實現供需匹配　打破流通壁壘

“算力是數字經濟時代的核心生產力，正在不斷催生新技術、新模式、新業態，助力各行業加快數字化智能化轉型。”在青云科技舉辦的2024 AI算力發布會上，中關村朝陽園黨工委副書記、管委會主任婁毅翔說，需要通過搭建產業的共性技術平臺、打造標桿示范應用場景等方式，促成充分應用算力，進一步助力人工智能技術落地產業。

與會專家普遍認為，當前亟須實現算力供需匹配，打破算力流通壁壘，從而提升算力利用效率。

在青云科技智算產品經理苗慧看來，不同行業需要的算力具有不同特點，應為不同行業“量體裁衣”，實現算力需求與算力資源的高效匹配。

她舉例說，自動駕駛系統每天面對海量圖片數據，但這些數據并非全部都需要計算。根據這一特點，青云智算建設了多地區多中心的數據存儲區域，并將其用于自動駕駛行業數據的內部流轉。流轉計算后，再將不必要的數據備份刪除，以提升圖形處理器（GPU）使用效率。

此外，科研單位對算力的需求存在波峰波谷。“高校院所并不是要生成一個大模型產品，更多的是用行業數據來調試其研發的算法。”苗慧認為，根據這種情況，可通過GPU切分技術，在算力需求波谷時匹配更低的算力，在算力需求波峰時重新整合GPU資源，提供足夠的算力，實現降本增效。

青云科技首席執行官林源認為，從當前的產業發展趨勢看，算力使用門檻亟待進一步降低。

目前，提供算力的“引擎”架構變得越來越復雜，提高了算力使用門檻。林源解釋，從CPU（中央處理器）到GPU，再到不同GPU的調度和使用優化，芯片架構的變化對芯片的管理提出了新挑戰，也影響著服務器的架構。此外，隨著網絡速度從千兆發展到數百GB，數據存儲從分布式存儲發展到圍繞模型開發需求進行存儲，人工智能落地所依托的底層基礎設施變得更加復雜。只有具備高效調度能力，才能讓算力“引擎”合力發動，提高算力利用效率。

如何更有效管理新的算力架構？“我們在實踐中發現，打通不同底層邏輯的芯片系統，通過統一調度、智能管理，能為AI技術研發提供恰到好處的算力。”苗慧說，青云科技推出的AI智算平臺，通過底層打通，能對曙光、昇騰、英偉達等提供的異構算力實現統一管理與調度。同時，通過開放的架構，平臺能縱向融合多種AI技術。

林源介紹，基于不同芯片廠商、算力供應商、存儲設備企業之間的協同合作，算力的底層基礎設施壁壘被不斷打破。當前，從青海到北京、從廣東到內蒙古，都可以實現迅捷的算力調度和使用。

據介紹，包括青云科技在內的200余家行業上下游企業緊密合作，通過算力共贏、算力加速等計劃，完成了百余項生態適配項目，以資源共享與優勢互補推動智算產業整體發展。