今天,数字技术开始深入生产生活的每一环节。

然而要推动数字产业的高水平发展,首先要确保拥有处理巨量数据的能力。随着数据被列入生产要素,算力已成为重要的生产力。根据IDC发布的《2020全球计算力指数评估报告》,一国的算力指数每提高1个百分点,数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。

数字经济对算力的需求日益增大,加之新基建的东风,作为算力基础设施的数据中心、超算中心、智能计算中心也迈入加速发展阶段。工信部数据显示,截至2020年底,我国在用的数据中心机架超过400万架,年均增速超30%。

算力"突飞猛进"的同时,市场认知却严重滞后。大多数人仍然对算力相关的概念比较陌生——算力如何衡量?不同算力等级间有何区别?算力与应用场景如何匹配?

1.看算力水平,精度比数字重要

超级计算机被誉为"国之重器",代表国家算力的最高水准,也是一国科技实力的重要体现。理解超级计算机的峰值算力,首先需要知道算力的计量单位FLOPS(Floating-point operations per second)。

FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时,FLOPS前面还会有一个字母常量,例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数,T代表每秒一万亿次,P代表每秒一千万亿次。

除了运算次数,衡量算力水平时还要看算力精度。例如,1000FLOPS的AI计算中心所提供的的算力,与1000FLOPS超级计算机提供的算力,虽然数值相同,但由于精度不同,实际算力水平也是天壤之别。

根据参与运算数据精度的不同,可把算力分为双精度算力(64位,FP64)、单精度算力(32位,FP32)、半精度算力(16位,FP16)及整型算力(INT8、INT4)。数字位数越高,意味着精度越高,能够支持的运算复杂程度就越高,适配的应用场景也就越广。

超级计算机常被用于需要大量运算的工作,譬如天气预报、运算化学、分子模型、天体物理模拟等,是为高精尖科学领域提供极致算力的服务。由于这类科学领域的计算对数据精度要求高,因此通常的超算系统以双精度数值计算为主。

近年来,AI在国内获得快速发展,为匹配AI训练与推理的特殊需求,AI超算系统应运而生。不同于传统超算,AI超算系统大多用于语音、图片或视频的处理,浮点计算下的低精度计算甚至整型计算即可满足相应需求。

要确定不同精度算力的性能,需通过各自领域内的专用测试程序来测试。例如,用于测试超级计算机性能的Linpack测试专注于双精度算力;用于智能计算机性能的Resnet-50则专注于半精度算力。

如果将参与运算的数据比作货物,那么双精度算力就可以看作重型卡车,低精度算力可以看作是小型货车。重型卡车也可以承担小型货车的任务,但功耗过高,会造成浪费。而小型货车由于自身性能限制,无法承担重型卡车的任务。

同样,超级计算机的双精度算力即可以看作是重型卡车,是一种"通用算力",可以承担各种计算任务;而单精度、低精度算力作为小型货车,则是一种"专用算力",是专门为AI的训练和推理设计,无法承担超级计算机的计算任务。

"超级计算机设计的目标是为做更复杂的计算,所以即使只是做简单的计算,它的功耗还是很高。"中国科学院计算技术研究所研究员张云泉此前曾对媒体表示,AI计算擅长于推理或训练,但多数不具备高精度数值计算能力,这也限制其在 AI 计算之外的应用场景使用。

2.寻找"有效算力"

随着数字化与千行百业的深度结合,每个行业、每个企业都面临着选择算力的问题。需要注意的是,仅关注理论层面的最高算力并无太大意义,落到实际应用场景里,还需要综合考虑用户应用、成本、算力兼容性等多方面因素,寻找效率更高且经济适用的有效算力。

在选择芯片与算力时,首先需明确应用场景和优先任务。在早期规划阶段,地方政府即需要重视区域内的优势产业、明确数据中心的应用目标。智算中心融合了AI技术与专用算力,在图像分类、自然语言处理、循环翻译等场景下较有优势;超算中心则作为尖端科技领域的强大战力,服务于行星模拟、分子药物设计、基因分析等需要高精度数据处理的领域,应用领域更为广阔。

在追求最佳算力时,成本也是关注重点。一方面,算力基础设施的建设成本极高,在前期规划时,需要关注市场逻辑,重视经济可行性。粤港澳大湾区曾出现过同一地区的两个智能计算中心,同精度算力单价相差近4倍的情况。为避免出现"高价高数值,低能低性价比"的情况,引入算力中心时应重考察算力单价,关注算力的实际效益。

此外,加强算力基础设施的顶层设计和总体规划,倡导开放、多元、兼容的新型算力基础设施,能使基础设施的利用率大幅提升。底层基础设施搭建开放性架构,不仅能够提供多种算力、提升基础设施的易用度和适用度,还能够支撑更加丰富的应用场景,同时赋能社会治理和产业应用。

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