中國工程院院士鄭緯民：隨著ChatGPT的發展，算力將迎來高速擴張時代-世界要聞

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21世紀經濟報道記者白楊 北京報道

在4月21日召開的“首屆超互聯新算力產業暨第三屆中國IDC行業DISCOVERY大會”上，中國工程院院士鄭緯民談及人工智能產業發展時表示，人工智能（AI）算力是當前人工智能領域發展的關鍵，也是算力基礎設施的重要組成部分，是新基建和國家“東數西算”工程的關鍵任務抓手。

鄭緯民稱，AI計算是近30年才有的，在海量數據、實時響應、極端條件等場景下，AI計算較通用計算優勢愈發明顯，尤其是隨著ChatGPT的發展，算力需求大幅提升，算力也將迎來高速擴張時代。預計到2025年，我國AI算力總量將超過1800EFlops，AI算力占總算力比重超過85%。

在談及AI計算與HPC（高性能計算）的區別時，鄭緯民指出，HPC通常應用在天氣預報、核聚變模擬、飛行器設計等領域，而AI計算是做分類、回歸、自然語言處理等，二者應用場合不同，運算精度也不一樣。

“傳統的高性能計算機的測試結果與人工智能需要的性能不完全一致。高性能計算算力測試程序主要使用雙精度浮點數運算，即64位浮點運算，人工智能訓練以單精度浮點數，即32位浮點數為主。”在鄭緯民看來，現在要做符合語言模型的訓練，就要考慮半精度平衡性，即設計中主要考慮半精度運營性能，又要注意雙精度運算能力不能過低，所以雙精度與半精度運算性能之比為1:100較好。

除此之外，鄭緯民認為AI計算還需要做到網絡平衡設計和IO子系統平衡設計。“現在很多廠家都已經在考慮這三個平衡設計，國內也有差不多30個城市在建或者建好了AI超算中心。”據其預測，HPC+AI+大數據中心在未來不超過5年的時間內將會融合到一臺計算機中，“既可以做HPC，又可以做AI，也能處理大數據”。

另外針對AI大模型，鄭緯民提出，ChatGPT出來以后，大家對大模型訓練都比較關心。在其看來，參數越多、訓練的數據越多、計算機越多、效果就越好，越接近于人腦，這里面是正相關關系，所以探索更大參數模型的效果具有重要科學意義。

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