我国算力产业发展挑战与建议.pdf
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1、E0我国算力产业发展挑战与建议郭亮(中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191)摘要:随着各项国家相关重要政策的落地实施,我国算力产业发展进程进一步加快。算力已经成为支撑互联网、通信、教育、交通、金融等行业数字化转型,推动国民经济发展的重要基础。作为当前数字化建设以及未来智能化发展的核心支撑,算力产业自身发展也面临着一系列挑战。全面梳理我国算力产业发展的现状,客观分析当前我国算力产业发展面临的挑战,针对性地提出对策和建议,以期进一步推动我国算力产业高质量发展,助力我国网络强国建设。关键词:算力产业;挑战;建议中图分类号:TP30;F124 文献标志码:A引用格式:郭亮.我国算力
2、产业发展挑战与建议J.信息通信技术与政策,2024,50(2):2-6.DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2024.02.0010 引言算力作为数字经济的坚实基础,备受各方关注。从我国东南沿海到西北内陆,从工业生产到百姓生活,算力正为各行各业的数字化注入新动能,成为经济社会高质量发展的重要驱动力。自新型数据中心发展三年行动计划(20212023 年)的发布实施,到生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)大模型掀起 AI应用热潮,再到算力基础设施高质量发展行动计划的发布,都将进一步推动我国算力产业的高质量发展1。研究算力发展实际情况,分析算
3、力发展现存问题,是制定未来算力发展策略的关键举措。本文立足当前我国算力发展现状,客观分析我国算力产业发展现存挑战,为推进我国网络强国新征程提供发展建议。1 我国算力发展现状1.1 算力规模增长迅猛近年来,我国数据中心在用标准机架数量年复合增长率超过 30%,截至 2023 年 6 月,我国在用数据中心机架总规模超过 760 万标准机架,算力总规模达到197 EFLOPS,存力总规模达到 1 080 EB,年增速达到25%2。算力设施内、算力设施间、用户入算等网络创新发展,有力支撑 AI、云边端协同、“东数西算”等应用场景。1.2 布局结构日益优化“东数西算”实施后,我国西部枢纽算力设施建设加快
4、,国家枢纽节点省内边缘协同发展的算力梯次布局体系初步形成,算力结构也逐步从早期通用占主体演变为通用智算超算协同发展的格局。随着AI 应用的快速兴起,智算中心建设步伐加快,截至2023 年 6 月,全国已投运的 AI 计算中心达到 25 个,在建的 AI 计算中心超过 20 个,智能算力规模占整体算力规模的比例已提高到 25.4%3。1.3 算力技术创新活跃我国计算机领域发明申请数量剧增,算力、存力、2N510 运力领域创新成果不断涌现。科技公司加速图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)等 AI 芯片研发,国内相关企业纷纷推出自研产品;“星河”AI 网络、先进存储
5、、液冷技术等很好地支撑了当前的智算需求。我国在计算、网络和存储方面都取得了很大进展。1.4 算力赋能产业发展随着我国算力规模的持续扩大,互联网、大数据、AI 等与实体经济融合发展的新业态、新模式正加速涌现,算力正加速从互联网、电子政务等领域向服务、金融、制造、交通、医疗等行业渗透,成为传统产业智能化改造和数字化转型的重要支点。与此同时,算力应用也逐渐向城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸,激发数据要素新活力,助力数字经济高速发展。2 算力发展面临的挑战2.1 算力协同仍需稳步推进“东数西算”工程助力我国算力发展踏上新台阶,但就目前实施效果来看,距离我国东西部算力协同均衡发展仍有差距。首先,我
