新一代AI计算基础设施白皮书-中国联通研究院_28页_1mb

中国联通新一代AI计算基础设施白皮书总结
中国联通研究院2023年6月

背景与意义
人工智能作为战略性技术，是数字经济发展的核心驱动力。其发展依赖于数据、算力和算法三要素，其中算力是关键支撑。随着AI场景复杂化、数据量指数级增长及模型参数规模扩大，对AI计算基础设施的性能需求显著提升。当前，AI基础设施已超越单一硬件，延伸至网络互联、资源管理、分布式策略等全栈服务体系。国家政策层面，"十四五"规划强调数字基础设施升级，AI算力占比从2016年3%升至2020年45%，预计未来将继续快速增长。运营商需抓住机遇，构建符合产业需求的AI计算基座。

运营商布局需求
电信运营商作为ICT基础设施的重要建设者，具备全国性网络资源和云网融合优势。面对大模型训练成本高（如GPT-3训练成本达140万美元）、算力分散等问题，需通过异构计算整合跨域资源，实现高性能并行、弹性调度和绿色低碳目标。具体需求包括：

1. 构建支持高并发、高精度的智能算力网络
2. 实现异构芯片（CPU/GPU/NPU等）统一管理与调度
3. 优化网络架构（如采用RDMA技术降低通信延迟）
4. 完善算力服务形态，覆盖训练、推理、模型管理等环节

关键技术突破

1. 高性能计算能力

   • GPU/NPU等AI加速芯片通过高并行性、低能耗提升计算效率
   • 需突破高端芯片进口限制，发展国产化生态（如华为、寒武纪等芯片厂商）
   • 通过数据并行、模型并行等策略提升训练效率

2. 异构并行计算能力

   • 面对英伟达GPU垄断现状，需实现多品牌芯片的协同计算
   • 通过"转译机制"或统一标准体系解决异构兼容问题
   • 动态分配算力资源，避免高算力节点闲置

3. 安全可信能力

   • 覆盖数据全生命周期保护，重点应用联邦学习等隐私计算技术
   • 技术手段包括差分隐私、同态加密、安全多方计算和可信执行环境
   • 存在梯度泄露等安全风险，需持续研究多领域防护方案

4. 资源弹性调度能力

   • 通过虚拟化技术提升算力利用率，降低资源浪费
   • 实现按需分配、分层调度和智能资源编排
   • 建立能耗优化算法和任务排队机制

5. 绿色低碳计算能力

   • 采用液冷、风冷等节能措施，推进可再生能源应用
   • 优化计算资源分配效率，提升单位任务能效
   • 集成低碳管理系统，实现资源利用与环境保护平衡

商业模式分析
AI计算服务呈现B端与C端双轨发展，运营商需：

1. 构建集约化、服务化的AI基础设施体系
2. 推出差异化服务模式（通用/专用算力、高精度/低精度服务）
3. 通过云网融合降低运营成本，探索联合运营模式
4. 对接区域产业需求，提供定制化算力供给方案

未来发展方向

1. 算力侧：建设通用+智能+超算异构集群，扩展超大规模算力网络
2. 平台侧：深化异构并行技术优化，实现软硬件协同管理
3. 模型侧：掌握大模型核心技术，打造行业特色模型体系
4. 应用侧：提供可视化操作界面及模块化工具，降低研发门槛
5. 生态建设：推动标准化、开放化的AI算力生态，联合产业链创新

中国联通研究院作为行业技术策源地，通过"4+1+X"研发布局，聚焦网络、大数据、安全等方向，承担决策研究和核心技术攻关任务。其目标是构建支持千行百业智能化转型的基础设施体系，推动我国成为AI超级大国。