算力是集信息計算力、網(wǎng)絡(luò)運載力、數(shù)據(jù)存儲力于一體的新型生產(chǎn)力，主要通過算力中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施向社會提供服務(wù)。算力基礎(chǔ)設(shè)施是新型信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，呈現(xiàn)多元泛在、智能敏捷、安全可靠、綠色低碳等特征，對于助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、賦能科技創(chuàng)新進(jìn)步、滿足人民美好生活需要和實現(xiàn)社會高效能治理具有重要意義。

在第二屆“華彩杯”算力大賽啟動會上，中國工程院院士鄔賀銓作了《算力十問》的主題演講。

一問：如何準(zhǔn)確衡量算力？

鄔賀銓指出，現(xiàn)有測算方法難以精準(zhǔn)衡量算力。國內(nèi)企業(yè)服務(wù)器的出貨量并不等于國內(nèi)市場的使用量，而且進(jìn)口國外的服務(wù)器未統(tǒng)計在內(nèi)；服務(wù)器出貨量也不等于上架量，更不等于已經(jīng)加電使用量。通常服務(wù)器集群的算力不等于集群內(nèi)服務(wù)器算力之和；通過問卷調(diào)研方法收集的數(shù)據(jù)也未必能全面反映目前實際使用情況。

二問：超算、通算、智算三類算力是否可以互相調(diào)劑？

超算和通算可否承擔(dān)生成式大模型的訓(xùn)練和推理任務(wù)？智算適合承擔(dān)目前超算和通算的任務(wù)嗎？建設(shè)兼具三類節(jié)點能力的融合算力中心會有利于三類算力的調(diào)度嗎？

三問：三類算力有無合理比例？

鄔賀銓認(rèn)為，不同地區(qū)需求不同，不可能有固定的比例。通常國家與區(qū)域創(chuàng)新中心城市對超算有較大需求；機密性和時延敏感性決定了城市政務(wù)數(shù)據(jù)和重要企業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)盡量在同城通算；東部地區(qū)的AI訓(xùn)練任務(wù)重、智算比例高；西部算力樞紐也需要增加智算能力，但一般西部地區(qū)以配置通算為主。

四問：何謂合適的算存比？

鄔賀銓強調(diào)，存力與算力需配合，避免因存力短缺造成算力等待而影響處理效率。而存力按位于服務(wù)器內(nèi)外分為內(nèi)存與外存，對于CPU密集型計算任務(wù)，影響算力效率與性能的主要是內(nèi)存，據(jù)分析合理的算存比是GFlops/GB為1；對I/O密集計算任務(wù)，需頻繁訪問外存，如何考慮計入外存力的算存比合理取值，值得商榷。鄔賀銓同時指出，存力有HDD機械硬盤和SDD固態(tài)硬盤之分，后者可節(jié)能70%，但我國SDD僅占24.7%，不及美國一半。

五問：如何根據(jù)大模型參數(shù)量及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量來設(shè)計算力需求？

AI模型參數(shù)是指深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元間連接矩陣的權(quán)重和偏置，模型輸出值=權(quán)重×輸入值+偏置。

算力規(guī)模（峰值Flops）≈8×訓(xùn)練數(shù)據(jù)（tokens Byte）×模型參數(shù)/訓(xùn)練時間（秒）×算力利用率（0.3~0.55）。

存力規(guī)模（Byte）≈10×模型參數(shù)×計算精度（Byte）。

理論上可以通過增加訓(xùn)練時長來降低對大模型訓(xùn)練算力的需求，但訓(xùn)練時長的增加意味算力芯片集群出錯的次數(shù)增加，為應(yīng)對出錯所需存盤開銷也增加，計算效率顯著下降。據(jù)OpenAI的經(jīng)驗，模型大小和數(shù)據(jù)集大小及用于訓(xùn)練的算力規(guī)模三個因素同時放大才有最佳效果，據(jù)分析，當(dāng)不受其他兩個因素的制約時，大模型性能與單個因素都有冪律關(guān)系。

六問：如何利用邊緣與終端的算力？

當(dāng)邊緣/終端具有70億參數(shù)以上的推理能力時，邊緣/終端可離線進(jìn)行推理任務(wù)，目前手機可支持130億參數(shù)，2024年還會出現(xiàn)支持千億參數(shù)的手機。當(dāng)邊緣/終端僅具有10億參數(shù)的推理能力時，需要與云端協(xié)同提供智能能力。鄔賀銓提出，單終端算力小，數(shù)以億計的終端算力集合就非?？捎^，但跨終端的協(xié)同計算是否可行值得商榷。

七問：異地算力節(jié)點的協(xié)同可行嗎？

鄔賀銓認(rèn)為，將算力集群擴展到跨域，多個異地的算力節(jié)點共同承擔(dān)一個計算任務(wù)，實時性的交互要求光傳輸系統(tǒng)無損和確定性時延，任何丟包和抖動都無法保證計算效率；在異屬異構(gòu)的場景下異地協(xié)同計算的實施可操作性更是挑戰(zhàn)。他強調(diào)，集約化建設(shè)大型算力節(jié)點比分布異地協(xié)同能夠顯著提升能效和算力效率，東數(shù)西算和數(shù)據(jù)災(zāi)備都需要在異地算力樞紐間建立廣域連接，但這僅是算力任務(wù)的轉(zhuǎn)移而不是異地實時協(xié)同計算。

八問：算力的接入需要集中管理與指配嗎？

不通過國家算力調(diào)度平臺能夠構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)和算力大市場嗎？或者可以由算力節(jié)點擁有方和需求方聯(lián)合建立算力服務(wù)聯(lián)盟，以市場機制來溝通供需。另外，在強調(diào)企業(yè)為主體發(fā)揮市場有效作用的前提下，還需要強化有為政府的角色，通過建立結(jié)對子等東西部聯(lián)動機制強化區(qū)域間算力協(xié)同。

九問：算網(wǎng)協(xié)同做什么和如何做？

算力與網(wǎng)絡(luò)往往屬于不同的運營主體，跨運營商的協(xié)同調(diào)度也有管理難題。而且網(wǎng)絡(luò)通常并不感知所承載的數(shù)據(jù)屬性。當(dāng)前，首先要厘清算網(wǎng)協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)與方法，發(fā)揮IPv6的分段選路、SRV6作為算網(wǎng)協(xié)同統(tǒng)一承載協(xié)議的作用，通過編程空間實現(xiàn)云網(wǎng)/算網(wǎng)的融通。

十問：如何解除中小企業(yè)使用算力的顧慮？

鄔賀銓建議，政府站臺主導(dǎo)建設(shè)面向中小企業(yè)的云智平臺，降低企業(yè)利用算力的門檻和對安全的擔(dān)心。