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智算基础设施能力要求及赋能模式分析
- 提问时间：2024/11/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]从行业实际需求来看，智算基础设施着重关注算力有效性、集群稳定性、绿色低碳性、服务易用性这四个能力要素。1.智算基础设施的能力要求（一）算力有效性是核心智算基础设施的算力有效性，主要指集群算力利用率，其决定了智算基础设施最终的有效算力供给能力。模型计算利用率（MFU，ModelFLOPSUtilization）是集群算力性能的核心指标之一，用于评估人工智能加速器在模型训练期间利用程度，它表示在模型训练期间实际使用的浮点运算数（FLOPS）与理论上可用的FLOPS之间的比率。高MFU表明加速器在模型训练中被充分利用。从业界实践调研结果看，智算基础设施算力有效性能普遍不高，达到40-50%属于较为优...
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智算基础设施供需布局情况如何？
- 提问时间：2024/11/06
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[1个回答]供需匹配与区域布局，是智算基础设施发展的关键问题。1.基础大模型训练推动大规模智算集群强增长大模型的参数规模与对算力的消耗成正比，参数规模越大，对算力的需求越大。根据OpenAI公司《适用于神经语言模型的尺度定律（ScalingLawsforNeuralLanguageModels）》论文观点显示，训练阶段算力需求与模型参数数量、训练数据集规模等有关，且为两者乘积的6倍：训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模。本报告对目前公布了详细技术参数的主流大模型，进行训练算力资源的估算，根据计算公式进行归一化处理后，估算出训练阶段大模型对智能算力的需求。推进基础预训练大模...
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智算部署层级及发展建议有哪些？
- 提问时间：2024/11/06
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[1个回答] 一、智算基础设施发展概述智算，即人工智能算力，是用于支撑加速人工智能算法模型训练与推理的算力，其部署层级分为芯片级、单服务器节点级、多服务器集群级。在芯片级，依托GPU、NPU、FPGA和ASIC等加速芯片用于AI模型训练与推理加速，当前GPU在国内市场中占据主导地位。华为、天数、海光、寒武纪等本土企业在该领域积极研发布局，如华为已经推出了昇腾系列全栈自主、性能优良的产品，能够实现对智能计算的良好支撑。在单服务器节点级，以“CPU+XPU”异构计算范式为主的Al异构服务器，加强CPU与XPU协同，主流服务器产品相对更丰富，浪潮、戴尔等传统服务器厂家基于英特尔...
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智算人才培养体系建设策略分析
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]想要构建好智算人才培养体系，首先需要理解智算人才学习特征。下图所显示的四条学习曲线代表个人所掌握的不同知识类型，对比的是知识与数智技术的相关性及有效期，所呈现的是知识的衰减率。1.人才规划：组织的五者智算战略定位与智算人才定位的握手先前所描述的生态五者（全栈自建者、模型自优者、应用自架者、纯粹应用者及服务提供者），概括了生态参与者在智算发展各阶段会涉及的角色。五者不仅映射了各类参与者的智算战略定位和资源投入方式，也指导了企业在明确自身定位后，如何围绕特定业务场景去执行智算战略。而执行战略的最大驱动力，归根结底依赖于组织的人才。为了评估组织人才的成熟度，企业需要从多个关键要素进行考量，包括组织领...
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智算发展对人才变革驱动力在哪？
- 提问时间：2024/08/06
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[1个回答]产学融合共创智算人才生态发展。1.深化国家智算人才战略：构建政校行企四方协同模式政校行企四方协同推进产教融合构建智算人才生态，以中心/基地为载体，政府提供政策、资金，高校提供学生师资、科研创新能力，企业提供生态支撑、技术赋能、运营服务，行业提供标准制定、规划设计以及智库咨询共同培养适应智算产业发展的高素质人才，从而通过成果创新、企业孵化、推动产业升级，促进智算产业发展。政府：通过发布智算产业人才政策，引导智算产业与人才需求的高效衔接结合当地智算产业的实际情况，制定相应的政策措施，为智算产业的发展提供有力的政策支持，同时提供资金支持，牵引以当地产业为主的产教融合实践中心/基地的建设（以下简称&l...
