日前在2024開(kāi)放計(jì)算中國(guó)峰會(huì)上，浪潮信息服務(wù)器產(chǎn)品線總經(jīng)理趙帥表示，智能時(shí)代，開(kāi)源模型和開(kāi)放計(jì)算激發(fā)了人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的創(chuàng)新活力，面對(duì)大模型Scaling Law帶來(lái)的AI基礎(chǔ)設(shè)施Scale up和Scale out的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)中心需要以開(kāi)放創(chuàng)新加速算力系統(tǒng)、管理和基礎(chǔ)設(shè)施的全向Scale進(jìn)程，推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

開(kāi)源開(kāi)放推動(dòng)人工智能創(chuàng)新與算力生態(tài)的全面發(fā)展

生成式人工智能的飛躍式進(jìn)步正在加速智能時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施面臨全方位創(chuàng)新，將越來(lái)越依賴更加廣泛的全球化開(kāi)放協(xié)作，加速AI技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用，共同構(gòu)建一個(gè)充滿創(chuàng)新活力的智能世界，而激發(fā)人工智能創(chuàng)新活力，開(kāi)源開(kāi)放是核心和源泉。

模型開(kāi)源激發(fā)人工智能創(chuàng)新活力。隨著開(kāi)源大模型能力的不斷增強(qiáng)和開(kāi)源生態(tài)的持續(xù)壯大，帶動(dòng)模型、應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展，三分之二的基礎(chǔ)模型選擇開(kāi)源，超過(guò)80%以上的AI項(xiàng)目使用開(kāi)源框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)，開(kāi)源模型的下載量突破3億次，并衍生出超過(guò) 3萬(wàn)個(gè)新模型，Llama 3.1、通義千問(wèn)、源2.0等開(kāi)源大模型成為人工智能創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)力。

硬件開(kāi)放完善人工智能算力生態(tài)。人工智能帶來(lái)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的算力需求，全球已有上百家公司投入新型AI芯片的研發(fā)與設(shè)計(jì)，百花齊放的算力芯片需要統(tǒng)一的算力平臺(tái)才能快速推向市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)落地。開(kāi)放加速規(guī)范OAM的出現(xiàn)大大加速多元算力芯片的適配兼容過(guò)程，大幅降低資源投入，使算力部署和迭代提速，支撐上層大模型和AIGC應(yīng)用的快速迭代成熟。目前，90% 高端AI芯片基于OAM規(guī)范設(shè)計(jì)，去年浪潮信息剛剛發(fā)布的基于OAM規(guī)范的開(kāi)放加速計(jì)算平臺(tái)NF5698G7與多款主流AI加速芯片適配兼容，基于OAM的智算產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈日趨完善。

我們可以看到，AI時(shí)代，算力正在呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢(shì)。為應(yīng)對(duì)AIGC、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等應(yīng)用復(fù)雜且不斷變化的計(jì)算需求，不僅僅是GPU，CPU、FPGA、ASIC等芯片也在朝著更加多樣化和專用化的方向發(fā)展。而且無(wú)論是手機(jī)、電腦、邊緣設(shè)備、CPU通用服務(wù)器、加速服務(wù)器都具有了AI計(jì)算的能力，可以說(shuō)一切計(jì)算皆AI，AI算力已經(jīng)深入到千行百業(yè)，滲透進(jìn)每一個(gè)計(jì)算設(shè)備里。面向人工智能的算力范式不斷革新，基于CPU的通用服務(wù)器不僅要承載大數(shù)據(jù)、關(guān)鍵計(jì)算、科學(xué)計(jì)算外，也要承擔(dān)AI應(yīng)用的重要任務(wù)，這也是CPU通用服務(wù)器的重大機(jī)遇。

