陳振寬：AI算力，通往智算時代的“船票”

隨著AI大模型的發展,人工智慧訓練任務中使用的算力呈指數級增長,催生了算力方面更高的需求。面對AGI(Artificial General Intelligence-通用人工智慧)時代算力的爆髮式增長需求,人們不禁思考:在這一輪AI大模型的“軍備競賽”中,算力是否是最核心的基礎要素?AGI時代對算力的需求該如何衡量?AGI的發展需要什麼樣的算力基礎呢?

帶著以上問題,1月25日,聯想首檔數字人與真人對話欄目《AI Talk》第三期正式上線,本期邀請到聯想集團副總裁、中國區基礎設施業務群總經理陳振寬的“數字分身”與《科技正能量》創始人鄭凱展開一場“數字對話”,圍繞“AGI時代,多少算力才夠用?”這一主題,共同探討AGI時代算力領域的新機遇。

*數字人模型由聯想ThinkSystem ST650 V2伺服器訓練完成

人工智慧要發展,離不開三個關鍵要素:算力、演算法和數據。進入大模型時代,算力增速變成了每年增長上百倍,從去年算力的規模來看,到今年已經達到268EFLOPS。在大模型應用場景的廣泛開拓與深入發展的背景下,智慧算力規模超過通用算力,並且未來5年的增速已經達到了52%。所以過去一年,眾多企業紛紛開始搶佔算力資源,以贏得市場先機。

陳振寬認為,“大模型訓練依靠的是整個算力集群,包含整套的服務。例如分佈式訓練的構建;不同節點顯示卡的並行作業;節點內和節點間的通信;AI存儲、高速網路,異構算力調度等等。突破算力這一關,才算拿到人工智慧時代的‘船票’。”

聯想集團副總裁、中國區基礎設施業務群總經理陳振寬的“數字分身”

面對AGI時代日益增長的算力需求,聯想做出三方面的戰略調整:首先,算力基礎設施將全面支援AI;其次,在基礎設施領域的研發投入至少會有一半投入在AI領域;第三,聯想將持續打造全面的AI技術以覆蓋全域的AI應用,真正落實AI導向的基礎設施。去年年初,聯想發佈了首個本地化品牌“聯想問天”,以“本地創新+敏捷高效”的內涵,延續著聯想伺服器“三高一低”的品質保障,成為聯想AI導向基礎設施的主要組成部分之一。

從訓練到訓推一體,再到推理的AI全場景,聯想擁有完善的AI伺服器産品矩陣。在剛剛結束的聯想算力基礎設施新品品鑒會上,聯想重磅發佈了三大系列新品,包括搭載最新第五代英特爾®至強®可擴展處理器的聯想問天WR5220 G3伺服器、首次面向國內中小企業的聯想問天WR3220 G2伺服器,以及面向邊緣場景的聯想智慧邊緣雲和邊緣超融合一體機系列,進一步豐富了聯想算力基礎設施從雲到邊緣場景的覆蓋,並完善了聯想“全面覆蓋、性能領先、綠色低碳”的算力設施産品組合。

過去,十億級、百億級的模型訓練已經逐漸成熟,包括科學研究、機器視覺等等應用場景。但對於千億級參數大模型的訓練,以及後續所需的精調和推理,對算力的需求將會方興未艾。陳振寬認為,“AGI時代的算力需求顯然無法用‘夠不夠’這個詞來定義,而應該是‘是否好用’或者‘是否用到刀刃上了’來形容。未來,聯想將會補齊所有對於大模型的訓練、微調、推理、邊緣推理等等相關的硬體,以及異構智算平臺等軟體平臺,與客戶共同站在算力需求急速增長的大潮潮流之上。”