2018中国AI计算力发展报告 ，AI成为趋势
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如今看来 ，最显著的原因就是AI可以重新定义劳动的效率 ，进而对整个国家的经济发展产生直接作用 。假如原本企业需要100%的人力成本才能创造出60%的产值 ，但有了AI的加持 ，100%的人力成本甚至可以创造120%的产值 。对于未来全球进一步的劳动力总数下滑问题 ，AI替代人力也是一项极佳的解决方案 。
因此AI也成为了以国家为单位的竞技场 。而中国因为人口基数庞大 、移动互联网下沉完善 ，研发AI技术的最大特点就是拥有强大的数据底牌 。想让巨大的数据量有效运转起来 ，其实最依赖的是计算力 。
也就是说 ，虽然中国大数据基础最好 ，但是过去一两年中 ，中国对于算力建设和创新的投入 ，或许才是最大的 。
在最近的2018人工智能计算大会（AICC 2018）上 ，浪潮联合IDC研究发布了《2018中国AI计算力发展报告》摘要版（后简称《报告》） 。据《报告》数据显示 ，在2017年中国的整体算力提高了230.7% 。
而算力的提升 ，正在多个产业圈层引发新的蝴蝶效应 ，无形之中推动AI产业的巨大变革 。
第一只扇动翅膀的蝴蝶 ，就是算力生态本身 。
前文提到 ，在巨大的数据量之下 ，中国市场对于AI计算力有着大量需求 。尤其是对BAT这样拥有足够数据和AI人才储备的科技企业来说 ，他们对AI计算硬件的需求量大且迫切 。而在AI基础架构端 ，又有算力企业能够提供满足其算力需求的AI计算产品 。两者结合 ，就促生了中国算力生态的自我循环发展 。
以此次推出《报告》的浪潮为例 ，浪潮凭借着对BAT等领先互联网企业的AI服务器供应 ，以57%的市份额占据了国内AI服务器市场的半壁江山 。同时浪潮推出了JDM（Joint Design Manufacture）模式 ，与领军企业联合开发包含AI服务器在内的AI一体化解决方案去赋能AI落地行业市� � ，进一步激发传统行业AI转型的服务器需求 。这样 ，通过需求方与供应方的高效连接 ，就形成了AI计算市场的自循环 。通过自循环 ，为AI算力提供商发展带来了创新的成本和动力 。更直白的说法就是 ，AI算力提供商卖得好 、有钱赚 ，就能更好地投入研发 ，为市场提供更具竞争力的计算硬件产品 。
浪潮最新发布的超级AI服务器AGX-5 ，便是浪潮在计算量剧增的挑战之下 ，追求更高研发效力的研发新成果 。作为目前全球最强大的AI计算主机之一 ，AGX-5计算性能高达每秒2千万亿次 。此前浪潮还发布过面向AI云场景的弹性GPU服务器NF5468M5 ，适用于智能视频场景的AI服务器NF5280M5-V等等 ，适用于不同应用场景的硬件产品 ，为AI技术的行业化 、场景化落地铺平了道路 。
第二只蝴蝶 ，是计算生态带来的区域经济崛起 。
在《报告》中 ，中国AI计算力城市发展排名的第一梯队是杭州 、北京 、深圳 、上海 、合肥 ，而第二梯队则是成都 、重庆 、武汉 、广州 、贵阳等城市 。
这个排名多少让人有些意外 ，和传统经济话语体系下的东南沿海为先 ，或是互联网经济体系下的北上广深 ，都有着不小的差异 。
这是因为 ，计算生态和以往第一 、第二产业 ，以及互联网经济的发展模式都不尽相同 。第一 、第二产业要求有广袤的土地和适宜贸易的地缘优势 。所以合肥 、成都 、武汉这种位于西部和中部城市并不占优势 。而互联网经济又大多依赖年轻 、教育程度较高密集的人口 ，因此大多也都集中在传统一线城市中 。
在AI计算经济中 ，算力提供者通常扮演后备军的角色 ，并不需要占据地缘上的优势 。反而依赖一些其他资源 ，比如更低廉的租金 、更廉价的电力与宽带费用来负担日常运维 。这时西南 、中部这些城市的优势就显露出来了 。当地政府对于大数据 、AI产业大力支持 ，正在为当地打造更适宜的创业环境 ，留住人才 。
计算力生态为区域带来的 ，不仅仅是更多财政收入和就业 。榜单中排名靠前的城市 ，往往也能近水楼台先得月 ，在智慧城市方面得到进一步的升级 。
计算之力正在突破物理结界 ，让这些以往弱势的地方区域找到全新的发展可能 。
第三只蝴蝶：算力与算法相互推动 ，带来新的AI产业想象力
AI计算力和AI算法之间到底谁促进了谁的发展 ，这似乎是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题 。但可以肯定的是 ，中国AI计算能力的不断提升 ，正在给予AI算法研发更加丰厚的土壤 。
浪潮AI&HPC总经理刘军在接受采访时也表示 ，今天AI计算和AI算法的目标空前一致 ，从计算行业的角度来看 ，既然最终目标是获得更高精度的AI模型 ，那么就为算法科学家提供更多的计算资源 ，让他们做出更大的模型 、更精准的识别方式 ，在一个没有天花板的舞台上尽情施展 。
就算法创新而言 ，AI计算力的发展同时也关系着算法研究的效率 。不管是HPC计算的应用 ，还是更加大的服务器集群 ，都可以加速神经网络模型训练的速度 ，降低算法研发上的时间成本 。
这也就意味着 ，算力的攀升与迭代 ，可以为算法创新带来更好的环境 。尤其在新算法研究 ，与算法大规模部署落地时 ，算力环境就变得尤为重要 。如果运用一般的云计算服务 ，研究者和应用工程师将面临冗长的调试周期 、兼容性问题 ，并将不得不以“从头造轮子”的心态发明很多算力调集工具 。
举例来讲 ，在应用颇为广泛的AI云方面 ，就给云端基础架构设计提出了很多要求 ，GPU资源的支持和高效分配 、线上推理的高并发低延迟和高能效比 、大规模数据存储与通信能力等等 ，都给AI的开发和应用带来了掣肘 。
而假如引用了新的算力环境 ，很多事情将得到改观 。如浪潮GPU服务器NF5468M5 ，就专门为AI云优化提供了弹性配置能力 ，帮助应用者更高效地调配资源 。加上AIStation深度学习集群管理软件 、Teye应用调优工具 、Caffe-MPI并行深度学习计算框架等平台 ，还可以让算法研发者获取高效的测试优化能力 ，快速调优AI应用 。这样很多AI门槛就在无形中得到了消弭 ，突破性研究也有了“后勤保障” 。
这样一来 ，AI计算不断为算法提供更舒适的发展空间 ，算法得以应用 ，创造了经济价值 ，带来的生态效益又促进着AI计算的继续创新 。计算力的增强与算法创新互相作用 ，带动着AI落地能力的不断增长 ，让AI从实验室走到城市的每一个角落 ，去散发它的光和热 。
在AI的大命题之下 ，每一个细节都值得深入挖掘 。而中国在计算力这一“专项技能”上的优势 ，正在源源不断地发挥着作用 。在中国经济结构不断升级的道路上 ，计算带来的蝴蝶效应正在形成强大的推助力 ，或许加拿大28在线预测|加拿大28开奖历史查询|加拿大2.8结果查询开奖走势结果正在从以往的“制造经济体” 、“人力经济体”进化为“计算力经济体” ，通过自身的算力优势 ，让中国的AI走遍中国 ，又进一步向更广阔的天地行进 。?
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