阿里云智能算力中心「阿里云天弓智投」

今天给大家普及一下阿里云智能算力中心「阿里云天弓智投」相关知识，最近很多在问阿里云智能算力中心「阿里云天弓智投」，希望能帮助到您。

2022年是云计算行业一个明显的波谷，但增长还要继续，如何判断新的算力增长方向，也就成为摆在各大云服务商眼前最重要的事。

对于今年才加入阿里云，并担任全球销售总裁的蔡英华来说，智算中心屡次出现在他的计划清单上。

8月30日，阿里云宣布正式推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动张北和乌兰察布两座超大规模智算中心。其中张北超级智算中心总建设规模为12 EFLOPS（每秒1200亿亿次浮点运算）AI算力，将超过谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS，成为全球最大的智算中心。

智算：从门庭冷落到扛起大旗

云服务商并不是现在才开始重视AI算力，早在数年前，云服务商们就希望AI应用的爆发，能够带来大量的算力消耗，显然，云服务商的梦想起初并没有成真。

一位云计算行业高管表示，“过去AI和云的结合并不尽如人意，一方面，纯做AI的‘独角兽’都活得一般，因为他们没有规模化的用户群，另一方面，大型公有云厂商做的AI也门庭冷落，AI本身规模化价值比较分散。”

在钛媒体App看来，至少两个因素改变了市场风向，一是AI产业自身的发展，二是云计算厂商技术的进步。

蔡英华表示，阿里云发现了两个比较明显的趋势。 其一，当下中国已经有58%的企业在使用人工智能，全球平均水平则是35%，数字化转型将带来大量的数据，预计到2025年中国的数据量将达到48.6ZB，每三个半月AI所需要的算力会翻一倍，刺激和驱动着我国算力基础设施的升级。

其二，除了算力供给总量提升，算力结构也在发生变化，十三五期间，我国算力总规模增长近5倍，通用算力增长接近3倍左右，但是智能算力增长近百倍，智能算力在融合算力中的占比达到了40%，在未来可能会更多。

此外，早期云服务商的精力放在通用算力市场，因为通用算力有庞大的客户群，也更容易实现增长，像高性能计算这类云服务，需要投入昂贵的硬件和大量人力成本，自然就不在云服务商的优先考虑范围之内。

阿里云智算中心

智能计算不同于通用型计算，需要海量数据对AI模式进行训练，算力被损耗在数据迁移、同步等环节，千卡以上规模的算力输出最低往往仅有40%左右，这导致了智能算力成本高昂，制约了产业发展。而当下阿里云通过体系化的技术创新，改变了智能计算的损耗难题，将千卡并行计算效率提升至90%以上。

如今行业形势发生了变化，需求和供给两端共同推升了智算产业的发展，通用算力需求仍在增长，但显然不及智算的潜在价值，两者处于不同增长曲线的不同阶段，此时云服务商选择“啃下难啃的骨头”，大力开发智算市场，也就成为顺理成章的动作。

进阶：智算不是算力硬件堆砌

智算中心是确定无疑的行业趋势，也可能是未来数十年最大的增长空间，在阿里云智能副总裁、行业解决方案销售部总经理霍嘉看来，很多厂商都在谈智算，阿里云智算平台的独特之处来自于三个方面。

第一，阿里巴巴的业务实践，无论是M6的预训练大模型、小蛮驴自动驾驶，还是电商体系的智能客服，包括以图搜物等一系列业务，都是阿里自身的实践。飞天智算支撑阿里AI日均1万亿次调用，服务全球10亿人。

其中，拍立淘训练速度提升了200倍，10亿张图片全量训练时间从2.5个月缩短到8小时。达摩院大模型M6仅使用512张GPU，在10天内就完成了10万亿参数模型训练，能耗仅为GPT-3在同等参数规模下的1%。

第二，从平台方案的角度看，智算平台建设本质是场景优化或者场景引入，一定效率为王，阿里云提供了一横一纵的平台，“横”即融合算力平台，无论是X86还是GPU，还是其他ARM等所有芯片架构，通过软件层的飞天云计算操作系统，使智算中心变成一台计算机，提供融合算力。

“纵”即上层开发工具，现在开发者或者企业在开发AI应用时，要用12种以上的工具，阿里云提供了一站式的AI 大数据的开发平台，提升整体的研发效率。

据了解，阿里云大数据 AI一体化平台支撑开发与运维全流程，尤其在模型训练环节，提供分布式训练框架，可以对分布式策略进行自动组合和调优，将训练效率提升了11倍以上。此外，阿里云为用户提供了一站式的通用推理优化工具，对算法模型进行量化、剪枝、稀疏化、蒸馏等操作，可将推理效率提升6倍以上。

第三，绿色低碳。飞天智算在技术减排、能源结构优化、区域布局优化、供应链减碳以及资源利用优化五个方面来降低单位算力的碳排放。在技术减排方面，通过液冷、电源技术以及智能运维等方式降低能耗，PUE最低可达1.09。

抢滩：算力产业上下游殊途同归

不同厂商入局智算中心，其擅长领域和切入思路也不同，据统计，目前已有数十个城市探索建设智算中心，大多集中在一二线城市，数字经济越发达的地方，对智算中心的算力也就越大。

在数据中心遍布全国的情况下，智算中心为何还有巨大的增长预期？这是因为智算中心与数据中心面向不同的业务诉求。

以阿里巴巴为例，张北智算中心承载着AI大规模训练模型、AI Earth地球科学云平台、数字人、电商等场景，乌兰察布智算中心主要服务自动驾驶、生物制药、科学探索、元宇宙等场景。

外部客户对智算中心也有类似的需求，云服务商可以使其高性价比地获取智算能力。不久前，小鹏汽车基于飞天智算在乌兰察布建设智算中心“扶摇”，算力规模达600PFLOPS，是国内最大的自动驾驶智算中心，将自动驾驶模型训练提速近170倍。

这些快速涌现的业务场景，推动着智算中心服务商的发展，值得注意的是，不仅是云服务商，上至AI独角兽，下至服务器厂商和芯片厂商，都在试图抢占智算中心的更多话语权。

例如，商汤于2022年1月份正式启动了商汤智算中心运营，设计峰值算力高达3740 Petaflops(1 Petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算)；浪潮、曙光等服务器厂商奋勇争先，在各地布局新建智算中心；英特尔one API生态OneAPI能够提供一个适用于各类计算架构的统一编程模型和应用程序接口，开发者只需要开发一次代码，就可以跑在CPU、GU、FPGA、神经网络处理器等不同的硬件上。

智算生态的新格局在竞合中形成，竞争时有发生，例如智算中心的本地化建设，与以公有云、专有云为服务模式的智算中心，两者是替代关系。在云服务模式下，企业客户和开发者无需关心底层芯片，不管是高性能计算所用的FP64，还是AI训练所用的FP32，推理所用的FP16，以及控制所用的INT型算力，智算平台都能实现多元算力解耦融合。

合作是必然趋势，任何一家厂商都不能单独满足所有的业务场景，软硬件一体才能实现最佳实践，驱动AI产业发展的三要素，算力、算法和数据，都需要经过大量的加工过程，才能推动AI应用的爆发式增长算力产业上下游厂商共同构成了智算新生态。

（本文首发钛媒体APP 作者 | 张帅）