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智算与业务共生治理体系包括哪些？
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]为了保障智算与业务共生演进，我们需要塑造组织体系、同步技术使能、协同业务活动，建立与智算匹配的组织治理体系，以保障智算与业务共生演进发展。组织治理体系重塑主要包括战略、流程、组织、数据和IT等五大要素的重构与升级，需要将更多的智算增量价值添加到这些要素内。为此，企业需要提出一系列创新举措来对智算这一新型能力进行全体系策划和全程打造。企业需要从战略到执行以及业务成效等端到端设计实现的路径，包括将智算纳入到现有的商业模式、运营流程、组织与人才、知识与数据以及企业IT系统中并对它们加以改造。其内容主要包括以下方面：战略：企业对内外利益相关者进行需求画像，制定智算能力发展目标，包括但不限于政策成果、制...
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如何理解智算三相传导人才结构？
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]智算人才三相传导结构框架将人才分为智算战略人才、智算技术人才和智算业务人才三大类。当今最为先进的人工智能（ChatGPT为代表的人工智能大模型）已经快要达到通用人工智能（AGI）的水平，在某些领域已经媲美或者具备超越人类智能的潜力。这些人工智能（智算）的科技感、未来感非常强烈。人们理所当然地认为，智算智能会成为企业的重要生产参与者，并具有无限的潜力。同时，人们也清醒地意识到，智算（智能体）与业务共生发展演进将是一个长期演化的过程，组织仍然需要坚持“以人为中心、以奋斗者为本”的经营宗旨。这是因为智算智能虽然具备了某些复杂的智能，但是它本质上是设计出来。我们可以从人的自主性...
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智算本质、定位和作用分析
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]智算的作用不言而喻。数据已经成为我们现代社会生产和生活的关键因素和新的动能。1.智算的本质要回答这两个问题，我们有必要再深入理解智算的智力本质。对于智力，中华字典中给出这样的定义，即智力是“认识、理解客观事物并运用知识，经验等解决问题的能力”。从这个定义中可以得出，智力表现在两个阶段：1、解译、编码阶段（EncodeStage）：对从环境中收集到的信息进行解读并理解内在的含义或意图，即将输入的信息数据编码成意图；2、译解、解码阶段（DecodeStage）：将理解的含义或意图以另一种解释形式表达出来，表现的方式可以是生成新的内容、做出推理判断、执行连贯的活动等，进而对环...
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智算人才政策布局及行业供需特征是什么？
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]智算人才的培育、发展、提升是复杂的系统工程，是政府、产业、院校多元主体共建的成果，政府部门加快宏观引导，产业主体持续夯实基础，高校院所创新孵化未来。1.政策布局重点1.1人才成为各国智算布局重点智算发展与社会的数字化建设紧密结合，全球竞争日趋白热化，总体形成中美领跑，欧洲、日本、韩国、澳大利亚等加快追赶，印度、巴西等国起步的全球竞争格局。作为全球各国经济社会发展的核心要素，智算获得全球各地区前瞻布局，其中，智算人才在主要国家和地区近期政策布局中获得更多关注，美国、中国、欧盟等国家和地区，都将智算人才作为智算相关政策布局的重点，在近期政策规划中予以凸显。 主要国家/地区智算人才发展的政...
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智算人才发展路径与建议有哪些？
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]传统人才转型协同新型工业化共同推进，加快智算赋能传统产业；创新人才培育引领新质生产力塑造，推动新兴业态广泛应用、深度赋能。1.智算人才发展路径人才协同转型，加快智算赋能新型工业化传统设备智能化推动人才技能复合化。智算驱动设备从单点智能向群体智能转变，设备之间形成数据连接，大模型通过数据分析和处理，改变传统企业的生产模式。在传统设备智能化的背景下，人才技能需求也向业技融合的复合型人才转型。一方面，技术人员需要学习新知识和新技术，掌握设备运行机制，厘清技术和算法原理，以便驾驭智能环境中出现的各类智能设备，对其进行操作和维护；另一方面，技术人员需要推动自身原有技能高移，提升个人素质，在操作智能设备的...
