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杭州算力中心（中國(杭州)算力小鎮(zhèn)）
發(fā)布時間：2023-03-19 17:57:58
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創(chuàng)意嶺 閱讀：
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大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于杭州算力中心的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、存儲中心和算力中心區(qū)別
存儲中心和算力中心區(qū)別：
1、算力機是計算力的大小存儲機是儲存信息的。
2、計算機應(yīng)用的網(wǎng)格計算技術(shù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)來共享強大的計算能力和數(shù)據(jù)儲存能力。存儲中心（數(shù)據(jù)中心），面對的是大眾，主要是商用。用途更廣泛，提供各種互聯(lián)業(yè)務(wù)服務(wù)。
二、算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是筑基新基建的最優(yōu)解？
在“新基建”浪潮下，人工智能正成為經(jīng)濟增長的新引擎，各行各業(yè)開啟智能化升級轉(zhuǎn)型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現(xiàn)。但事實是，在發(fā)展的過程中，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)為算力不足，效率不高。
算力誠可貴：數(shù)據(jù)、算法需要更多算力支撐
眾所周知，在人工智能發(fā)展的三要素中，無論是數(shù)據(jù)還是算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智能發(fā)展的關(guān)鍵要素。
IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時代2025》報告顯示，2018年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數(shù)據(jù)量及27.8%的占比成為全球最大的數(shù)據(jù)匯集地。
另據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，到2030年數(shù)據(jù)原生產(chǎn)業(yè)規(guī)模量占整體經(jīng)濟總量的15%，中國數(shù)據(jù)總量將超過4YB，占全球數(shù)據(jù)量30%。數(shù)據(jù)資源已成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，更多的產(chǎn)業(yè)通過利用物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電商等結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源來提取有價值信息，而海量數(shù)據(jù)的處理與分析對于算力的需求將十分龐大。
算法上，先進模型的參數(shù)量和復(fù)雜程度正呈現(xiàn)指數(shù)級的增長趨勢。此前 Open AI 發(fā)表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。
到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發(fā)布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數(shù)量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨后，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數(shù)量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復(fù)雜的語言模型，即超過一萬億參數(shù)的語言模型SwitchTransformer即已問世。
由此可見，高速增長的海量數(shù)據(jù)與更加復(fù)雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰(zhàn)。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)用于人工智能的訓練學習時，數(shù)據(jù)量將超出內(nèi)存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現(xiàn)最基本的人工智能。
效率價更高：環(huán)境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫
在計算工業(yè)行業(yè)，有個假設(shè)是“數(shù)字處理會變得越來越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對于現(xiàn)有的AI應(yīng)用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復(fù)雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。
根據(jù)馬薩諸塞大學阿默斯特校區(qū)研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發(fā)現(xiàn)該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的制造過程）。
例如自然語言處理中，研究人員研究了該領(lǐng)域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然后，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。
結(jié)果顯示，訓練的計算環(huán)境成本與模型大小成正比，然后在使用附加的調(diào)整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)以盡可能完成詳盡的試驗，并優(yōu)化模型的過程，相關(guān)成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。
此外，研究人員指出，這些數(shù)字僅僅是基礎(chǔ)，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發(fā)新模型或者為現(xiàn)有模型更改數(shù)據(jù)集，這都需要更多時間培訓和調(diào)整，換言之，這會產(chǎn)生更高的能耗。根據(jù)測算，構(gòu)建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內(nèi)訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。
另據(jù) Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用于生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數(shù)百萬美元。
對此，F(xiàn)acebook人工智能副總裁杰羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續(xù)上漲，或?qū)е挛覀冊谠擃I(lǐng)域的研究碰壁，現(xiàn)在已經(jīng)到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現(xiàn)有的計算力中獲得最大的收益。
在我們看來，AI計算系統(tǒng)正在面臨計算平臺優(yōu)化設(shè)計、復(fù)雜異構(gòu)環(huán)境下計算效率、計算框架的高度并行與擴展、AI應(yīng)用計算性能等挑戰(zhàn)。算力的發(fā)展對整個計算需求所造成的挑戰(zhàn)會變得更大，提高整個AI計算系統(tǒng)的效率迫在眉睫。
最優(yōu)解：智算中心大勢所趨，應(yīng)從國家公共設(shè)施屬性做起
正是基于上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設(shè)承載巨大AI計算需求的算力中心（數(shù)據(jù)中心）成為重中之重。
據(jù)市場調(diào)研機構(gòu)Synergy Research Group的數(shù)據(jù)顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的數(shù)量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有余。另外，還有176個數(shù)據(jù)中心處于計劃或建設(shè)階段，但作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。
這里我們僅以國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)為例，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)有了驚人的耗電量。據(jù)《中國數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當于三峽和葛洲壩水電站 1 年發(fā)電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數(shù)字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。
