浪潮信息首提"高质量算力" 从五大特征来定义-电子发烧友网

北京2023年12月27日/美通社/ --12月26日，由清华大学全球产业研究院主办的"算力高质量发展与应用高端论坛"在京举办。工业和信息化部原副部长、中国数字经济百人会专家委员会主任杨学山，清华大学全球产业研究院副院长李东红，中国信通院产业与规划研究所副总工程师王青，浪潮元脑首席技术官张东及众多行业CIO等算力产学研用专家出席论坛，共同就推进算力高质量发展议题进行研讨。

算力高质量发展与应用高端论坛

会上，浪潮信息首次提出"高质量算力"，从五大特征进行定义，并根据国家对算力高质量发展的要求和算力市场供需失衡等现状，提出高质量算力的发展路径。

高质量算力的5大特征

随着新一轮科技革命和产业变革向纵深演进，算力重要性不断提升。我国高度重视算力产业的高质量发展，今年10月，工业和信息化部等六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出完善算力综合供给体系等六方面重点任务，着力推动算力基础设施高质量发展。

中国信通院产业与规划研究所副总工程师王青

王青从政策体系角度对算力基础设施高质量发展进行分析，她表示，在政策和需求的双轮驱动下，我国算力基础设施建设进入了高质量发展阶段，高质量算力对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高效能治理具有重要意义。

浪潮信息作为全球领先的IT基础设施提供商，首次从技术视角对"高质量算力"予以明确定义：高质量算力采用先进的计算架构，具备高算效、高能效、可持续、可获得、可评估五大特征：

高质量算力的五大特征

首先，是高算效。2023年，由大模型和AIGC驱动的新一轮AI浪潮，引发算力需求暴增，算力缺口大；同时，有些算力中心整体算力利用率不足30%，资源浪费严重，算力供需矛盾凸显。为此，张东表示："高算效是算力供需失衡、算力利用率低等矛盾的破局之道。高算效是实测性能与资源利用率的双重提升，实测性能不是理论峰值，而是具体应用场景下的实际性能，例如，在大模型训练场景下，要注重单位时间内处理的Token数量、运行时延、模型训练时间、数据处理质量等指标；资源利率反映的是算力中心整体资源的利用水平，即在较长时间周期内（如一年内）实际监测到的平均资源利用率，避免仅算力堆砌及大量资源闲置。

其次，是高能效。算力中心是耗电大户，国家双碳背景下，节能降碳、提高算力能效，既是算力产业的共同使命也是国家要求的硬指标。高能效是在最低碳排放前提下实现最大化算力输出，确保能源利用最优解。业界通常用PUE来考量能耗，高能效不仅要用PUE来考量，更要考虑数据中心全生命周期的碳排放，最终是要用每单位碳排能产生的算力来衡量。

此外，高质量算力还具备可持续、可获得和可评估三大特征。可持续是指供应链完备，保证算力的持续供给；技术兼容，可持续升级迭代；算力服务可替代，不被任何一家厂商绑定。可获得是指算力普适普惠，能够适用多场景的算力应用，同时算力使用成本较低。可评估是指准确、有效地评估和比较不同系统的计算能力，更好地辅助用户决策、推动技术创新、明确规划方向。张东认为，没有度量就不好改进。

高质量算力发展的五大路径

基于上述五大特征，浪潮信息结合多年的技术积累和产业实践，提出了高质量算力的发展路径。

浪潮元脑首席技术官张东

针对高算效的发展路径，张东建议："高质量算力一定是以应用为导向的，不能只考虑选什么样的芯片，而要从全局考量，以系统设计为核心，围绕算力的生产、聚合、调度、释放形成一个完整的体系，进一步提升算效。"具体包括在生产环节，整合高性能部件，打造多元异构的强大算力机组；在聚合环节，消除网络与存储性能瓶颈，进行集群性能调优；在调度环节，通过上层的调度软件高效调度，确保平台稳定运行；在释放环节，提供丰富的框架、工具及算法优化，把算力充分释放出来，加速应用落地。例如，浪潮信息在"源2.0"的训练过程中，通过系统设计的方法，构建了面向大模型训练定制优化的AI集群系统、采用高效的算力集群调度软件、优化模型算法，实现千卡集群平均计算峰值效率高达 54%，是业界平均效率的 1.8倍。

对于高能效的发展路径，浪潮信息认为，需要从绿色采购、绿色设计、清洁生产、绿色包装和运输、绿色运营、回收处理的算力全生命周期进行碳足迹管理，推进全产业链节能减排。例如，浪潮信息在服务器全生命周期的管理中，追求高能效理念，据估算，每万台服务器减少的碳排放相当于植树5万棵；业界采用浪潮信息液冷技术的数据中心，相比传统风冷数据中心大幅节能减排，相当于减少1.54万吨标准煤消耗，4.1万吨二氧化碳排放，同时相当于种植231万棵树。

此外，浪潮信息正在联合国家相关机构积极推动先进技术标准的制定，完善产业链生态，并推动技术的分层解耦和标准开放，消除单一技术路线依赖，实现算力可持续；推动算力基建化，通过智算中心实现算力普适普惠，让算力人人"用得上、用得起"，实现算力可获得；推动完整、准确的算力评估体系建设，面向AI、云、大数据、虚拟化等场景建立全面评价高质量的算力指标，让算力可评估。