来自奥菲寺的雷锦
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没想到，因为速度，武汉再一次站在了聚光灯下。

这有多快？

每秒亿次计算！

你可能很好奇，武汉是怎么解锁这个速度的？

直接回答:

人工智能计算中心。

不要小看这个东西。

在AI时代的今天，它是一个城市的一种基础设施。

有了它，一个城市就在支撑很多重要的AI应用项目，比如自动驾驶、城市大脑、智能交通等等。

简单来说，一个城市配备了“马达”，就可以让它快速发展。

而且是大家都买得起的那种。

结果，在武汉人工智能计算中心建设初期，就成了武汉企业争相试用的“香饽饽”。

武汉大学、中科院自动化所、斗鱼TV、立德空室等。，纷纷前来入驻，一度呈现出供不应求的局面。

不过说实话，既然人工智能计算中心的定位是一种城市基础设施。

那么在质量和安全方面肯定有更高的要求。

就是那种不能随便的。

武汉是怎么做到的？

武汉人工智能计算中心于去年10月正式启动，12月28日开始建设。

仅用了6个月，于今年5月31日正式完工。

值得一提的是，如果按照传统方式建造，需要12到18个月。

之所以能这么快，是因为武汉采用了新的施工方法:

预制模块化机房+整体机柜交付。

而且就像刚才说的，一上线就有很多高校和企业入局，算力“火力全开”。

这种情况，让武汉马上做出了扩建的决定！

二期工程已经开工建设。

这有多吸引人，让各单位都买？

要回答这个问题，我们先来看看它能用来做什么。

整体上是一个中心，四个平台。

这个“中心”很好理解，就是人工智能计算中心。

基于此，武汉要为各行各业搭建四大平台:

一个城市要想发展人工智能和计算能力，绝对是绕不开的关键因素。

但现实是科研机构和中小公司往往很难有这样的技术和经济实力。

所以公共计算服务平台要做的就是让每个人都负担得起强大的计算能力。

而且价格实惠，使用方便，使用安全。

除了计算能力，应用落地也是制约AI发展的一大因素。

应用创新孵化平台就是为了解决这个问题。

例如，武汉有的一家智能机器人公司通过这个平台建立了世界上第一个机器人补药系统。

在药物分拣的任务中，原本平均50秒的时间压缩到了3秒！

这不仅提高了药师的工作效率，也惠及了广大患者。

光靠应用的落地是不够的。万物生长离不开一个词——生态。

这里也是如此，所以产业集聚发展平台就发挥作用了。

目前，武汉吸纳了中科院自动化所等实力雄厚的科研单位。

这些单位也将带来更多的行业技术专家，孵化更多的创新企业。

根据武汉自己的预测:

到2023年，武汉AI核心产业规模将超过500亿元，带动相关产业规模超过5000亿元

最后，天赋，天赋，还是天赋。

这是科研创新和人才培养平台需要重点关注的。

武汉本来就有人才密集的优势，但现在鼓励高校和龙头企业产学研结合。

比如创建人工智能重点实验室、研究院等创新型科研组织。

总的来说，就是在抓科研成果的同时，培养一批骨干人才。

这是武汉为其他城市树立的“榜样”。

但这一整套的背后，还是离不开高标准的人工智能计算中心。

什么是高标准，有什么条件？

在刚刚过去的世界人工智能大会(WAIC)上，中国工程院院士郑为民给出了一个正解。

首先，它必须具备一定的AI计算能力规模才能启用大模型和大计算能力的应用，而且必须是领先的全栈技术。

比如AI服务器集群的计算能力密度、能量效率、网络能力都必须采用专门为AI计算设计的先进处理器。

AI计算框架必须具备支持大模型、全场景的训练能力。芯片配合其他硬件持续输出计算能力。

还有AI开发平台，需要具备最小化开发和全流程自动化的能力，能够提高集群的资源利用率。

其次，人工智能计算平台必须自主可控。

只有这样，才能避免被“卡脖子”，从根本上保证中国的科研创新。

第三，人工智能计算平台必须有一套合理的基准测试和评估体系。

这是因为传统高性能计算机的测试结果并不完全符合人工智能所要求的性能。

比如分数必须是可量化的；既能适应单卡内存规模的变化，又能适应多卡；支持神经网络操作；并且具有多机通信的特点。

最后，不仅建得好，用得好，会给城市的经济、孵化、人才带来价值。

……

从这个角度来说，武汉的人工智能计算中心符合这些标准。

那么下一个问题是:

我们来看看近几年消防大规模的预训模式。

从2019年到现在，大款的成交量可以用爆发式增长来形容。

这对AI计算能力提出了前所未有的需求。

在这一趋势的推动下，大规模人工智能计算基础设施正在世界各地部署。

比如美国橡树岭实验室的Summit，鹏程实验室的鹏程云脑ⅱ，富士通Fugaku等。

其他性能更强的计算基础设施也在建设中。

很明显:

