浪潮信息劉軍：AI新時代，智算力就是創新力

浪潮信息

2022-12-20 11:59 5339

北京2022年12月19日 /美通社/ -- 浪潮信息副總裁、浪潮AI&HPC產品線總經理劉軍在近日舉行的量子位“MEET2023智能未來大會”上發表了主題演講《AI新時代，智算力就是創新力》。

在該大會公布的“2022人工智能年度評選”榜單上，浪潮信息獲評為“2022年度人工智能領航企業”，劉軍獲評為“2022年度人工智能領軍人物”。

以下為劉軍在MEET2023智能未來大會的演講實錄：

為什么說智算力就是創新力？

當今在人工智能前沿領域的大模型，就是在智算算力驅動下重大創新的典型，比如GPT-3，浪潮“源1.0”等等，這些大模型發展的背后是算力的極大支撐。

我們提出用“算力當量”來對AI任務所需算力總量進行度量，單位是PetaFlops/s-day也就是PD，即用每秒千萬億次的計算機完整運行一天消耗的算力總量（PD）作為度量單位。一個任務需要多少PD的計算量，就把它視為這個任務的“算力當量”。GPT-3的算力當量是3640個PD，源1.0是2457億的參數的大模型，它的算力當量是4095個PD。

當前元宇宙非常關注的數字人的建模和渲染方面，如果要做一個栩栩如生的人物形象的創建和渲染，以《阿麗塔：戰斗天使》來舉例，它平均每一幀需要花100個小時來渲染，總共這部影片的渲染計算使用了4.32億小時的算力。

在自動駕駛領域，特斯拉創建了DOJO的智算系統，用于感知模型的訓練和仿真。它的FSD全自動駕駛系統的融合感知模型，訓練消耗的算力當量是500個PD。

在備受關注的AI+Science領域、蛋白質的結構預測、分子動力學的模擬、流體力學的仿真，它不僅融合了傳統的HPC計算也融合了當今的AI計算。比如說，經常被提及的AlphaFold2，它的訓練消耗的算力當量是300個PD。與此同時，為AlphaFold2訓練所做的數據準備，需要花費200M CPU-hours HPC算力。

我們可以確切地認識到，今天在AI領域的眾多創新背后離不開智算力的支撐，可以說智算力就是創新力。

接下來和大家來分享當前智算發展的三個重要的趨勢：算力多元化、模型巨量化以及元宇宙。

算力多元化需要軟硬一體的支撐平臺

第一，算力多元化。Henessy和Patterson在幾年前的《計算機架構的新黃金時代》中提出了特定領域的體系架構Domain Specific Architectures(DSAs)的概念，這也可以用來解釋為什么今天我們會看到這么多的多元算力芯片。

在中國，市場上有十幾種的CPU芯片，有將近一百種AI算力的芯片。為什么會有這樣的需求？今天算力的應用場景是多元化的，不同的場景需要不同的計算精度類型和計算特征。比如說，高性能計算里面可能會需要FP64雙精度計算，AI訓練需要使用數字范圍更大、精度低的16位浮點計算，AI推理可以使用INT8或者INT4格式。而為適應這些計算的特點，需要我們引入多元的芯片來進行支撐。如何從軟件和硬件上來應對這樣的挑戰？浪潮信息認為，重點是從系統的硬件平臺和軟件角度來進行相應的創新支撐。

首先是在硬件方面的系統支持，當今AI計算用的非常多的還是采用英偉達GPU的AI服務器。但是對于其他品牌的AIPU來說，要用什么樣的一個AI服務器系統來支撐呢？浪潮信息打造了全球首款開放加速的AI服務器，在一個系統里能夠支持8顆國內最高性能的AI芯片進行高速互聯，從而能夠完成大規模的模型訓練所需要的算力。芯片之間使用了開放加速的接口標準，芯片間可以進行高速通信。今天，這個系統已經可以支持多個品牌的國內最高端的GPU和AIPU，并且已經在眾多的客戶場景里面實現了落地。同時，它還支持先進的液冷技術，使得我們構建的AI算力集群的PUE會低于1.1。

作為智算中心的核心，如何來調度多元的算力？這是一個平臺軟件方面的挑戰，浪潮為此推出了業界首款智算中心算力調度軟件AIStation，實現了對異構AI芯片進行標準化與流程化管理，不僅能夠充分發揮多元異構芯片的性能潛力，并且能夠提升智算中心的整體效能。從基本的接入適配到業務應用在異構算力的使用優化，AIStation提供了完備的工具與解決方案，與傳統開源方案相比，芯片接入穩定性方面提升30%，減少接入工作量90%以上。標準化、流程化也使得AIStation在芯片管理種類上達到了業界前列，已經支持了30多款國內外最頂尖的AI芯片，包括X86和ARM等CPU芯片、FPGA芯片，也包括今天應用非常廣泛的GPU和AIPU，例如像英偉達的GPU系列，以及各類國產AIPU等等。

