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2024年03月
2023年09月
要助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要经历如下磨砺和革新:
核心技术突破:在硬件层面,需要不断研发高性能、高能效的AI芯片和计算单元,包括但不限于GPU、TPU、NPU等,以满足AI训练和推理对算力的巨大需求。同时,要在芯片设计、制造工艺等方面实现自主可控,降低对外部技术的依赖。
软件生态构建:开发和优化适用于国产算力平台的深度学习框架、编译器、优化器等软件工具,构建起兼容性强、易于开发者使用的AI软件生态,以便于快速部署和运行AI应用。
云边协同能力:考虑到AI应用的多样性,国产算力平台需要增强云边端一体化的能力,既能支持云端的大规模训练,又能实现边缘计算的实时推理,满足不同场景下的低延时和高效率需求。
安全性与可靠性:在保障算力供应的同时,加强数据加密、安全隔离、故障恢复等技术的研究与应用,确保AI系统在运行过程中的数据安全和系统稳定性。
标准制定与国际合作:积极参与国际AI相关的技术标准制定,争取在全球范围内拥有更多的话语权,同时加强国际合作,引进先进技术,输出优秀成果,推动国产算力平台走向世界。
可持续发展与绿色计算:在追求高性能的同时,国产算力平台必须考虑能源消耗和碳排放问题,研发绿色、节能的计算技术,推动AI产业的可持续发展。
国产算力土壤之上,能孕育出的AI创新之花包括但不限于:
行业垂直解决方案:结合国内各行业特点,运用国产算力平台研发针对医疗、教育、交通、农业、工业制造等领域的AI解决方案,推动产业升级。
原创AI算法模型:基于自主可控的算力平台,研究人员可以更加自由地进行AI算法和模型的创新实验,有望诞生具有中国特色和全球影响力的原创成果。
普惠AI服务:通过国产算力平台降低成本,使AI技术更易普及至中小企业和普通开发者,促进全民创新和创业活动,催生更多面向细分市场的AI应用。
智能社会治理与公共服务:在政务、安防、环保等领域,国产算力平台可支撑构建更加智能高效的社会治理体系,提供诸如智慧城市、智慧政务、智能环保等多种公共服务。
前瞻性科研探索:在基础研究领域,国产算力平台有助于推动脑科学、量子计算、类脑智能等前沿科学领域的研究进展,孕育颠覆性的AI创新成果。