时间：2022-01-10 12:16:16
尽管我国算力基础设施不断发展完善，但是，算力水平依然很难满足数据量猛增带来的巨大算力需求。此外，AI大模型的开发需要强大的算力支撑，AI技术为企业生产提供切实可用的价值更需要算力支撑，单一的人工智能计算中心已经无法满足地方发展对算力的需求，因此各地人工智能计算中心之间算力网络互连、资源共享、协同调度是大势所趋，算力网络呼之欲出。
首先是算力的汇聚，就是把不同地区、不同城市的算力资源高速互联，实现跨节点之间的算力合理调度，资源弹性分配，这有利于提升各个人工智能计算中心的利用率，实现对于整体能耗的节省，后续可支持跨节点分布学习，为大模型的研究提供超级算力。
鉴于国内人工智能产业仍处于早中期发展阶段，建立人工智能计算中心也处在经验积累阶段，试错不可避免。一边借鉴先行落地的算力中心建设经验，一边摸索适合本地AI产业生态需求的算力中心建设方向，是目前各地政府在建设算力基础设施方面的普遍态度。
会上，由中国科学技术信息研究所、AITISA（新一代人工智能产业技术创新战略联盟）、鹏城实验室联合发布发布的《人工智能计算中心发展白皮书——从人工智能计算中心走向人工智能算力网络》也指出了人工智能计算中心发展的新阶段——从人工智能计算中心走向人工智能算力网络。通过算力网络将各地的人工智能计算中心连接起来，动态实时感知算力资源状态，实现统筹分配和调度计算任务，构成区域内可感知、可分配、可调度的AI算力资源，以“一网络”实现算力汇聚、数据汇聚、生态汇聚。
不同区域的AI算力也有自己的波峰波谷，且在更充沛算力基础上发展的AI大模型对算力的使用又是阶段性、高密度的，自然而然，业界人士就开始思考跨区域调配算力资源的问题，把各地人工智能计算中心之间算力网络互连，实现资源共享、协同调度。
随着数字经济占比不断提升，算力已成为核心生产力。随着人工智能的不断发展，模型参数越来越大，需要远超以往的强大算力集群来满足。当前，各地正竞相布局建设大算力平台，规划和建设人工智能计算中心。但在加快步伐的背后，算力基础设施建设仍面临一系列问题与挑战。
白皮书2.0指出了人工智能中心发展的新阶段——从人工智能计算中心走向人工智能算力网络。通过算力网络将各地的人工智能计算中心连接成网，动态实时感知算力资源状态，实现统筹分配和调度计算任务，构成区域内可感知、可分配、可调度的AI算力资源，以“一网络”实现“三汇聚”。
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