如同硬幣的雙面，AI的發(fā)展過程中，除了美好與希望，也伴隨著焦慮與困惑。
近日，聯(lián)想在上海舉辦聯(lián)想創(chuàng)新科技大會（2024 Lenovo Tech World），發(fā)布聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺，并與中國智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟共同宣布成立異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟。
聯(lián)想集團(tuán)執(zhí)行副總裁兼中國區(qū)總裁劉軍表示，AI是構(gòu)筑新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素，其所帶來的顛覆性和需求多樣性，是單一企業(yè)無法獨(dú)立滿足的。AI世界的未來，一定是產(chǎn)業(yè)協(xié)同、能力協(xié)同及生態(tài)協(xié)同發(fā)展。
聯(lián)想集團(tuán)執(zhí)行副總裁兼中國區(qū)總裁劉軍
在前線認(rèn)為，人工智能加速落地，給千行百業(yè)的發(fā)展前景和人們的生活方式帶來巨變，然而這背后卻意味著：AI基礎(chǔ)設(shè)施面臨前所未有的壓力與挑戰(zhàn)。聯(lián)想對人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展及智能化變革有著犀利的洞察，并有超前和全面的布局。
作為業(yè)界領(lǐng)先的智能基礎(chǔ)設(shè)施及服務(wù)提供商，聯(lián)想有責(zé)任幫助用戶和產(chǎn)業(yè)打破AI焦慮癥，此次聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺的發(fā)布以及異構(gòu)智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟的成立等一系列舉措，旨在通過技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)聯(lián)動破局AI落地的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，為智能化轉(zhuǎn)型打造全新的數(shù)字底座。
拒絕焦慮 異構(gòu)智算應(yīng)運(yùn)而起
大模型的出現(xiàn)，就像打開了另一扇大門。隨著AI模型參數(shù)的指數(shù)級增加，數(shù)據(jù)量邁入千億，甚至萬億大關(guān)，大模型在具備更強(qiáng)泛化及生成能力的同時，也促使AI進(jìn)入更多樣的應(yīng)用場景，和更深入的業(yè)務(wù)流程中。
然而，AI給人們帶來便利和美好的同時，也帶來了AI焦慮癥，包括：大眾對AI準(zhǔn)備不足、甚至茫然的焦慮，也有企業(yè)、行業(yè)用戶對AI給基礎(chǔ)設(shè)施帶來巨大壓力的焦慮。
聯(lián)想集團(tuán)副總裁、聯(lián)想中國基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬指出，目前來看，AI大模型的訓(xùn)練算力正以每年10倍的速度陡增，遠(yuǎn)超深度學(xué)習(xí)和摩爾定律的發(fā)展。AI 1.0時代正在向AI 2.0時代過渡。
圖為聯(lián)想集團(tuán)副總裁、聯(lián)想中國基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群總經(jīng)理陳振寬
陳振寬表示，AI算力需求快速增加，一場全球范圍內(nèi)的AI產(chǎn)業(yè)大升級正在進(jìn)行。AI 2.0時代，明確客戶挑戰(zhàn)，并構(gòu)建穩(wěn)定且高效的算力基礎(chǔ)設(shè)施，顯得尤為重要。
AI 2.0時代帶來更加廣泛的智能應(yīng)用落地，與之而來的還有企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中的挑戰(zhàn)與焦慮。具體來看，企業(yè)客戶對算力的需求越來越大，但面對日益豐富的場景以及復(fù)雜多元的算力，如何精準(zhǔn)匹配最優(yōu)解成了客戶在算力使用時的一大挑戰(zhàn)。
不僅如此，大模型的應(yīng)用在加速，形式也更多樣。但一個現(xiàn)實(shí)的問題是，AI訓(xùn)練故障頻發(fā)，大量時間和成本用于排障續(xù)訓(xùn)。AI訓(xùn)練本是試錯過程，故障不可避免，但每次故障后的恢復(fù)會損耗大量時間成本。隨著AI 2.0時代的到來，AI集群規(guī)模也會從千卡到萬卡，故障所帶來的損失會更加難以預(yù)估。
在這兩方面的影響下，AI算力利用率也會同步降低，轉(zhuǎn)而給用戶帶來更高的成本負(fù)擔(dān)。而且在“雙碳”目標(biāo)下，算力升級與能耗平衡要做到并重，這同樣是客戶面臨的挑戰(zhàn)之一。
大模型在行業(yè)的滲透率持續(xù)提升，特別是垂直行業(yè)大模型落地正在加速。這預(yù)示著人工智能的下半場重在落地，而這一切都要依托全棧AI。作為企業(yè)轉(zhuǎn)型的底座，IT基礎(chǔ)設(shè)施需要進(jìn)行全方位的智能演進(jìn)。AI 2.0時代，正在呼喚異構(gòu)智算。
可以說，只有打造新一代異構(gòu)智算平臺，才能支撐新時期多元應(yīng)用場景的發(fā)展需求。聯(lián)想在計(jì)算領(lǐng)域布局多年，通過在通用計(jì)算、科學(xué)計(jì)算、智能計(jì)算領(lǐng)域的深厚積累，為智能化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)底座。
