如何有效提升算力？专家有话说！

宣布时间：2023-09-01 23:28来源：中国电子报、电子信息工业网

8月16日，英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐在英特尔2023中国学术峰会上体现，中国10亿级参数规模以上的大模型已经有近80个。大模型及其参数指数级的叠加，大大增加了对算力的巨大需求，如何有效提升算力成为各人关注的焦点。

如何有效提升算力

在芯片制造层面上，算力的提升不但仅是制程数字连续缩小，照旧质料、设备、芯片架构、制造工艺、供电技术、封装技术的全面升级。

英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强介绍，先进制程是为了实现在简单盘算设备中集成更多的晶体管，简单盘算设备指的不可是单芯片，而是单个封装中所有芯片的总和。目前在简单盘算设备中能集成1000亿个晶体管，可是英特尔的愿景是到2030年在简单盘算设备中集成10000亿个晶体管，将来会通过高数值孔径的EUV光刻、GAA晶体管架构、背面供电等技术实现。

别的，推动先进封装技术，是包管芯片在有限的面积内，依旧能连续性地提升芯片性能。未来，2.5D以及3D封装技术能够大幅度减少芯片封装的尺寸。

探索立异类脑盘算、量子盘算等高能效算力技术，也为算力提升带来了新思路。宋继强体现，好比神经拟态盘算等类脑盘算芯片不但通过模仿神经元的结构构建硬件，还能接纳脉冲式神经网络等新技术，实现实时在线学习，甚至可以对多种差别的模态进行整合。高密怀抱子比特芯片技术同样具有可观的增长潜力。

据了解，量子比特是盘算机比特的量子版本，是盘算机中最小的数据单位。和古板的比特一样，量子比特的编码信息可以是1或0。但与古板比特差别的是，量子比特能够利用量子力学的看法，完成古板比特无法完成的任务。宋继强体现，在高密怀抱子比特芯片中，硅自旋量子位很受业内关注，其性能方面与超导量子位旗鼓相当，可是面积缩小了100万倍。

别的，高能效数据传输也能够进一步提升算力。例如，集成硅光子技术能够替代金属质料为各效劳器节点提供高带宽传输技术。该项技术适用于大规模图盘算等连接节点较多的大型盘算领域，能够有效提升数据传输效率。

集成硅光子技术未来愿景

软件界说芯片另辟蹊径

许多专家强调了软件关于AI芯片设计的重要性，并体现软件是满足芯片定制化功效的要害，让芯片变得越发“智能”，这也是提升算力的要害。

“如果把AI比喻成工具，那么软件就是驾驭工具的能力。通过软件编程主要可以从四个方面更好地驾驭AI功效。第一，分而治之，通过软件编程把大问题化成小问题。第二，循序渐进，即用编程解决小问题后，在逐步提升能力解决大问题。第三，试错迭代，用软件编程的方法对技术进行迭代，并不绝修复程序过失。第四，异常处理，通过编程语言来处理种种异常情况，并掌握正确的生长偏向。”华东师范大学副校长周傲英体现。

宋继强也体现，若想让AI芯片在AI生态中蓬勃生长，需要软件的加持。芯片要与上层操作系统进行搭接，并适配差别的笔直软件栈，才华挥出最大的作用。

尽管如今高性能盘算机的盘算能力已经进入到了“E级”时代（“E级”是指每秒可进行百亿亿次数学运算的超等盘算），但人们关于更高算力的追求从未停滞，这也使得软件界说芯片的看法愈发深入人心。

“软件界说芯片才是立异的要害。”清华大学教授魏少军体现，“通用”仍然是人工智能芯片的主流架构，然而此通用非彼通用，未来的通用人工智能芯片，需要在通用的基础上，变得越发“智能”，以满足种种各样终端应用的定制化需求。而若想让芯片变得更通用、更智能，可以以应用界说软件，再用软件界说芯片，包管芯片在具备灵活性的同时大幅提升效率。这不但可以满足种种人工智能应用的定制化需求，也能有效增强算力供应。

合理分派算力也是要害

尽管算力提升的方法多种多样，但算力分派不均的现象仍保存，如何合理分派算力，成为了工业关注的焦点。

魏少军提出，由于ChatGPT需要大宗算力的聚集，一定水平上带来了高校算力紧张。据了解，ChatGPT的爆火引发算力需求剧烈扩张，本属于其他AI领域的算力资源被大模型分走，使得研发能力受到掣肘，加剧了算力的“贫富剖析”。

有数据显示，ChatGPT的用户基数在今年7月骤降，下降了12%，从17亿下跌至15亿�？杉�，AI技术已经从第一阶段过渡到了第二阶段，从盲目的算力聚集，到宽大从颐魅者逐渐趋于理性，并思考如何合理化分派有限的算力资源，使得AI技术能够更广泛地赋能千行百业。

“算力作为AI技术的动能，在收罗之前，要越发具有目的性并明确技术需求，这有助于让算力流向真正所需要的地方，让更多真正所需的AI技术获得生长。”周傲英说。

周傲英体现，科技生长已经进入了一个崭新的阶段，即科学与技术融合生长的时代。此前，是科学引领着技术的生长，而现在是技术在倒逼着科学的进步。因此，未来AI技术的生长需要工业生长、应用场景、科技立异三者紧密相连，并且要以工业、应用的需求发动科技立异的生长，有效包管算力的合理分派，制止“算力荒”的泛起。

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