2024-10-20-中国算力大会-2024中国智算中心服务发展报告_53页_31mb

报告摘要

中国智算中心服务发展报告（2024年）总结

核心内容

中国智算中心服务已成为推动数字经济高质量发展的重要引擎。随着人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合，智算中心服务不仅覆盖基础设施建设与运维，还涉及模型开发与支持、行业场景应用等多个环节，形成系统化、智能化、绿色化的服务体系。报告从发展现状、面临的问题、服务体系构建及未来发展趋势等方面，全面分析了智算中心服务的发展前景。

主要观点

算力成为新型生产力：算力集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体，对产业升级、科技创新和民生服务具有重要支撑作用。
政策支持推动发展：国家及地方政府相继出台多项政策，如《算力基础设施高质量发展行动计划》《“东数西算”工程》等，引导智算中心建设与服务优化。
智能算力驱动市场增长：智能算力的快速成长成为数字经济发展新引擎，市场规模持续扩大，推动各行业智能化转型。
服务体系逐步完善：智算中心服务已形成基础设施、模型开发与支持、场景应用三大核心模块，具备高效、可靠、绿色、智能等特征。
行业应用场景广泛：智算中心在医疗、工业、金融、教育、交通等行业实现深度应用，赋能各领域创新发展。
未来发展趋势：智算中心服务将向低碳化、高效化、智能化、规模化发展，通过技术创新和资源整合提升整体竞争力。

关键信息

一、我国算力发展现状

截至2023年底，全国在用算力中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达230EFLOPS（FP32）。
智能算力年增速超过70%，成为算力增长的主要驱动力。
各行业应用从互联网、电信向政务、金融、教育、制造等延伸，算力赋能效应显著。

二、当前发展面临的问题

电力消耗大、资源利用率低：
- 数据中心用电量占全社会用电量的1.63%，算力资源碎片化严重，利用率通常低于40%。
- 多样化任务需求与硬件配置不匹配，导致资源调度困难。
- 多种异构资源管理复杂，存在技术壁垒和生态差异。
模型开发与部署难度大：
- 大模型训练需要大量算力资源，如GPT-4使用25000张英伟达A100训练卡。
- 模型迁移、微调过程复杂，需适应不同平台和环境，涉及代码更新、算子开发等。
- 数据获取难、质量不一，影响模型训练效果。
应用落地难：
- 企业缺乏经验与技术，面临“缺方案、缺技术、缺数据、缺资金”的难题。
- 数据迁移、模型部署过程中存在安全隐患和资源适配问题。
软硬件协调挑战：
- 异构算力资源难以统一管理，存在兼容性问题。
- 软件版本迭代快，开发环境稳定性差，影响资源调度与系统兼容。

三、智算中心服务体系

基础设施类服务：
- 覆盖业务分析、规划建设、运维优化三个阶段。
- 需结合业务需求、预算和技术特点，选择合适的算力设备并预留弹性空间。
- 推广液冷、风冷等节能技术，提高能效和资源利用率。
模型开发与支持类服务：
- 包括模型选择、迁移、训练微调和推理部署。
- 模型迁移需考虑平台兼容性，进行代码适配与性能优化。
- 训练微调通过引入行业数据，提升模型在特定场景的适用性。
- 推理部署需关注模型压缩与适配，如低比特量化、模型稀疏等。
场景应用类服务：
- 通过应用方案规划、工具集成、业务辅助运营等方式，实现模型与行业需求的深度融合。
- 提供个性化、定制化解决方案，如智能教学、精准医疗、智慧交通等。
智算中心服务特征：
- 规划建设一体化：统一标准，提升兼容性和管理效率。
- 模型训练高效化：支持多模型迁移与微调，提升训练效率。
- 模型应用普适化：推动模型在不同行业的广泛落地。
- 运维保障智能化：引入智能运维平台与SRE模式，实现自动化监控与故障处理。