新基建中的高性能人工智能算力基础设施的架构与测评.pdf

随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术在各行各业的应用变得越来越广泛。在“新基建”这一国家战略中，高性能人工智能算力基础设施成为关键要素。本文将针对新基建中的人工智能算力基础设施的架构与测评进行深入探讨。 人工智能算力基础设施的重要性不可忽视。算力作为人工智能发展的核心资源之一，相当于“三驾马车”中的马匹，是推动人工智能技术前进的重要动力。在新基建背景下，对高性能算力的需求显著增加，不仅需要满足现有的各种应用需求，还应考虑到未来技术进步带来的新挑战。 在新基建领域内，人工智能的应用可以分为三大类：图像检测和视频检索、博弈决策以及自然语言处理。第一类应用，如人脸识别，在安防、医疗诊断和自动驾驶领域等已经得到广泛应用。第二类应用，博弈决策，例如AlphaGo在围棋比赛中战胜世界冠军，这类应用同样对算力有着很高的需求。第三类应用，自然语言处理，则对算力的要求更上一层楼，需要巨量的计算资源来训练和运行模型。 关于人工智能算力基础设施的架构，其系统结构要素与传统高性能计算机器类似，包括处理器、内存、存储和互连网络等。在处理器方面，近年来GPU的应用越来越广泛，尤其是在需要大量并行计算的深度学习领域。英伟达的V100 GPU就是一个典型的例子，它在很多大型AI模型的训练中发挥着重要作用。在存储方面，由于数据量的激增，高性能、大容量的存储解决方案是必要的。而互连网络对于整个系统的性能至关重要，要求有极高的带宽和低延迟，以支持大规模分布式计算。 在测评方面，随着芯片性能翻倍周期的缩短，每18至24个月就会有显著提升。微软和OpenAI合作推出的超级计算机，以及神威太湖之光，都显示了国内在高性能计算领域的突破。然而，即便如此，目前的计算能力与大脑相比仍然存在巨大差距，人工智能模型的参数数量已经达到亿级别，而人类大脑的神经元和突触数量分别是其百倍和万倍以上。 文章指出，下一代人工智能模型可能包含超过万亿个参数，这将对算力基础设施提出更高要求。摩尔定律预测的芯片性能提升速度已经无法满足人工智能的需求，新型架构和算法的发展成为必然。 新基建中高性能人工智能算力基础设施的架构与测评是一个涉及多方面技术的复杂议题。从硬件选型、软件优化到成本效益评估，每一步都需要精心策划与实施。随着技术的发展和人工智能应用的深入，对于算力的需求只会越来越大，对算力基础设施的性能要求也将越来越高。在这一过程中，如何平衡成本与性能，确保技术的可持续发展，是当前及未来研究与实践的重要课题。