高文

有人提出疑问，为什么我们没有抓住最近这一波人工智能的热潮? 目前国内对算力不重视，很多从事算法研究的人认为弄十几块卡、百十块卡就够了。事实上，做GPT这种大模型没有1万块卡根本不行——当然，光有卡和算力也不行，还要有好的数据。

算力为什么重要？一些研究数据已经表明，算力和经济增长的模式正相关。算力每增加一个点，经济可能也会增加近一个点，可见算力之重要。一个国家或者区域想要快速发展，算力达不到便无法实现。

在整个经济活动以及高质量发展中，算力是非常关键的领域。智能算力不是传统的超算概念，智能算力是一种以16位精度为主的算力。这种 算力不仅改变了目前人工智能的格局，也正在改变科学研究的格局，包括蛋白质折叠的预测等。

目前我国的算力总和低于美国，但算力增长速度位居世界第一。现在大家算一个题要跑到外地某个地方，比如鹏城实验室拥有鹏城云脑II，可能研究人员就要带着数据跑到深圳的机器上计算；比如阿里有一台非常强的训练机器，那可能他就要带着数据跑到杭州。

那么能否像电力网一样，将算力通过网络连接起来送到需要的地方呢？这就是鹏程实验室现在关注的问题。如今我国正在推进“东数西算”，能不能和西电东送一样，将西部的算力或者全国的算力组织起来，送到东部或需要的地方呢？

2022年是“东数西算”启动的关键一年，也是算力消费的元年。要想将这件事做起来，应当如何操作？要通过算力网来做，就像电力网一样。我们先设计一个算力网，把所有的算力通过网络连接起来。而要实现成功连接首先需要解决的问题，是算力能否如电力一样进行封装和传输直到供用户使用。

电力比较简单，它属于能源，与数据并不关联。无论“绿电”还是火力电，在电网上就可以传到很远的地方。中国在特高压领域已经处于世界领先，将来是否能做出一个世界领先的算力网？像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样来运营算力网，用户如同用电一样方便地使用算力，这就是中国算力网的总体目标。

为了实现这一目标，在国家发改委的部署与支持下，鹏城实验室开始探索中国算力网0.1。2019年我们又启动中国智算网预研项目建设，去年6月完成验收，现在正在做第二期。从去年8月开始也进入中国算力网1.0的建设，我们将组织全国做算力、网络的研究人员共同推进。当然，其中面临很多的技术挑战。首先，算力被分成三大类：云算力即云计算，比如很多服务器都是Ｘ86架构，这一类都被称为云算力；还 有一类算力是超算算力，比如国家建设的很多超算中心；最新的则被称为智能算力，就是16位字长的超级计算。

这三种算力各不相同，对数据使用、响应以及网络交换的要求都不一样。异构的东西要通过一些合理的封装方式、通过标准化将它们封装起来。算力究竟是“数跟算走”还是“算跟数走”，其中还有一系列需要解决的技术问题，这就是顶层的算力管理调度、封装管理调度的问题。

更重要的一个问题是，底层如何使用超高速、超高宽带的网络连接？让算力和用户之间能够实现快速连接，在网上几乎不受阻碍，这是网络连接面临的另一挑战。

上述两个问题是我们面临的两大挑战，做技术的人必须将其解决。我们有一个很好的平台，鹏城云脑II是2020年完成的一台拥有1000P的智能算力。现在我们正在规划云脑Ⅲ，其算力是云脑II的16倍，约由3万多颗芯片构造，是建设算力网很好的基础设施和支撑。

我们可以利用这些算力去做很多事情，包括大模型的训练、应用。现在我们不仅用云脑II训练大模型，也为百度、华为训练，还给其他一些中小企业、高校等提供算力去做各种模型的训练。云脑II使用的芯片都是国产的，包括华为CPU和华为NPU，软硬件都可以进行分布式训练。

“中国算力网”（China Computing NET, CNET） 在2018年启动时被称为C²NET, 现在已基本验收完毕。其中一些标准化工作都在按部就班地进行，成立了相关标准化组织；采用多芯光纤技术，即一根光纤中有四个芯或者七个芯，可支持超低延时、超大带宽的传输，这相当于“西电东送”特高压，采用类似特高压的节点性支点。中国算力网1.0的项目预计于2025年12月结题，我们希望届时能实现一些目标。比如到2025年接入30个以上规模化算力节点，实现算力网节点间算力资源的高效共享，关键节点之间通信速度达到10Tb/s。

总结而言，算力今后一定要形成网，能够将其提供给用户直接使用。算力要上网需要解决两个挑战性的问题：第一，这些资源如何去封装、怎样调度？第二，如何让节点之间实现高速、低延时、超带宽的连接。（根据第十六届中国电子信息年会报告整理）

“ 中 国 算 力 网（China Computing NET，C²NET）”是鹏城实验室在国家有关部委指导下推进的算力网络计划。该计划提出了“像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样使用算力服务”的发展愿景。

高文

中国工程院院士、鹏城实验室主任，北京大学博雅讲席教授，新一代人工智能产业技术创新战略联盟理事长，全国专业标准化技术委员会副主任，数字音视频编解码技术标准 (AVS) 工作组组长，国际电气和电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、美国计算机协会会士（ACＭ Fellow）。