AI算力：驱动智能时代多元计算与高效调度的基础

各行各业正被人工智能发展浪潮以前所未有的力道进行重塑，而且支撑其运作的底层基础是算力。换种通俗易懂的说法，AI算力是指用来执行人工智能算法，对海量数据予以处理以及解析所需要的计算能力。它不是一项简单的硬件指标，而是包含了从芯片性能开始，到系统架构，接着到资源调度与协同的复杂体系。

用于AI算力的核心载体是专门的计算芯片，中央处理器也就是CPU作为通用计算单元，在处理复杂逻辑控制方面表现得极为出色，然而在面对AI所需要的大规模并行矩阵运算之时就显得力不从心了，所以，图形处理器即GPU因其具备的强大并行处理能力，成为了当下AI训练与推理领域的主流选择，拿 A100 GPU来说，它的FP16浮点运算性能能够达到每秒312万亿次 。除此之外，鉴于要去应对特定场景的优化需要，各种各样的专用集成电路也就是 ASIC 出现了，像谷歌的 TPU 也就是张量处理单元，它的第三代 TPU 在特定模型训练方面的能效比表现很突出。近些年来，神经处理单元也就是 NPU 也渐渐被集成到移动设备以及边缘计算设备内，专心致力于低功耗状况下的 AI 推理任务。这些异构算力资源的有效协作，形成了现代 AI 算力基础设施的多元模样。

光是具备强大硬件还不行，怎样高效地去进行那些算力资源的组织与调度，这是另外一个关键课题。传统的计算模式，不管是个人工作站，还是企业自己建造的小型的数据中心，都面临着开始投入高、部署周期长、弹性能力差、运维成本高昂，还有资源闲置严重等这些问题。据统计，好多自建算力中心的每天的资源利用率不到40%，从而导致显著的资本以及能源的浪费。模型参数规模朝着从千亿级迈向万亿级的方向发展，应用场景从集中式朝着实时、分布式的方向演进，在此情况下，对算力的需求展现出具有爆炸性增长的同时又具备高度波动的特性。

因要应对这些挑战，云化了的与平台化的那种算力服务模式成了主流趋势，这种模式借助构设大规模的、分布式的异构算力资源池，依靠运用智能调度引擎，去达成对算力资源的统一管理以及弹性供给，具体来讲，平台能够整合全球范围内的GPU、NPU、CPU等类资源，进而形成一个虚拟化的“算力水库”。用户不用去操心硬件处于什么地方，只要借助API或者控制台去提交计算任务，智能调度系统就会依据任务特性、数据位置、成本预算以及网络延迟等诸多因素，自动把任务分配到最为恰当的计算节点之上进行执行。比如说，对于时延极为敏感的实时视频渲染亦或是在线推理请求，系统能够调度到距离用户最近的边缘节点予以处理，进而把端到端的网络延迟控制在20毫秒以内，切实地改善用户体验。

这种模式具备这样的商业价值，即在计费方式本身上，它有着灵活性，在资源利用率方面，它有着极高的程度，其灵活性体现在计费方式上，用户能够依据实际使用量来付费，像按照实际所消耗的GPU卡时进行计费，或者按照计算时长从而计费这两种情况，如此一来，就达成从着重资产投入朝着轻资产运营的转变。平台那一侧，借助精细化方面的调度，把不同用户错峰以及互补的计算需求予以整合起来，将整体算力资源利用率提高到60%还要高一些，以此在降低用户单位计算成本的情况下，保障了自身商业层面的可持续性，这就是其商业价值所在。公开的市场分析指出，针对一家中型科技企业来讲，采用此类弹性算力服务来处理其AI推理业务，与自建同等性能的算力设施相比，在三年周期当中，或许能节省超出70%的综合成本，这当中涵盖了硬件折旧、电力消耗、机房租赁以及专业运维人力等多项费用支出。

从应用场景方面审视，不一样的算力部署模式各自有着不同的侧重点。在存在强隔离性需求、追求极致性能或者要满足特定安全合规要求的场景当中，像金融风控模型训练、生命科学模拟计算这类，专属的裸金属服务器租赁给出了物理机独占的解决办法。针对多数模型服务、内容生成、实时分析等互联网业务而言，基于容器的GPU实例凭借其开箱即用、弹性伸缩的特性变成优选 。流量波动极其剧烈，有着明显波峰波谷的业务之中，像应对突发的内容审核请求，或者遭遇节假日促销时的智能推荐，无服务器（）的那种弹性即时算力模式，能够达成秒级扩容，还能按秒计费，切实做到零闲置成本 。

AI算力正朝着更趋向高效、更偏向普惠、更具绿色的方向前行，一方面，芯片制程工艺的取得进步、存算一体等全新架构的探究寻觅，目的在于不断提升计算的绝对效能以及能效比，另一方面，算力网络的构建打造，目的在于破除地域和机构的阻隔障碍，达成跨区域、跨服务商的算力资源的流通以及交易，使得算力好似电力一样易于取得和使用。此外，伴随“东数西算”等国家战略工程往前推进，运用西部地区的清洁能源以及气候方面的优势来建设大型数据中心，对算力基础设施布局予以优化，这还是平衡算力需求跟能源消耗、践行可持续发展的重要路径。

驱动智能时代前行的引擎是AI算力，从硬件创新起始、到平台服务展开、再到网络化协同推进，它的发展属于一个系统工程，对于任何期望借助人工智能来开展创新与转型的组织以及个人来讲，理解并且妥善运用持续演进的算力供给模式，是一项相当关键的基础能力，这不但涉及技术实现的效率与成本，更会在根本层面决定AI应用创新的广度与深度。