中評社北京2月7日電／據人民日報報導，每秒百億、千億次的浮點運算能力，拍字節（PB）級的數據存儲規模……許多人可能對這些指標沒有太多概念，但如果說起春節檔電影中的特效、渲染和人臉識別、智能客服、語音翻譯等應用，大家應該不會感到陌生。
看得見的應用背後，是看不見的智能算力在支撐。基於最新人工智能理論、採用領先人工智能計算架構，提供算力服務、數據服務和算法服務的智能計算中心（簡稱“智算中心”），在推進人工智能和數字經濟發展中發揮著重要作用。近日，由國家信息中心聯合浪潮信息發布的《智能計算中心創新發展指南》（以下簡稱《指南》）顯示，全國目前有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，整體布局以東部地區為主，並逐漸向中西部地區拓展。智算中心的創新發展，有望成為帶動人工智能及相關產業快速發展的新引擎。
算力資源是數字經濟發展的重要底座
前不久，位於浙江寧波高新區的人工智能超算中心（一期）項目正式上線運營，可提供100P（即PFLOPS，1PFLOPS＝1千萬億次浮點運算／秒）的半精度人工智能算力；在天津，智能計算中心項目一期工程於去年底完工，項目覆蓋850餘家企業及科研院所，達成意向合作算力空間120P；去年5月正式上線的成都智算中心，近期集中簽約多個項目，聚焦智慧醫療、智慧辦公等應用場景……
算力資源是數字經濟發展的重要底座。隨著數字經濟蓬勃發展，數字化新事物、新業態、新模式推動應用場景向多元化發展，算力規模不斷擴大，算力需求持續攀升。工信部日前發布的數據顯示，2022年，全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架；近5年，算力總規模年均增速超過25%。
當算力在千行百業落地應用時，不同精度的算力需要“適配”多樣化的應用場景。特別是隨著人工智能技術的高速發展，算力結構也隨之演化，對智能算力的需求與日俱增。
“通用計算的概念區別於智能計算、超級計算等專用計算，是指原有CPU和GPU協同工作提供的通用型算力，其中CPU承擔主計算工作，GPU用於圖像處理，適用範圍更廣。但在人工智能計算場景下，其計算效率較低，相同浮點運算次數下，需要消耗更多算力資源。”阿里雲相關技術專家介紹，智能計算則是以異構計算資源為核心，通常面向人工智能訓練和推理的需求，因其專用性，在面向人工智能場景時性能和能耗更優。
國際數據公司（IDC）等發布的數據顯示，2022年，我國智能算力規模達到268百億億次／秒（EFLOPS），超過通用算力規模；預計未來5年，我國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。“智能算力規模持續快速增長，智算中心適應產業需求的變化，提供一種更好更新的計算力供給模式。未來，智算中心將成為智慧時代主要的計算力生產中心和供應中心。”國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣認為。
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