备受关注的前沿技术之一。

中国科学技术大学朱晓波教授介绍了超导量子计算的研究现状和主要挑战。

量子计算有多强大?朱晓波表示,在有限的问题上,在纠错算法的加持下,量子计算机的计算能力呈指数级增长。

超导是上世纪发现的自然界第四大物质态。

原则上,超导不存在能量损失,这就是他研究超导量子位的原因。

除了零损耗之外,超导量子解决方案还具有半导体平面印刷技术、易于耦合和控制等优点,暂时没有发现根本性困难。

“任何可以成为量子位的系统或多或少都可以进行量子计算。

”他个人认为,量子计算机的主要难点在于可扩展性和隔离性之间的矛盾。

量子位非常脆弱,容易受到外部干扰。

最大的问题在于,一方面它们需要与外部环境隔离,另一方面研究人员又想对其进行扩展。

当前迈向可扩展超导量子计算的主要挑战是需要超高精度量子模拟芯片,这对退相干时间、控制误差和量子态泄漏有很高的要求。

最后,朱晓波介绍了今年年初推出的中科院与阿里巴巴联合打造的量子计算云平台。

有兴趣的读者可以前往官网亲自体验。

结论:算力的提升正在影响AI行业。

众所周知,算力是人工智能发展的三大因素之一。

从众多学术专家的分享中,我们发现AI算力的变化正在深刻影响着AI行业。

许多公司拥有自己的数据和算法,但面临很高的算力壁垒。

从目前来看,AI算力将持续快速增长。

在这个过程中,抓住算力命脉的企业,就有可能抓住人工智能发展的先机。