雲算力的模式（專訪孫凝暉院士）

2023-05-08 08:35:38

·算力用於加工數據，就像炒麻婆豆腐，數據相當於原材料，算力相當於旺火，算法相當於菜譜，加工出來的麻婆豆腐就是模型。模型可應用於各行各業，提高數位化水平。產業網際網路時代，算力變成廣泛需求，算力匯集才能實現普適性的效用。

·算力基礎設施要解決兩個核心問題，一是標準化，二是算力使用的抽象化，但目前技術層面遠沒做到。布局東數西算、大數據樞紐是建設算力基礎設施的第一步，把算力資源集約化，提高利用率，降低建設成本。

1961年，美國科學家約翰·麥卡錫提出，算力應該像水電資源一樣隨用隨取。時至今日，算力基礎設施化這一設想依舊面臨諸多核心技術挑戰。

中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任孫凝暉日前在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）專訪時表示，算力基礎設施要解決兩個核心問題，一是標準化，二是算力使用的抽象化，但目前技術層面遠遠沒有做到。布局東數西算、大數據樞紐是建設算力基礎設施的第一步，把算力資源集約化、集中化，提高利用率，降低建設成本。

高性能計算是利用超級計算機實現並行計算的理論、方法、技術以及應用的一門技術科學。孫凝暉主要從事高性能計算機研究，其主持研製的曙光高性能計算機打破中國國外產品對中國高性能計算機市場的壟斷並成為中國國內市場主流產品，為國家信息安全、宇航事業、新興生物產業等做出重要貢獻。

「算力用於加工數據，就像炒麻婆豆腐，數據相當於原材料，算力相當於旺火，算法相當於菜譜，加工出來的麻婆豆腐就是模型。模型可應用於各行各業，提高數位化水平。」孫凝暉表示，產業網際網路時代，算力變成廣泛需求，算力匯集才能實現普適性的效用，降低產業網際網路成本。未來，算力網將解決雲聯網，模型網將解決算法聯網。

高性能計算是一種高級算力，從傳統的工程計算、橋梁設計、材料設計，到新勢力造車、生物製藥，超算應用越來越普及，元宇宙帶有智能需求，對超算算力需求旺盛。但在高性能計算應用上，「我們和發達國家仍有差距，因為這對人才的素質要求和數量要求更高。」

智能時代對人才的需求量比網際網路時代更大，尤其是超算應用人才需要掌握至少兩個學科的知識，既要懂高級的計算機編程知識，又要掌握跨領域的學科知識，培養時間長、難度大。孫凝暉表示，一方面要培養信息技術人才，各個高校、學科的學生都要學一些信息技術、建模方法和智能計算思維。另一方面，要通過基礎設施化降低智能建模的門檻。兩邊一使勁，才能真正破解人才問題。

以下是澎湃科技與中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任孫凝暉的對話實錄。

澎湃科技：你曾提到，算力時代的目標是完成信息獲取和信息處理的基礎設施化。但算力的基礎設施化並不是簡單的算力堆砌，信息獲取和信息處理的基礎設施化主要要從哪些方面開展建設？其中有哪些核心技術挑戰？

孫凝暉（中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任）：基礎設施是技術底座，尤其是我們進入現代化社會後越來越依賴基礎設施。我們現在所處的是資訊時代，通過海底光纜、TCP/IP網際網路協議、4G和5G的無線接入，我們做到了信息全球流動。

為什麼現在談算力基礎設施，把算力這種基礎設施作為時代的驅動力？什麼是算力？

算力用於加工數據，就像炒麻婆豆腐，數據相當於原材料，算力相當於旺火，算法相當於菜譜，加工出來的麻婆豆腐就是模型。模型可應用於各行各業，提高數位化水平，一個推薦模型可以提高獲取信息的準確性。以前算力或者超級計算只在天氣預報、石油勘探、科學研究等關鍵領域應用，雖然手機、電腦裡也有算力，但並不用來加工這些模型。直到我們進入資訊時代的高級階段，進入產業網際網路時代，各行各業都需要模型，算力變成一個廣泛需求。

我們現在已經擁有這麼多超算和大數據樞紐，多堆些CPU，算力基礎設施是不是就建起來了？並非如此。這並不像5G通信一樣，只要多建基站，提高覆蓋率，就能讓更多人享受到移動網際網路之下的信息獲取。算力基礎設施最主要的問題是要做到兩個核心，一是標準化，二是算力使用的抽象化。

標準化程度越好，基礎設施化的規模越大，這樣才能實現規模效益，降低算力的單位使用成本。以電力資源為例，電力基礎設施從發電、輸電、儲電、用電等各個環節全面實現全局統一和環節解耦。不管是火力發電、水力發電，還是光伏發電，都通過統一規格和標準接入電網。在輸電環節，南北電網建設已經全面覆蓋我國大中小城市和偏遠地區，可以實現分級分片的電力資源的多級管理和統一調度，把電力資源輸送到千家萬戶，電力資源即插即用。但算力在標準化統一供給方面還是五花八門。關於抽象，算力抽象的作用是使得消費者使用算力時更容易上手。基於抽象的生成工具、傳輸工具、消費工具，做出豐富多樣、千奇百怪的各行各業應用，算力才能充分變成基礎設施。

但這兩點我們現在在技術層面還遠遠沒有做到，所以現在才剛剛開始。東數西算、大數據樞紐是建設算力基礎設施的第一步，把算力資源集約化、集中化，提高利用率，降低建設成本。