下一代AI的发展迫切需要大规模集约化的AI计算基础设施。

回国，这方面的布局也准备好了。

科技部做了总结和展望。

早在2017年，国务院发布《人工智能发展规划》(以下简称规划)，提出布局模式:

布局要围绕构建体系，把握双重属性，坚持三位一体，强化四大支撑。

规划中反映的一个主要任务是构建一个无处不在、安全高效的智能基础设施系统。

接着，科技部提出了国家新一代人工智能创新发展实验区。

目标是2023年建成20个左右的实验区(目前已支持北京、上海等15个地方)。

其中一个重点就是推进人工智能基础设施建设，加强对人工智能创新发展的条件支持。

对于下一步工作，科技部还强调:

巩固人工智能基础设施发展。

……

不难看出，人工智能计算中心已经成为一个城市的基础设施，上升到国家层面，也是兵家必争之地。

既然这么重要，去哪里找能满足国家和城市要求的人工智能计算中心？

华为登顶AI，了解一下。

武汉建设的人工智能计算中心可以说是国内其他城市的典范。

有用，真的有用。

背后的技术实力来自于提升AI的基础软硬件。

比如在人工智能计算中心的现场，使用的大型设备是基于盛腾AI 的Atlas 900 AI集群。

据了解，武汉人工智能计算中心一期建设规模为100P FLOPS人工智能计算能力。

如此强大的计算能力，是由成千上万的华为提升AI处理器组成的。

武汉能在这么短的时间内建成人工智能计算中心，没有华为的帮助。

华为已派出10多名工程师与项目业主方虎一起夜以继日地进行谈判和规划。

说到这，我不得不“打断”一下华为和武汉的关系。

众所周知，武汉的华中科技大学每年向华为输出大量人才。

这次华为在支持武汉建设人工智能计算中心，也是一种“回馈”。

回到正题，为什么盛腾AI能胜任如此苛刻的项目？

从技术角度来说，上升AI可以说是软硬兼施。

早在2018年，华为就发布了全栈、全场景的AI战略。同年发布了瑞星系列首款AI芯片——310。

仅仅过了一年，盛腾910训练芯片就上市了，性能极强。一出来就获得了“世界最强计算能力”和“最快训练速度”的称号。

基于此，华为进一步推出Atlas 900 AI cluster，这是全球计算能力巅峰的代表之一:

基于Resnet-50模型的训练可以在60秒内完成，比榜单第二名快15%。

正是因为这种能力，Atlas 900才能在探索宇宙、预报天气、勘探石油、自动驾驶等领域大放异彩。

这些区域恰好是一个城市AI发展的关键“高地”。

至此，武汉选择华为就不难理解了。

但是就像刚才说的，一个合格的人工智能计算中心，不仅需要计算能力，还需要软件来互补。

只有这样，它才能有能力以最小的方式开发和自动化整个过程。

而提升AI，在这方面也是有些实力的。

毕竟在华为推出的AI战略中，主要是“全栈”和“全场景”。

比如，在盛腾910推出的同时，发布了全场景AI计算框架MindSpore。

这个框架实际上是和瑞星硬件匹配的，是最能发挥瑞星AI处理器能力的深度学习框架。

此外，华为盛腾还拥有AI全栈软件平台，包括异构计算架构CANN 3.0、全流程开发工具链MindStudio和盛腾应用启用的MindX等。

这一整套就是华为的人工智能计算中心解决方案。

嗯，正好符合市人工智能计算中心的理想要求。

至于生态，盛腾AI也有自己的“方法论”——“一个平台，两个驱动”。

同样在WAIC，华为瑞星计算业务总裁徐英通解释道:

“一个平台”是指上行AI的基础软件平台，搭建人工智能的“黑土地”。

“双驱动”包括AI的技术生态和商业生态。

就技术生态而言，包括科研机构、高校、企业、合作伙伴的研究人员和开发者。

如果说AI的技术平台是工具，那么AI需要做的就是用技术生态来优化工具的使用者。

针对商业生态，包括ISV、IHV、整机、一体机合作伙伴等，工具用于开发人工智能产品，解决客户问题。

如果技术进入生态，生态反过来会促进技术的发展。

这就是“双驱”的含义。

除此之外，就像刚才提到的，要建设人工智能计算中心，人才的培养也是重中之重。

在这方面，盛腾AI推出的“众智计划”，以及“人才计划”与之不谋而合。

整体来看，盛腾AI现有的实力，无论是软硬件技术还是生态，都与城市建设人工智能计算平台的要求是“一一对应”的。

正因如此，前不久的6月9日，成都正式宣布成立人工智能计算中心！

华为上升为AI，自然成了成都的不二之选。

还落地了其他城市:成都。

至于为什么盛腾AI要在这里发力，徐英童给出了这样的解释:

未来三年是人工智能发展最关键的三年。只有抓住机遇，抓住机遇，才能赢得未来。[/s2/]

……

好了，华为+武汉，华为+成都，已经或者正在为AI时代的城市快速发展开了一个好头。

模式可以复制，技术现在可以用，其他城市可以跟上！

结束-

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