中國算力規(guī)模位居全球第二，優(yōu)化成本成關(guān)鍵

　　2024世界人工智能大會昨天在上海開幕。工業(yè)和信息化部負(fù)責(zé)人在大會上透露，我國算力規(guī)模位居全球第二。

　　最新統(tǒng)計顯示，截至5月底，全國規(guī)劃具有高性能計算機集群的智算中心已達十余個。從全國來看，智能算力在算力總規(guī)模中的比重超過了30%。我國算力結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。

　　會議上，工業(yè)和信息化部副部長單忠德提到，目前我國已經(jīng)培育了421家國家級的智能制造示范工廠，人工智能企業(yè)的數(shù)量也超過了4500家，算力規(guī)模位居全球第二，推動制定了48項智能制造相關(guān)的國際標(biāo)準(zhǔn)，推動完善全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生態(tài)。

　　同時單忠德表示，工信部將圍繞強化開放合作、推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，夯實產(chǎn)業(yè)基座、加快應(yīng)用落地四方面開展合作。

　　中國算力規(guī)模雖然位居全球第二，智算中心也在擴建，但隨著大模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的極速膨脹，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳、用、管、存，卻成為制約生成式AI落地的瓶頸之一。

　　AI大模型數(shù)據(jù)歸集、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)歸檔與管理等階段，面臨著數(shù)據(jù)歸集時間長、模型訓(xùn)練效率低、數(shù)據(jù)管理復(fù)雜度高等針對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新挑戰(zhàn)，用戶亟需構(gòu)建支持多協(xié)議、高帶寬、低延遲、數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的大模型存儲底座。

　　同時，在大模型數(shù)據(jù)處理全流程中，要想使訓(xùn)練效率達到極致，減少不必要的資源浪費，算力和存力就需要均衡配置，訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)讀寫性能成為發(fā)揮存力最大作用的關(guān)鍵。

　　而想要提升存儲效率、降低模型訓(xùn)練成本，必須要在存儲技術(shù)上進行創(chuàng)新。

　　分布式儲存技術(shù)，可以在緩存優(yōu)化、空間均衡、縮短GPU與存儲讀取路徑等方面更具優(yōu)勢，TB級帶寬、千萬級IOPS、EB容量，就可以滿足大模型存儲在性能和容量方面的要求。

　　永旗(北京)科技有限公司專注于Web3.0底層技術(shù)突破和研發(fā)，已經(jīng)推出以Web3.0技術(shù)研發(fā)的存儲系統(tǒng)--世界硬盤，這將存儲成本直線降低60%，為建設(shè)智慧城市降低基礎(chǔ)成本，大大緩解了各個城市在數(shù)據(jù)存儲上的資金壓力，這些節(jié)省下來的資金將可以更好地應(yīng)用在公共項目建設(shè)中。

　　以世界硬盤為代表的去中心化存儲，在技術(shù)上和模式上，已具備了大規(guī)模商業(yè)化的能力。在智慧城市建設(shè)中，擁有巨大的成本和耗能優(yōu)勢，將極大降低智慧城市的成本。

　　因此，在本輪推進城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮中，引入Web3.0技術(shù)下的分布式存儲系統(tǒng)，將成為低成本建設(shè)與加快推進的核心內(nèi)容。