但隨著應(yīng)用范式的多樣化，目前x86、ARM、RISC-V等不同架構(gòu)的CPU處理器百花齊放，僅中國(guó)，就有10多種CPU處理器，不同CPU協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，同時(shí)為了更好的適合AI推理高并行的計(jì)算特點(diǎn)，CPU總線互聯(lián)帶寬、內(nèi)存帶寬及容量也需要特別優(yōu)化，使得系統(tǒng)功耗、總線速率、電流密度不斷提升……多種因素疊加之下，硬件開(kāi)發(fā)、固件適配、部件測(cè)試資源等時(shí)間激增，給算力系統(tǒng)設(shè)計(jì)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。

為了縮短從芯片到算力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化時(shí)間，給用戶提供更快、更好的算力支撐，CPU端也亟需構(gòu)建智算時(shí)代的CPU統(tǒng)一底座， 能夠兼容不同芯片廠商、多代產(chǎn)品。2024開(kāi)放計(jì)算中國(guó)峰會(huì)上，開(kāi)放算力模組（OCM）規(guī)范正式啟動(dòng)，首批成員包括中國(guó)電子標(biāo)準(zhǔn)院、百度、小紅書(shū)、浪潮信息、聯(lián)想、超聚變、英特爾、AMD等機(jī)構(gòu)和企業(yè)。

全新的開(kāi)放算力模組OCM規(guī)范，旨在建立基于處理器的標(biāo)準(zhǔn)化算力模組單元，通過(guò)統(tǒng)一不同處理器算力單元對(duì)外高速互連、管理協(xié)議、供電接口等，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器主板平臺(tái)的深度解耦和模塊化設(shè)計(jì)，兼容不同架構(gòu)的多代處理器芯片，方便客戶根據(jù)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等多樣化應(yīng)用場(chǎng)景，靈活、快速匹配最適合的算力平臺(tái)，推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量快速發(fā)展。

OCM規(guī)范是國(guó)內(nèi)首個(gè)服務(wù)器計(jì)算模組設(shè)計(jì)規(guī)范，產(chǎn)業(yè)界上下游伙伴將基于OCM規(guī)范，共同建立標(biāo)準(zhǔn)化的算力模組單元，構(gòu)建開(kāi)放合作、融合創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為用戶提供更多通用性強(qiáng)、綠色高效、安全可靠的算力選擇。

以開(kāi)放創(chuàng)新的全向Scale應(yīng)對(duì)大模型第一性原理

算力、算法和數(shù)據(jù)是推動(dòng)人工智能發(fā)展的三駕馬車，自Transformer架構(gòu)出現(xiàn)以來(lái)，大模型性能與其參數(shù)量、計(jì)算當(dāng)量、數(shù)據(jù)量的協(xié)同作用尤為顯著，業(yè)界稱之為大語(yǔ)言模型的第一性原理——Scaling Law。

智算時(shí)代，需要用開(kāi)放的理念來(lái)加速算力系統(tǒng)全向Scale，從而應(yīng)對(duì)大模型的Scaling Law。隨著大模型能力的持續(xù)進(jìn)化，算法規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加、數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，算力需求也在不斷攀升，需要同時(shí)應(yīng)對(duì)單系統(tǒng)性能提升Scale up與多系統(tǒng)大規(guī)模擴(kuò)展Scale out兩個(gè)方向擴(kuò)展的挑戰(zhàn)，對(duì)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施、算力管理、迭代升級(jí)等都提出了更高要求。

在算力方面，智算中心需要同時(shí)應(yīng)對(duì)兩個(gè)方向的擴(kuò)展，分別是強(qiáng)算力支持、一機(jī)多芯、多元多模的單機(jī)系統(tǒng)Scale up要求和大規(guī)模AI組網(wǎng)、高帶寬、資源池化的大規(guī)?；瘮U(kuò)展Scale out要求，以開(kāi)放加速模組和開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)算力的Scale。UBB2.0開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)支持更高算力規(guī)格的加速卡、可以實(shí)現(xiàn)更大的OAM domain互聯(lián)，未來(lái)可以支持8000+ 張加速卡Scale up，突破大模型All to All通信過(guò)程中的互聯(lián)瓶頸。同時(shí)，大模型的發(fā)展需要更大規(guī)模的算力系統(tǒng)，浪潮信息開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)可實(shí)現(xiàn)16000+個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)10萬(wàn)+加速卡的Scale out組網(wǎng)，滿足加速卡之間的互聯(lián)通信需求，帶寬利用率高達(dá)95%+。