澎湃科技：剛才提到了算法和模型。你此前說過，從信息的角度來看，電信網解決了數據聯網，網際網路解決了信息聯網，算力網將解決雲聯網，模型網將解決算法聯網，這樣才能徹底完成信息的基礎設施化。模型網有怎樣的想像空間，為什麼要實現算法聯網？

孫凝暉：前幾年，網際網路行業在提，網際網路的下半場是產業網際網路，網際網路企業希望把它們在網際網路領域的成功技術、成功經驗用到製造業中。行業的智能化和行業場景有關，背後有非常多的行業知識。這些知識數位化後定義了一個抽象的概念，就叫模型。一個信息技術用在你的紡織廠和我的紡織廠，兩個廠不一樣，生產的紡織品不一樣，模型就有差異。模型如果不能共享、連接、組合，實現產業網際網路的成本就很高。

再比如醫院的肺部X光片，各個醫院識別自己的X光片，甚至各個醫生識別自己的X光片。每個醫院、每個醫生的知識和數據積累、算法創新分散在醫院和醫生個人手裡。只有信息和算法的匯集，才能實現普適性的效用。

可複製可推廣的是背後的模型，有時候我們叫它算法。從技術角度叫做算法，從用戶角度叫做模型。現在模型本身是孤立的，算法不能成網，模型不能成網，就不能改進社會各行各業。你總能找到一些效果很好的例子，但這不能對數字經濟產生普適性作用。

澎湃科技：算力也好，算法也好，最終要賦能產業與應用。隨著高性能計算機應用的不斷廣泛與深入，特別是隨著元宇宙、Web 3.0的發展，對算力的需求產生了哪些變化？

孫凝暉：高性能計算是一種最高級的算力，相當於法式大餐。經過20多年的努力，高性能計算從原來的陽春白雪普及到一般的高校都能使用了，新勢力汽車廠如果不用高性能計算，很難造車，製藥廠就不用說了。最傳統的超算應用領域也需要更大的算力支撐，傳統的工程計算、橋梁設計、材料設計都需要高性能計算。

元宇宙、Web 3.0帶有一定的智能需求，元宇宙對超算算力的需求是最旺盛的。包括科學計算在內，現在提出AI for Science，就是要把智能的方法用在科學領域。超算不能固守在原有的應用領域，要努力擴展應用面和使用方式，使得超算這種最高級的算力能夠更大普及，相當於人人都可以享受到法式大餐的美味，這是未來的趨勢。

澎湃科技：我國數位化轉型時代的帷幕已經拉開，建設算力網基礎設施，需要怎樣的人才？這些人才的缺口，包括我國高性能計算的人才缺口有多大？ 如何培養？

孫凝暉：智能時代對人才的需求量比網際網路時代更大。我們國家是人口大國、工程師大國，過去二三十年，這些人才密集匯集到網際網路大廠，建好了網際網路底座，所以各行各業得益於網際網路應用。但智能時代存在各行各業的知識和信息技術融合的問題，需要的人才數量遠遠大於網際網路行業，並且人才明顯不足，網際網路行業將人才虹吸。一方面，我們要培養信息技術人才，各個高校、學科的學生都要學一些信息技術、建模方法和智能計算思維。另一方面，要通過基礎設施化降低智能建模的門檻，把寫算法的門檻、用算力編程的門檻降下來。兩邊一使勁，才能真正破解這個問題。

澎湃科技：超算人才包括研發人才和應用人才，後者更緊缺嗎？

孫凝暉：超算應用人才需要掌握至少兩個學科的知識，既要懂高級的計算機編程知識，又要掌握跨領域的學科知識，兩方面都精通的人一定是少的，難度還是大的，也需要培養時間。

澎湃科技：中國高性能計算之路經歷了怎樣的發展？現在已經到達了一個怎樣的水平？未來還要沿著哪些方向努力？

孫凝暉：從造計算機和用計算機兩個維度來說，我們造計算機花的時間非常長，從中國計算機事業開始，一直在造計算機上不停耕耘。到今天，中國造計算機的技術水平與世界沒有差距。當然未來的挑戰也很大。我們現在把集成電路、摩爾定律這些支撐技術吃幹抹淨了，想把高性能計算機的計算能力再提高100倍、提高1000倍，我們需要一些新的器件技術。大計算機就是一個系統，性能的提升一半得益於部件能力提升，一半得益於成百上千個部件聯合起來工作的能力的提升。半導體領域提供更先進的工藝和器件，能讓我們把一條腿補上，我們才可以走得更快。

在計算機應用上，我們和發達國家還有差距，因為這對人才的素質要求和數量要求更高。我們現在面臨新的問題、新的需求，我們需要把高性能計算機用到更多行業，包括生物製藥、材料、新能源，這方面我們人才還是不足，使用水平也還是有欠缺的。

澎湃科技：從0-1的原始創新如何實現？

孫凝暉：學生首先要打好數理基礎。計算機領域的學生在本科階段太多地學習技能性課程。以前第一年就學編程，當然能夠很快上手，對找工作有幫助，但對創新、對高層次人才的培養是不利的。中國科學院大學從2014年開始本科教育的時候特別強調數理基礎，一個學生要學5門物理課，但這是必要的。第二，希望更多的年輕人有更高的追求，對科學、對發現、對原始創新有更多的追求，不要陷在生活的漩渦裡，這當然也需要社會的進步，才能讓更多年輕人沒有後顧之憂。