フルスタックが未来です。「組み立てられたコンピュータ」人工知能コンピューティングセンターはどこまで進化できるのでしょうか?

人工知能が徐々に社会経済の発展を促進する新たな原動力となるにつれ、あらゆる階層の人々が産業知能のアップグレードの仲間入りを果たしています。コンピューティング能力に対する需要の高まりに牽引されて、我が国の人工知能コンピューティング センターは急速に成長し、複数の場所に設立されつつあります。しかし、他の分野の発展の初期段階と同様に、人工知能センターの建設ブームに伴い、関連する論争や議論がますます増えています。建設された人工知能コンピューティングセンターは使用されない可能性があると考える人、人工知能コンピューティングセンターの建設はコンピューティング能力に応じて価格設定する必要があると考える人、AIサーバーの数が多いほど人工知能コンピューティングセンターの能力が高くなると考える人などです。

雑音に惑わされないためには、基本に戻る必要があります。人工知能コンピューティングセンターは、AIチップ上に構築されたAIコンピュータクラスターに基づいており、インフラストラクチャ、ハードウェア機器、ソフトウェアアプリケーションを含む完全なシステムをカバーしています。システムの構成となると、まずハードウェア部分が検討されることが多いので、まずはAIトレーニングチップから見ていきましょう。

ハードウェアインフラストラクチャ: トレーニングチップに重点を置く

AI チップは人工知能にとってどれほど重要ですか?つまり、さまざまな業界や企業のデジタル変革には、自社のニーズに合った AI モデルの構築が必要であり、トレーニングによる継続的な反復を通じて高品質の AI モデルを最適化する必要があります。そのためには、計算能力を提供するローカル人工知能コンピューティングセンターに高性能な AI チップが搭載され、十分かつ安定した計算能力の供給が確保される必要があります。

具体的には、AIチップはトレーニングチップと推論チップに分かれています。トレーニングチップは基礎の基礎です。AIはまず認知トレーニングの問題を解決し、次に推論する必要があり、そのためにはトレーニングチップに浮動小数点演算機能が必要です。複雑なモデルのトレーニングプロセスでは、数千億の浮動小数点パラメータを数十万ステップにわたって微調整する必要があり、そのためには細かい浮動小数点表現機能が必要です。対照的に、浮動小数点演算機能のないチップをトレーニングに使用すると、約 40% の追加演算と、メモリの読み取りと書き込みの回数が少なくとも 4 倍になります。

ソフトウェア インフラストラクチャ: 自律制御可能なフレームワークと AI の有効化がより重要

フレームワークは、すべてのアルゴリズムモデルの開発基盤です。AIアプリケーション開発の90％はAIフレームワークに基づいており、その重要性は疑う余地がありません。現段階では、多くのメーカーが海外のAIオープンソースフレームワークを使用しており、これは事実上、中国の人工知能開発の制御権を他国に引き渡すことに等しい。今後、国家間の技術競争は激化するでしょう。問題が発生した場合、我が国が安全で独立した制御可能な技術レイアウトを再び実現するには、すべてを根本から再構築する必要があり、人材、物資、資金の大きな損失が発生する可能性があります。

トラブルが起きてからそれを修復するよりも、トラブルが起きる前に予防する方がよい。人工知能コンピューティングセンターを建設当初からローカライズし、独立した制御可能な AI フレームワークを備えることが、業界における基本的なコンセンサスとなっています。現在、ほとんどの人工知能コンピューティングセンターは、国​​産のフルシーンAIコンピューティングフレームワークであるMindSporeを使用していると報告されています。このフレームワークは、大規模モデルのトレーニングとエンド、エッジ、クラウドのフルシーンコラボレーションをネイティブにサポートし、安全で信頼性が高く、効率的で、一度開発して複数回展開できる機能を備えています。

フレームワークに加えて、AI 対応プラットフォームにも注意が必要です。武漢人工知能コンピューティングセンターが採用したModelArtsを例にとると、このプラットフォームは、統合開発環境を含み、大規模なトレーニングデータ管理と大規模モデルの大規模分散トレーニングをサポートし、自律的で制御可能なAIコンピューティングフレームワークとサードパーティフレームワークを統合する、豊富な機能、マルチテナント、きめ細かいリソース管理機能を備えたフル機能のAIプラットフォームです。クラウド管理プラットフォームに関しては、セキュリティと使いやすさが重要な考慮事項です。パブリッククラウドテクノロジーは、パブリックサービスプラットフォームの技術要件を満たすために提供され、マルチテナント管理とリソース分離をサポートし、クラウドから派生したサービス機能、統一された運用と保守、および統一された計測を実現します。

補助操作：「構築する」と「うまく使用する」

人工知能コンピューティングセンターが安定的に稼働するためには、構築と使用の間にギャップがあってはなりません。今日の人工知能コンピューティング センターは通常、地方自治体が主導し、技術サポート ベンダーがその構築に参加しています。しかし、メーカーによっては、システムの構築のみで保守を行わなかったり、包括的なサポート業務を提供していないところもあります。

補助業務は人工知能産業の発展を保証するものであり、これは業界の専門家とプロジェクト実践の総意です。例えば、武漢、西安、深センなどの人工知能コンピューティングセンターが建設された後、技術サポートメーカーはエコイノベーションセンターを設立し、補助運営チームを結成して、運営企業がコンピューティングセンターのコンピューティングパワー運用とエコ運用を「馬に乗せて運ぶ」方式で支援し、地元企業に製品、顧客、チャネルなどのサポートサービスを提供し、地元企業に科学研究のイノベーション、人材育成、アプリケーションインキュベーション、産業発展などのサービスを提供しました。このアプローチにより、人工知能コンピューティングセンターが構築されると、コンピューティングパワーの価値を効率的に発揮できるだけでなく、AI 業界のエコシステムの構築も保証されます。

フルスタック統合は、ソフトウェアとハ​​ードウェアに加えて、インフラストラクチャもカバーしています。武漢と西安の人工知能コンピューティングセンターを例にとると、技術サポートメーカーはプレハブモジュール工法を採用し、半年以内に建設と納品を完了しました。その工期は従来の建物ベースのコンピュータールーム建設の半分であり、効率の比較はすぐに明らかになります。

現在、国内の人工知能コンピューティングセンターの計画と建設が本格化しており、武漢、西安、深センなどの人工知能コンピューティングセンターが正式に運用され、地元の人工知能業界の口コミのフィードバックにより、フルスタック統合の利点がより顕著になります。近い将来、ますます多くの人工知能コンピューティングセンターがフルスタックソリューションを選択し、我が国のデジタル経済の急速な発展にさらなる推進力を与えると信じています。