在管理方面，需要解決跨平臺(tái)適配、模塊化架構(gòu)、快速迭代的Scale要求，以開(kāi)放的固件解決方案實(shí)現(xiàn)了管理的Scale。當(dāng)前，異構(gòu)算力多元分化，異步迭代，管理接口規(guī)范各不相同，導(dǎo)致固件平臺(tái)分支版本龐大，相互割裂，無(wú)法歸一，單一企業(yè)資源在維護(hù)和適配如此眾多的分支版本方面捉襟見(jiàn)肘。為解決一系列管理挑戰(zhàn)，需要依托于開(kāi)源社區(qū)的開(kāi)源固件平臺(tái)，構(gòu)建原生解耦架構(gòu)提升可擴(kuò)展性，建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的接口規(guī)范，支持用戶對(duì)于自主模塊進(jìn)行定制化，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)接口規(guī)范下的異步、自主定制迭代，以滿足智算時(shí)代的算力迭代需求。

在基礎(chǔ)設(shè)施方面，數(shù)據(jù)中心面臨智能算力擴(kuò)展的兩大Scale挑戰(zhàn)：一是GPU、CPU算力提升，單芯片單卡功耗急劇增加，單機(jī)柜在供電和制冷上面臨著Scale up支撐挑戰(zhàn)；同時(shí)，Scaling Law驅(qū)動(dòng)GPU規(guī)模無(wú)限膨脹，達(dá)到萬(wàn)卡、十萬(wàn)卡級(jí)別，帶來(lái)了數(shù)據(jù)中心層級(jí)Scale out的支撐挑戰(zhàn)，需要開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)和開(kāi)放生態(tài)將實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)實(shí)施的Scale，滿足快速建設(shè)、高算力/高能耗支撐要求。采用開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)放生態(tài)構(gòu)建的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，能更好地匹配智算時(shí)代多元、異構(gòu)算力的擴(kuò)展和迭代速度，進(jìn)而支撐上層智能應(yīng)用的進(jìn)一步普及。以浪潮信息為例，基于開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)推出的液冷冷板組件，支撐單機(jī)系統(tǒng)內(nèi)GPU和CPU核心算力原件Scale up擴(kuò)展；推出模塊化、標(biāo)準(zhǔn)接口的120kw機(jī)柜，兼容液冷、風(fēng)冷場(chǎng)景，支撐柜內(nèi)更大的部署需求；推出基于開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)制化集裝箱數(shù)據(jù)中心，大幅壓縮建設(shè)周期，其擴(kuò)展性很好的滿足了AI算力系統(tǒng)的Scale需要。

開(kāi)放計(jì)算為數(shù)據(jù)中心的全向Scale，提供了一個(gè)可以迅速傳遞到整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的"通道"。 目前，開(kāi)放加速模組和開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了算力的Scale，開(kāi)放固件解決方案實(shí)現(xiàn)了管理的Scale，開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)和開(kāi)放生態(tài)實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施的Scale。開(kāi)放計(jì)算對(duì)于智算時(shí)代至關(guān)重要，需要用開(kāi)放應(yīng)對(duì)多元算力，用開(kāi)放促進(jìn)算力的Scale，基于開(kāi)放創(chuàng)新構(gòu)建的全向Scale能力將會(huì)成為未來(lái)AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心驅(qū)動(dòng)力，加速智算時(shí)代的創(chuàng)新，加速人工智能的前行。