陳振寬表示，在AI 1.0時代，聯(lián)想基于全球智慧和本地創(chuàng)新，打造了全面的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品組合。如今大模型開啟的AI 2.0時代，聯(lián)想通過過去40年的積累，重塑技術(shù)，升級聯(lián)想基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略布局。
值得一提的是，聯(lián)想持續(xù)更新和迭代基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的戰(zhàn)略。今年初，聯(lián)想發(fā)布基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)“一橫五縱”戰(zhàn)略框架，希望基于此構(gòu)建布局完整、穩(wěn)定高效的AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施，助力企業(yè)筑牢數(shù)字底座。
據(jù)悉，“一橫五縱”中的“一橫”，是指異構(gòu)智算平臺，能夠?qū)νㄓ糜?jì)算集群、科學(xué)計(jì)算集群和AI算力集群進(jìn)行統(tǒng)一管理，并且能通過對多種CPU、GPU、DPU等處理器的異構(gòu)管理調(diào)度，大幅優(yōu)化算力的使用效率，幫助用戶簡捷、高效地使用算力資源。而“五縱”，則是指服務(wù)器、存儲、軟件及超融合、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)以及邊緣基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品和方案。
此次大會上發(fā)布的聯(lián)想萬全異構(gòu)智算平臺，著重打造AI 2.0時代聯(lián)想中國基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略框架核心，全面升級智能基礎(chǔ)設(shè)施布局，幫助企業(yè)、行業(yè)用戶應(yīng)對基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)，進(jìn)而加速推動智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。
合縱連橫 打造異構(gòu)智算新引擎
之所以能夠快速打造異構(gòu)智算平臺，得益于聯(lián)想在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域充分且領(lǐng)先的儲備。比如，在通用計(jì)算領(lǐng)域，聯(lián)想x86服務(wù)器可靠性連續(xù)9年第一，截至2023年底斬獲536項(xiàng)性能世界紀(jì)錄；在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，聯(lián)想連續(xù)9年實(shí)現(xiàn)中國HPC TOP 100 NO.1。同時， 聯(lián)想是全球第三大AI基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)器供應(yīng)商，并在存儲等領(lǐng)域排名前列。
可以說，作為聯(lián)想“全棧AI”戰(zhàn)略布局的三大支柱之一，AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施是聯(lián)想推動企業(yè)、行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型綜合實(shí)力和全面布局的體現(xiàn)。而“一橫五縱”，將聯(lián)想推動各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的成果形成方法論，以此打造穩(wěn)定高效的算力基礎(chǔ)設(shè)施。
為了進(jìn)一步落實(shí)和加快聯(lián)想AI導(dǎo)向的基礎(chǔ)設(shè)施的“一橫五縱”布局落地應(yīng)用，聯(lián)想與合作伙伴攜手共進(jìn)，加速技術(shù)創(chuàng)新。比如前不久，聯(lián)想與銳捷網(wǎng)絡(luò)達(dá)成合作，將圍繞技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品研發(fā)、資源協(xié)同和銷售四大領(lǐng)域，加速“一橫五縱”布局落地。
與此同時，聯(lián)想也在關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品領(lǐng)域持續(xù)投入。據(jù)陳振寬透露，AI 2.0時代，聯(lián)想聚焦超強(qiáng)算力、核心算法、液冷創(chuàng)新三大領(lǐng)域，打造了八項(xiàng)核心能力。面對企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型面臨的新挑戰(zhàn)，聯(lián)想則進(jìn)行了五大技術(shù)創(chuàng)新：
算力匹配魔方。基于海量硬件評測和AI算子算法集成工作，聯(lián)想構(gòu)建了AI場景、算法與集群硬件三者匹配關(guān)系的算力魔方知識庫，來標(biāo)識三者的匹配關(guān)系，并自動加載最優(yōu)算法，調(diào)度最佳集群配置。