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智算特征、发展节奏及应用情况如何？
- 提问时间：2024/08/06
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]智算大模型引发新一轮创新。1.智算内涵演进智算有多种定义方法。在某些场景下，它可能指的是智能计算，在另一些情况下，它可能指的是智能算法，即用于解决特定问题、模拟人类智能的高效算法。智算产业是以智能计算为基础的大模型产业，它以多模态数据为对象，以人工智能算法和智能计算系统为支撑，面向泛在应用场景部署。在这个层面看，智算通过智能化技术手段优化和提升技术系统的功能和性能，是为满足未来人工智能发展和相关应用场景需要而创新的技术，是面向智能、智能驱动的计算。在理论上，智算具备自学习、可演化的特征，可以对海量数据进行规律挖掘和知识发现，实现自我优化和提升；在架构上具备高算力、高效能的特征，向存算一体、异构...
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智算技术发展关键词总结
- 提问时间：2023/10/31
- 浏览量：389
- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下是我对智算技术发展关键词的概括总结。1.关键词1：存算一体存算一体作为一种新型算力，是突破AI算力瓶颈和大数据的关键技术。与以往的冯诺依曼架构相比，打破了由于计算单元与存储单元过于独立而导致的“存储墙”（CPU处理数据的速度与存储器读写数据速度之间严重失衡的问题，严重影响目标应用程序的功率和性能），达到用更低功耗实现更高算力的效果。作为可10倍提升单位功耗算力的颠覆性技术之一，存算一体有望降低一个数量级的单位算力能耗，在VR/AR、无人驾驶、天文数据计算、遥感影像数据分析等大规模并行计算场景中，具备高带宽、低功耗的显著优势。目前主流的实现方案包括：一是利用先进封装技...
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智算发展呈现出哪些新趋势？
- 提问时间：2023/10/31
- 浏览量：296
- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下是关于智算发展五大新趋势的介绍，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。1.趋势1：国产多元异构算力融合推动智算长效发展大模型发展推动CPU、GPU、DPU等“XPU”异构算力融合。一方面，模型训练、边缘推理、数值模拟等不同智能应用需要智算中心提供不同的算力，如自动驾驶、智慧医疗等场景既需要高精度通用算力也需要低精度专用算力[20]。另一方面，随着多模态大模型流量规模增长，CPU、GPU需要拿出更多精力处理数据传输，需要利用DPU减负，从而更好地处理“本职工作”。中国电信自研紫金DPU实现服务器虚拟化零损耗，全面释放算力，同时网络PP...
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如何看待智算产业发展机遇？
- 提问时间：2023/10/31
- 浏览量：192
- 提问者：匿名用户
[1个回答]智算发展迎来新机遇。1、AI大模型驱动的智算时代正加速到来人工智能自1956年诞生以来，历经三次发展浪潮。第一次浪潮（1956-1970s），神经网络相关基础理论被提出，搜索式推理、自然语言等大量AI程序和创新研究涌现。但由于大部分AI程序不具备解决复杂问题的能力，造成AI研究经费开始大幅削减，AI迎来第一次发展低谷。该阶段算力主要以IBM大型计算机为主，以集中的方式分配使用。第二次浪潮（1980s-2000s），80年代名为“专家系统”的AI程序问世，极大增强了AI的实用性。但“专家系统”应用仅限于特定领域，迭代升级难度及维护成本高，规模推广难...
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智算产业链及布局进展如何？
- 提问时间：2023/10/31
- 浏览量：269
- 提问者：匿名用户
[1个回答]目前，我国智算产业链已经初步形成，涵盖由芯片、软件、硬件供应商构成的上游产业，由云商、电信运营商、第三方数据中心服务商等构成的中游产业，以及由互联网、交通、金融、工业等行业等用户构成的下游产业。1、智算产业链初步形成，生态集聚效应不断增强（一）上游：AI芯片领域形成多方竞争格局GPU、FPGA技术壁垒高，迅速形成寡头格局。英伟达（NVIDIA）凭借NVLink、NVSwitch等集群性能优势以及良好的CUDA生态，成为全球GPU主要供货商，其A100芯片占据了数据中心GPU市场90%以上的份额。据IDC数据，预计到2025年GPU仍将占据AI芯片8成市场份额。同时赛灵思（Xilinx）和英特尔...
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