算力是集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體的新型生產(chǎn)力，主要通過(guò)算力中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施向社會(huì)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(duì)于助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、賦能科技創(chuàng)新進(jìn)步、滿(mǎn)足人民美好生活需要和實(shí)現(xiàn)社會(huì)高效能治理具有重要意義。

在第二屆“華彩杯”算力大賽啟動(dòng)會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓作了《算力十問(wèn)》的主題演講。

一問(wèn)：如何準(zhǔn)確衡量算力？

鄔賀銓指出，現(xiàn)有測(cè)算方法難以精準(zhǔn)衡量算力。國(guó)內(nèi)企業(yè)服務(wù)器的出貨量并不等于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的使用量，而且進(jìn)口國(guó)外的服務(wù)器未統(tǒng)計(jì)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(guò)問(wèn)卷調(diào)研方法收集的數(shù)據(jù)也未必能全面反映目前實(shí)際使用情況。

二問(wèn)：超算、通算、智算三類(lèi)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(lèi)節(jié)點(diǎn)能力的融合算力中心會(huì)有利于三類(lèi)算力的調(diào)度嗎？

三問(wèn)：三類(lèi)算力有無(wú)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(guó)家與區(qū)域創(chuàng)新中心城市對(duì)超算有較大需求；機(jī)密性和時(shí)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(wèn)：何謂合適的算存比？

鄔賀銓強(qiáng)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(duì)于CPU密集型計(jì)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(duì)I/O密集計(jì)算任務(wù)，需頻繁訪(fǎng)問(wèn)外存，如何考慮計(jì)入外存力的算存比合理取值，值得商榷。鄔賀銓同時(shí)指出，存力有HDD機(jī)械硬盤(pán)和SDD固態(tài)硬盤(pán)之分，后者可節(jié)能70%，但我國(guó)SDD僅占24.7%，不及美國(guó)一半。

五問(wèn)：如何根據(jù)大模型參數(shù)量及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量來(lái)設(shè)計(jì)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(shí)間（秒）×算力利用率（0.3~0.55）。

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

理論上可以通過(guò)增加訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)來(lái)降低對(duì)大模型訓(xùn)練算力的需求，但訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)的增加意味算力芯片集群出錯(cuò)的次數(shù)增加，為應(yīng)對(duì)出錯(cuò)所需存盤(pán)開(kāi)銷(xiāo)也增加，計(jì)算效率顯著下降。據(jù)OpenAI的經(jīng)驗(yàn)，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(gè)因素同時(shí)放大才有最佳效果，據(jù)分析，當(dāng)不受其他兩個(gè)因素的制約時(shí)，大模型性能與單個(gè)因素都有冪律關(guān)系。

六問(wèn)：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(shí)，邊緣/終端可離線(xiàn)進(jìn)行推理任務(wù)，目前手機(jī)可支持130億參數(shù)，2024年還會(huì)出現(xiàn)支持千億參數(shù)的手機(jī)。當(dāng)邊緣/終端僅具有10億參數(shù)的推理能力時(shí)，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?xún)|計(jì)的終端算力集合就非?？捎^，但跨終端的協(xié)同計(jì)算是否可行值得商榷。

七問(wèn)：異地算力節(jié)點(diǎn)的協(xié)同可行嗎？

鄔賀銓認(rèn)為，將算力集群擴(kuò)展到跨域，多個(gè)異地的算力節(jié)點(diǎn)共同承擔(dān)一個(gè)計(jì)算任務(wù)，實(shí)時(shí)性的交互要求光傳輸系統(tǒng)無(wú)損和確定性時(shí)延，任何丟包和抖動(dòng)都無(wú)法保證計(jì)算效率；在異屬異構(gòu)的場(chǎng)景下異地協(xié)同計(jì)算的實(shí)施可操作性更是挑戰(zhàn)。他強(qiáng)調(diào)，集約化建設(shè)大型算力節(jié)點(diǎn)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(shí)時(shí)協(xié)同計(jì)算。

八問(wèn)：算力的接入需要集中管理與指配嗎？

不通過(guò)國(guó)家算力調(diào)度平臺(tái)能夠構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)和算力大市場(chǎng)嗎？或者可以由算力節(jié)點(diǎn)擁有方和需求方聯(lián)合建立算力服務(wù)聯(lián)盟，以市場(chǎng)機(jī)制來(lái)溝通供需。另外，在強(qiáng)調(diào)企業(yè)為主體發(fā)揮市場(chǎng)有效作用的前提下，還需要強(qiáng)化有為政府的角色，通過(guò)建立結(jié)對(duì)子等東西部聯(lián)動(dòng)機(jī)制強(qiáng)化區(qū)域間算力協(xié)同。

九問(wèn)：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(yùn)營(yíng)主體，跨運(yùn)營(yíng)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(guò)編程空間實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)/算網(wǎng)的融通。

十問(wèn)：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(tái)主導(dǎo)建設(shè)面向中小企業(yè)的云智平臺(tái)，降低企業(yè)利用算力的門(mén)檻和對(duì)安全的擔(dān)心。