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摘要:正确认识和理解算力,除了数字,还要关注精度和实际场景。
今天,数字技术已经开始渗透到生产和生活的方方面面。
但是,要推动数字产业的高层次发展,首先要保证我们有处理海量数据的能力。随着数据被纳入生产要素,计算能力成为一种重要的生产力。IDC发布的《2020年全球计算力指数测评报告》显示,一个国家的计算力指数每提高1个百分点,数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。
随着数字经济对计算能力需求的不断增加和新型基础设施的东风,作为计算基础设施的数据中心、超级计算中心和智能计算中心也进入了加速发展阶段。工信部数据显示,截至2020年底,我国在用数据中心机架超过400万个,年均增速超过30%。
同时,市场认知严重滞后。大部分人对计算能力这个概念还是比较陌生的——如何衡量计算能力?不同级别的计算能力有什么区别?计算如何匹配应用场景?
1.看计算力的水平。准确性比数字更重要。
超级计算机被誉为“国之重器”,代表着国家计算能力的最高水平,是一个国家科技实力的重要体现。要了解超级计算机的峰值计算能力,我们首先需要知道计算能力FLOPS(每秒浮点运算次数)的度量单位。
FLOPS代表每秒浮点运算的次数。使用时,FLOPS前面会有一个字母常量,比如TFLOPS、PFLOPS。字母T和P代表时间,T代表每秒一万亿次,P代表每秒一千万亿次。
在衡量计算力的高低时,除了计算次数,还要考虑计算力的精度。比如1000FLOPS AI计算中心提供的计算能力和1000FLOPS超级计算机提供的计算能力是一样的,但是由于精度的不同,实际的计算能力水平就有很大的不同。
根据参与计算的数据的精度,计算能力可分为双精度计算能力(64位,FP64)、单精度计算能力(32位,FP32)、半精度计算能力(16位,FP16)和整数计算能力(INT8,INT4)。位数越多,精度越高,可以支持的运算复杂度越高,适用的应用场景越广。
超级计算机通常用于需要大量计算的工作,如天气预报、计算化学、分子建模、天体物理模拟等。,它们为高科技科学领域提供终极计算能力服务。因为这类科学领域的计算对数据精度要求很高,所以通常的超级计算系统都是以双精度数值计算为主。
近年来,人工智能在中国发展迅速。为了满足人工智能训练和推理的特殊需要,人工智能超级计算机系统应运而生。与传统超级计算机不同,AI超级计算机多用于处理语音、图片或视频,浮点计算下的低精度计算甚至整数计算都可以满足相应的要求。
要确定不同精度的计算力的性能,需要通过各自领域的专用测试程序进行测试。例如,用于测试超级计算机性能的Linpack测试侧重于双精度计算;Resnet-50智能计算机性能侧重于半精确计算。
如果把参与计算的数据比作货物,双精度计算可以看作重型卡车,低精度计算可以看作微型货车。重型卡车也可以承担小型货车的任务,但是耗电量太高,会导致浪费。而小型货车由于自身性能限制,无法承担重型货车的任务。
同样,超级计算机的双精度计算能力可以看作是重型卡车,是一种“通用计算能力”,可以承担各种计算任务;单精度和低精度计算能力作为一种微型面包车,是一种“特殊计算能力”,是专门为AI训练和推理而设计的,无法承担超级计算机的计算任务。
“超级计算机是为了进行更复杂的计算而设计的,所以即使只进行简单的计算,其功耗仍然非常高。”中国科学院计算技术研究所研究员张云泉此前对媒体表示,AI计算擅长推理或训练,但大多不具备高精度数值计算的能力,这也限制了其在AI计算以外的应用场景中的使用。
2.寻找“有效的计算能力”
随着数字化与各行各业的深度结合,每个行业、每个企业都面临着选择计算能力的问题。需要注意的是,只关注理论层面的最高计算能力并没有太大意义。当其落入实际应用场景时,需要综合考虑用户应用、成本、计算能力兼容性等诸多因素。寻找更高效、更经济的有效计算能力。
在选择芯片和计算能力时,首先要明确应用场景和优先任务。在前期规划阶段,当地政府要关注本地区的优势产业,明确数据中心的应用目标。智能计算中心将AI技术与特殊计算能力相结合,在图像分类、自然语言处理、循环翻译等场景中具有优势。超算中心作为前沿科技领域的强大力量,服务于需要高精度数据处理的领域,如行星模拟、分子药物设计、基因分析等。,应用领域更广。
在追求最佳计算能力的同时,成本也是关注的焦点。一方面,计算基础设施的建设成本极高,在前期规划时要注重市场逻辑,注重经济可行性。在粤港澳大湾区的同一个地区出现了两个智能计算中心,同样的精密计算能力的单价相差近4倍。为了避免出现“高价格、高价值、低能耗、低性价比”的情况,在引入计算能力中心时,应该重新审视计算能力的单价,注重计算能力的实际效益。
此外,加强计算基础设施的顶层设计和统筹规划,倡导开放、多元、兼容的新型计算基础设施,可以大大提高基础设施的利用率。底层基础设施的开放架构不仅可以提供多种计算能力,提高基础设施的可用性和适用性,还可以支持更丰富的应用场景,为社会治理和行业应用赋能。
来源:东南网
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