但根據(jù)國家的標準，到2022年，數(shù)據(jù)中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節(jié)能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發(fā)達地區(qū)對于能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數(shù)據(jù)中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升服務(wù)器，尤其是數(shù)據(jù)中心的的計算效率應(yīng)是正解。
但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)越來越難以承載這樣的需求，為此，AI服務(wù)器和智算中心應(yīng)運而生。
與傳統(tǒng)的服務(wù)器采用單一的CPU不同，AI服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智能應(yīng)用場景提供強大的算力支持，已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要支撐力量。
值得一提的是，目前在AI服務(wù)器領(lǐng)域，我們已經(jīng)處于領(lǐng)先的地位。
近日，IDC發(fā)布了2020HI《全球人工智能市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智能服務(wù)器市場進行數(shù)據(jù)洞察顯示，目前全球半年度人工智能服務(wù)器市場規(guī)模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成為全球AI服務(wù)器頭號玩家，華為、聯(lián)想也殺入前5（分別排在第四和第五）。
這里業(yè)內(nèi)也許會好奇，緣何中國會在AI服務(wù)器方面領(lǐng)跑全球？
以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研制出中國首臺小型機服務(wù)器以來，經(jīng)過30年的積累，浪潮已經(jīng)攻克了高速互聯(lián)芯片，關(guān)鍵應(yīng)用主機、核心數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)等一系列核心技術(shù)，在全球服務(wù)器高端俱樂部里占有了重要一席。在AI服務(wù)器領(lǐng)域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業(yè)界最強的人工智能超級服務(wù)器的紀錄，這是為了滿足行業(yè)用戶對人工智能計算的高性能要求而創(chuàng)造的。浪潮一直認為，行業(yè)客戶希望獲得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技術(shù)的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智能落地速度，幫助企業(yè)用戶打開了人工智能應(yīng)用的大門。
由此看，長期的技術(shù)創(chuàng)新積淀、核心技術(shù)的掌握以及對于產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的準確判斷、研發(fā)是領(lǐng)跑的根本。
至于智算中心，去年發(fā)布的《智能計算中心規(guī)劃建設(shè)指南》公布了智能計算中心技術(shù)架構(gòu)，基于最新人工智能理論，采用領(lǐng)先的人工智能計算架構(gòu)，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放四大作業(yè)環(huán)節(jié)，支撐和引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟、智能產(chǎn)業(yè)、智慧城市和智慧 社會 應(yīng)用與生態(tài) 健康 發(fā)展。
通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業(yè)時代的電廠一樣，電廠是對外生產(chǎn)電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放過程，讓數(shù)據(jù)進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。
需要說明的是，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心不同，“智算中心”不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調(diào)度和有效利用計算資源、數(shù)據(jù)、算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標準，集約高效、普適普惠的特征，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬件技術(shù)和產(chǎn)品，而且也極大降低了產(chǎn)業(yè)AI化的進入和應(yīng)用門檻，直至普惠所有人。
其實我們只要仔細觀察就會發(fā)現(xiàn)，智算中心包含的算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。
這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？
比如在算力生產(chǎn)層面，浪潮打造了業(yè)內(nèi)最強最全的AI計算產(chǎn)品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服務(wù)器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調(diào)度層面，浪潮AIStation人工智能開發(fā)平臺能夠為AI模型開發(fā)訓練與推理部署提供從底層資源到上層業(yè)務(wù)的全平臺全流程管理支持，幫助企業(yè)提升資源使用率與開發(fā)效率90%以上，加快AI開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續(xù)打造更高效率更低延遲硬件加速設(shè)備與優(yōu)化軟件棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智能客戶與開發(fā)者提供快速高效開發(fā)AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
那么接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發(fā)展路徑才能充分發(fā)揮它的作用，物盡其用？
IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過九成的企業(yè)正在使用或計劃在三年內(nèi)使用人工智能，其中74.5%的企業(yè)期望在未來可以采用具備公用設(shè)施意義的人工智能專用基礎(chǔ)設(shè)施平臺，以降低創(chuàng)新成本，提升算力資源的可獲得性。
由此看，智能計算中心建設(shè)的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心并非是盈利性的基礎(chǔ)設(shè)施，而是應(yīng)該是類似于水利系統(tǒng)、水務(wù)系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的公共性、公益性的基礎(chǔ)設(shè)施，其將承載智能化的居民生活服務(wù)、政務(wù)服務(wù)智能化。因此，在智能計算中心規(guī)劃和建設(shè)過程中，要做好布局，它不應(yīng)該通過市場競爭手段來實現(xiàn)，而要體現(xiàn)政府在推進整個 社會 智能化進程的規(guī)劃、節(jié)奏、布局。
總結(jié)： 當下，算力成為推動數(shù)字經(jīng)濟的根基和我國“新基建“的底座已經(jīng)成為共識，而如何理性看待其發(fā)展中遇到的挑戰(zhàn)，在不斷高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的發(fā)展策略和形式，找到最優(yōu)解，將成為政府相關(guān)部門以及相關(guān)企業(yè)的重中之重。
三、算力小鎮(zhèn)音樂噴泉時間
您好，您想問的是算力小鎮(zhèn)音樂噴泉運行時間是幾點嗎？算力小鎮(zhèn)音樂噴泉運行時間是晚上7:10-7：40。根據(jù)查詢相關(guān)資料得知，算力小鎮(zhèn)音樂噴泉會在晚上的7:10-7:40運行。算力小鎮(zhèn)在浙江杭州市臨平區(qū)開園。
四、算力中心落地哈爾濱的理由
算力中心落地哈爾濱的理由是減少降溫耗能。根據(jù)查詢相關(guān)公開信息，中國移動集團在東北地區(qū)算力網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點，將如此重要的布局建設(shè)在哈爾濱是因為這里的自然冷源可以減少降溫耗能。
以上就是關(guān)于杭州算力中心相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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