AI熱潮，算力概念乘風而上。近日，“我國算力總規(guī)模全球第二”的話題熱度不斷飆升。

工信部4月11日公布的數(shù)據(jù)顯示，截至去年底，我國算力總規(guī)模達到180百億億次浮點運算/秒，存力總規(guī)模超過1000EB (1萬億GB)。國家樞紐節(jié)點間的網(wǎng)絡單向時延降低到20毫秒以內(nèi)，算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1.8萬億元。中國信息通信研究院測算，算力每投入1元，將帶動3至4元的GDP經(jīng)濟增長。

不過，上述數(shù)據(jù)中的“算力”只是一個籠統(tǒng)的算力概念，實際上根據(jù)不同應用領域分類，算力可以被分為基礎算力、智能算力和超算算力。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中，各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級需要大量且不同類型的算力支撐，這其中超算憑借強大的計算性能，在尖端科學領域，比如行星模擬、藥物分子設計、基因分析、高端制造等等，逐漸成為最優(yōu)解。

超算被熟知，很大程度上與超算原來越“普惠”的市場化進展有關。鈦媒體App了解到，與以往服務于高精尖科研項目的尖端超算不同，如今，超算逐漸演化出通用超算和行業(yè)超算，進一步的分化和場景上的針對性，以及將超算搬上云端的服務模式，讓超算開始為大眾與中小微企業(yè)服務。

超算的“最后一公里”

超算普惠，一是要“可用”，二是要“好用”。

通用超算和行業(yè)超算的分化只是讓超算走下神壇，“可用”問題被解決。但要解決“好用”，最關鍵的要解決超算資源有限而造成的“用超算，先排隊”的問題，同時再把超算的成本打下來。多種因素促成下，超算云服務化進入公眾視野。

與傳統(tǒng)超算用戶自己購買設備、自己建機房、自己運維相比，超算云化有明顯的性價比優(yōu)勢。同時，算云融合，也很大程度上降低了廣大科研和企業(yè)用戶使用超算的成本。但在實際落地過程中，由于目前國內(nèi)各個超算中心的算力資源配置不一樣，應用軟件使用不一樣，每個用戶對計算效率的要求也不一樣，導致用戶使用算力還面臨著資源選型困難、性能移植部署困難、技術(shù)獲取服務困難等各類問題。

也就是說，當用戶想使用超算的時候，通過什么樣的軟件調(diào)取超算資源實際上也不是一件容易事，超算普惠的最后一公里，讓超算“可用”和“好用”，還需要再超算平臺與實際用戶之間構(gòu)建一個繁榮多元的超算軟件生態(tài)。

“從真實應用運行特征入手，綜合考慮不同應用場景下各類算力資源和應用計算的性能表現(xiàn)，再通過對各類應用的精細化分析，為不同用戶選擇更適合的應用程序。”北京超算（北京超級云計算中心簡稱）技術(shù)總監(jiān)甄亞楠對鈦媒體App表示。

北京超算的實踐經(jīng)驗是將解決方案具體細化，只有打通了超算軟件應用生態(tài)的最后一公里，進一步才是向企業(yè)級用戶提供一些定制化的算力服務。“包括算力資源、網(wǎng)絡資源、存儲資源的定制。”甄亞楠說。

不過，有意無意間，在構(gòu)建一個多元的超算軟件生態(tài)的過程中，“工業(yè)軟件”成為了超算場景下成長最快的應用類型。

超算上長出“工業(yè)軟件”

工業(yè)軟件被卡脖子，這是個被詬病已久的問題。在陸陸續(xù)續(xù)海外工業(yè)軟件停服的案例曝出之后，加大中國工業(yè)軟件的創(chuàng)新速度，就成為了一件非常迫切的事情。而超算與工業(yè)軟件的化學反應，也在這一過程中產(chǎn)生。

論應用，工業(yè)軟件的研發(fā)實踐需要大量的高性能計算來輔助，它與超算能稱得上天然適配。近年來，我國的工業(yè)軟件領域時常面臨“卡脖子”問題，“打好科技儀器設備、操作系統(tǒng)和基礎軟件國產(chǎn)化攻堅戰(zhàn)”也被點名提出，因此，我國超算服務商也在逐漸走上助力國產(chǎn)工業(yè)軟件的道路。