6、国东西部之间商业模式协调机制仍需持续完善。我国东西部算力协作发展不仅需要依靠自身努力,也需要一定的商业模式来激励,我国西部能源供应价格优势与东部产业西迁成本收益之间的平衡需要一定的协调机制来保障。其次,枢纽节点算力结构需要持续优化。虽然目前我国已在大力推动智算中心建设,但大模型的训练迭代对智能算力需求的拉动远超预期,当前枢纽通用算力与智能算力的供需比例仍有一定差距。最后,同质化竞争带来的市场压力需要调解。由于同质化竞争,部分地区价格战加剧,导致原本的成本定价被转变为市场定价,对数据中心相关企业发展带来一定压力。2.2 算力生态仍需持续完善近年来,我国不断巩固算力基础设施,培育算力产业优质企业,
7、推进算力赋能经济发展,健全算力产业生态,但目前发展仍需进一步提升,算力生态建设仍需持续完善。我国部分地区数据中心的实际运行业务效果与算力设计规模构想存在一定差距,以“筑巢引凤”的方式实现“新旧”动能转换的期待尚未实现,亟待推动从企业个体的位置空间聚集到有机融合的产业链条聚集,从而促进算力上、下游产业及应用生态市场协同发展。算力拉动经济增长的潜力仍有较大挖掘空间。算力产业发展与当地资源禀赋结合不够紧密的现象仍然存在,导致算力产业未能深入赋能当地实体经济发展,算力产业发展带来的技术创新和成果尚未充分转化为当地数字经济的增长动力等问题,仍需持续开展算力应用赋能的举措、深挖算力赋能经济增长的潜力空间,
8、将算力真正融入当地实体产业,充分转化为当地经济发展动能。2.3 算力创新仍需全面提升大模型等技术的迅速发展为算力产业发展带来了新挑战,目前我国算力核心技术创新力度不够,技术方面仍存在相对短板。在绿色低碳方面,我国现有先进数据中心电能利用效率最低已达 1.05 以下,达世界先进水平,但源网荷储一体化供电系统等低碳发展重要技术推广仍然受限,源荷对接存在一定困难1。在算力调度方面,部分省市已上线调度平台;中国算力平台持续完善算力监测、匹配和调度等方面的能力,部署节奏加快,但算力调度的商业模式和技术细节仍需进一步探讨。在高端芯片和软件研发方面,我国自主创新能力仍需加强,对进口产品和技术仍有一定依赖,关
9、键技术的“卡脖子”风险依然存在,难以支撑大模型、元宇宙等高性能场景建设。此外,国产数据库、中间件、操作系统等基础软件适配性、兼容性不足,对主流软件应用环境构建的支撑能力偏弱。2.4 算力应用仍需深化拓展当前,我国算力应用行业持续多元化拓展,为产业注入发展新动能,但算力应用深度仍需推进,算力供给与行业应用之间的衔接仍需加强。一方面,我国算力提供商缺少一体化解决方案,技术到落地过程仍存在一定障碍。算力技术与行业场景结合过程中需要较强的行业经验,而目前我国算力企业与人才在细分领域的储备尚不足支撑现有项目的长期深耕和成果应用转化。另一方面,传统企业缺乏对算力增益效用的认知与实践。传统企业的数字化转型日
10、益加速,但现有的3E0算力应用相对较浅,在顶层规划、转型方法、项目落地等思维方式和实践部署方面仍需进一步强化。2.5 算力安全仍需加强保障随着算力向生产生活各个领域的渗透逐渐深入,算网融合持续推进,算力作为转换数据价值的生产要素,安全保障至关重要,系统安全影响需重视。随着虚拟化技术的发展,算力应用对各种服务组件的依赖加大,而底层服务组件往往支撑着大量业务,一旦发生故障,诸多产品将受到影响,引发行业震动。集群安全防护亟需增强。算力产业不断集聚发展,集群部署让算力资源更为集中,攻击目标更为明显,网络供给与威胁升级,影响后果更为严重,在传统设备级、系统级、算力中心级的安全防护基础上,亟需构建集群安全
11、防护体系,增强防护能力。不稳定的水电供应,或者对传输线路和设施的物理破坏都会导致算力集群的宕机。3 算力互联面临的挑战3.1 产业需求无场景大模型训练需要大规模的集群算力处理。随着数据并行和模型并行技术的不断完善和提升,分布式训练中可以使用千卡或万卡规模的 GPU 来缩短整体训练时长。数据显示,GPT-4 的参数规模为 1.8 万亿个,训练 GPT-4 约为 2.15e25 FLOPS,在大约 2.5 万个A100 上训练了 90 100 天,利用率仅在 32%36%之间4。2023 年,购入超过 2 万张 GPU 卡的国内公司仅腾讯、百度、阿里巴巴和字节跳动 4 家5。为充分发挥算力算效,这
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