我們做了眾多的實踐落地，位于宿州的淮海智算中心采用全球領先的“E級AI元腦”智算架構，通過開放多元的系統架構，在底層基礎設施層支持通用處理器、通用加速處理器、專用芯片、可編程芯片等，通過AIStation實現了異構算力的調度，提供FP64、FP32、FP16、INT8等多種精度的計算類型支持，并支持國內外主流的深度學習的框架、數據庫、數據集以降低用戶的學習成本。

大模型成為AIGC算法引擎

第二，大模型。大模型正在成為AIGC的算法引擎，今天大家看到的DALL?E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驅動。大模型使得AI從五年前的”能聽會看”，走到今天“能思考、會創作”，下一步甚至于到“會推理、能決策”的進步。但是我們知道大模型帶給我們的是在算力方面巨大的挑戰。如何能夠把大模型的能力交付到眾多的中小企業中，幫助他們實現智能化的轉型，是我們今天要去解決的重要課題，所以在這方面我們認為Model as a Service（MaaS）是比較好的一種方式。

今天，在大模型的能力加持下，AIGC，包括文本生成、文生圖以及虛擬數字人等應用都會快速的進入到商業化階段。

“源1.0”是浪潮去年推出的中文語言巨量模型，擁有2457億參數，在眾多的評測里面表現出了非常優異的成績。團隊圍繞深度學習框架、訓練集群IO、通信開展了深入優化，構建了面向大模型的軟硬件協同體系結構，訓練平臺的算力效率達到45%，這遙遙領先于GPT-3、MT-NLG這樣的大模型。同時，通過在AI編譯器與深度學習推理框架上的優化，“源”已經實現了對多元AI芯片的支持。

下面分享幾個基于“源1.0”構建的實際應用案例：

第一個案例是AI劇本殺。劇本殺是大家比較熟悉的游戲，一位開發者基于“源1.0”構建了一個AI角色來和人類玩劇本殺，玩到最后其他人類玩家都很難察覺到自己是在和AI一起玩劇本殺，因為AI在這里面所表現出來的場景理解能力、目的性對話能力是我們在傳統的AI算法上面很難見到的。目前項目已經在GitHub上開源，大家感興趣可以嘗試。

第二個案例，上海一個開發者群體基于“源1.0”構建了數字社區助理，類似于給我們的居委會打造了一個教練員，通過讓AI模擬來居委會咨詢的居民，提升社區工作者應對居民突發狀況服務的能力，這種將大模型反向應用于教培領域的案例給AI發展帶來了更多想象空間。

最近，大家都在討論ChatGPT，簡單來說它就是基于大模型的面向長文本、多輪對話的AIGC應用。其實我們基于“源1.0”也開發了公文寫作助手。現在大家希望有個助手來協助寫總結報告、學習體會，所以我們希望打造一個寫作助手來幫助大家進行長本文創作。其中，我們突破了可控文本內容生成技術，解決了長文本內容偏移問題，生成文本的語義一致性高達96%。這樣的優化使得我們的中文寫作助手能夠帶來非常驚艷的效果，目前我們的產品處于內測階段，歡迎大家來申請使用。

我們把“源”大模型應用在浪潮自己的業務上，賦能自身業務智能化轉型。浪潮信息是中國最大、全球第二的服務器廠商。我們擁有一個覆蓋非常廣泛的客戶服務系統，傳統的智能客服更多是基于規則和提煉的知識來構建的問答系統，這樣的問答系統大部分情況下是不能幫客戶滿意地解決問題的。今天基于“源1.0”構建的浪潮信息智能客服可以進行長文本的內容生成，能夠持續地多輪對話，同時非常重要的是它不僅僅是基于知識規則而構建的問答系統，它可以自己去閱讀和服務器相關的產品技術文檔，我們說它可謂是服務器的“服務大腦”，在它的支撐下，浪潮信息的客戶服務效率得到了大幅的提升，這個項目榮獲了《哈佛商業評論》鼎革獎，即年度新技術突破獎。

元宇宙需要強大的算力基礎設施

第三，元宇宙。大家可能會驚奇元宇宙需要算力嗎？我們告訴大家，元宇宙非常需要算力。元宇宙的構建有四個大的作業環節，協同創建、高精仿真、實時渲染、智能交互，每一個環節上面都需要大量算力做支撐。比如說，在高精仿真的階段，要實現元宇宙場景中逼真的、符合物理定律的仿真，不僅需要AI計算，同時還需要HPC算力。在圖形渲染環節，不僅傳統的光線追蹤、路徑追蹤等圖像渲染算法需要大量算力，當今基于AI的DLSS等算法也需算力支撐。到了最后的智能交互環節，今天所看到的數字人、多輪的語言交互等等，它背后都是基于算力才得以實現，這就是為什么說元宇宙需要強大的算力支持。

今年浪潮信息推出的MetaEngine元宇宙服務器就是為了應對這樣的算力挑戰，有興趣的可以看下我們如何基于MetaEngine來創建虛擬數字人和數字孿生的全過程。