助力國產(chǎn)工業(yè)軟件，首先是幫助其上“云”，建立算力供應鏈，借助超算云服務化模式，在提供大量高性能的算力資源的同時，還能充分發(fā)揮算云融合優(yōu)勢。

但這一過程，具體是怎么有效落地的呢？

鈦媒體App了解到，最重要的是算力供應鏈的建立。通過幫助國產(chǎn)工業(yè)軟件實現(xiàn)上云，能夠使產(chǎn)業(yè)鏈上各企業(yè)、部門進行高效協(xié)作，共同達成智能供應鏈協(xié)同；通過保穩(wěn)算力供應鏈，超算平臺從對接算力用戶到對接國產(chǎn)軟件研發(fā)團隊，充分發(fā)揮橋梁作用。

而提到保穩(wěn)供應鏈，其實就是供應鏈安全性問題。鈦媒體App了解到，北京超算主要是從保障算力供應鏈以及保障軟件供應鏈兩方面入手，來提升算力服務的支撐能力：

在保障算力供應的安全方面，現(xiàn)在北京超算擁有國內(nèi)最大的通用算力資源池，同時也引入了百PFlops的國產(chǎn)算力資源，可以實現(xiàn)國產(chǎn)算力有效替代，滿足不同用戶的算力需求；

在保障軟件供應鏈方面：北京超算將國產(chǎn)算力資源帶入到國產(chǎn)應用軟件生產(chǎn)和研發(fā)的關鍵環(huán)節(jié)，來保障軟件供應鏈安全；目前，其平臺已經(jīng)部署了超過200款的通用計算軟件，還有覆蓋工業(yè)仿真、材料計算、生命科學等細分領域超過30款的國產(chǎn)工業(yè)軟件。

甄亞楠表示，許多軟件在研發(fā)之初都已經(jīng)開始考慮直接基于云上的環(huán)境進行安裝和部署，相對于傳統(tǒng)的比如刻光盤或者刻優(yōu)盤去賣軟件的方式，云端共享軟件的模式更為靈活。“尤其是國產(chǎn)工業(yè)軟件云化，能夠搭載互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢，使用戶快速、及時地獲取國產(chǎn)工業(yè)軟件的最新功能信息。此外，國產(chǎn)工業(yè)軟件上云也會加速軟件的開發(fā)迭代，通過云化的服務模式開拓出更多的部署環(huán)境。”甄亞楠說到。

不過，幫助工業(yè)軟件云化和保障算力供應鏈安全只是其一，隨著AI時代的加速到來，不只是超算，未來工業(yè)軟件對AI算力或者說智能算力的需求也會逐漸加大，大量的工業(yè)類數(shù)據(jù)需要分析和價值挖掘，超算平臺在塑造多元軟件生態(tài)的過程中，這一趨勢也不得不考慮。

根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書(2022年)》，2021年全球計算設備算力總規(guī)模達到615EFlops，同比增長44%，其中智能算力規(guī)模為232EFlops，超級算力規(guī)模為14EFlops；2021年中國算力總規(guī)模達到202EFlops，其中智能算力規(guī)模達104EFlops，增速85%，占比超過50%；預計2030年全球算力規(guī)模達到56ZFlops，平均年增速達到65%。

甄亞楠介紹，針對ChatGPT一類的大語言模型，考慮到其強勁的算力需求以及預訓練模型的數(shù)據(jù)處理需要，目前北京超算已經(jīng)具備了百卡、千卡規(guī)模的算力服務能力。此外，北京超算在積極尋求與國內(nèi)頂尖研究機構(gòu)的合作，通過集成部署通用框架、自研算法等方式來滿足算力需要。截至目前，北京超算已經(jīng)部署了如A100、V100等在內(nèi)的多種GPU芯片，以及優(yōu)化部署了一批常用的深度學習框架。

回歸應用，甄亞楠表示，在人工智能場景中，北京超算一方面建設以GPU或加速卡為代表的算力資源，幫助加速科學計算以及人工智能計算結(jié)果生成。另一方面，面向推理場景，通過建設大量基于云計算的云主機資源，幫助用戶順利開展在線推理業(yè)務。

基于超算云服務化模式，算力市場還有很大的拓展空間，北京超算助力國產(chǎn)工業(yè)軟件的實踐效果還有待驗證。而AI帶動的萬億藍海，就在那里，依舊波濤洶涌。