国家级「超算互联网」正式部署,看看哪一类人最先吃上「红利」?

国家级「超算互联网」正式部署,看看哪一类人最先吃上「红利」?_第1张图片

继新基建、东数西算之后,我国算力基础设施产业链又迎来一大利好消息——科技部发起成立国家超算互联网联合体(以下简称“超算互联网”)!二级市场最先做出反应,算力概念股连续两日收涨,有个股今日涨超近10%。

很快地,该消息的提振作用就辐射到了二级市场。继消息发布后,今日相关算力概念股继续涨超3%,截至收盘,中科曙光涨超近10%再创反弹新高,浪潮信息、紫光股份、拓维信息等继续跟涨。

究竟,超算互联网是什么?要解决什么问题?除了以上企业,还有哪些企业能够受惠?

未来的算力,就像用水、用电一样便利

所谓超算互联网,“本质”上就是用互联网思维来运营超算,也就是将全国众多超算中心通过算力网络连接起来,构建一体化算力服务平台。这也是此前东数西算提出的“五个一体化”目标建设工程之一。

依据启动会上的解读,之所以成立超算互联网,是为了:

紧密连接供需方,通过市场化的运营和服务体系,实现算力资源统筹调度,降低超算应用门槛,并带动计算技术向更高水平发展,推动自主核心软硬件技术深度应用,打造成熟的自主可控产业生态。

其中比如算力资源的统筹调度,背后所反映的是全国算力资源分布不均现象。具体来看,截至去年底,我国挂牌的国家级超算中心共有9座,分别位于天津、长沙、济南、广州、深圳、无锡、郑州、成都和昆山。很明显,这些超算中心多位于东部地区,这里贴近用户侧、算力需求也大,而作为西部第一座国家超级计算中心的成都超算中心,也是2020年10月底才建成。

如今,随着东数西算工程的推进,基于超算互联网一体化算力平台的统筹调度,算力需求紧张区域的压力将能够得到一定程度的缓解,同时进一步提升各计算中心的任务协同和资源流通效率。

“我们希望的超算互联网是由各大超算中心提供算力,以各种软件的方式将其提供给用户,就像京东和淘宝出售货物那样,使得更多用户能方便获得需要的资源,让超算的使用更为普及。”中国科学院院士、超算互联网总体专家组组长钱德沛表示。

到那时候,用户对超算算力的使用,就如同用水、用电一样便利,做到任何地方、任何人、任何时间都可以获得算力来支持应用。

除了算力基础设施,一起受惠的还有这些产业

前面已经提到,成立超算互联网的消息一经公布,首先就在股市层面直接拉动了相关概念股的增长,覆盖了服务器、算力芯片等多个领域。

但作为支撑数字中国建设的“高速路”,超算互联网所涉及的肯定也不仅仅是算力基础设施产业,而是从上游基础设施搭建到下游应用的一整条完整产业链:

基础设施——因为与算力直接相关,这类产业也是在消息公布后最先受益的,代表性产业有算力芯片、光芯片、服务器制造、IDC、运营等等;

新兴技术——算力产生之后的下一步就是如何将其最大化利用起来,这就需要相关新兴技术的加持,涉及产业包括算法开发、边缘计算、云服务等等,以及近年来因为“3060目标(二氧化碳排放力争2030年前达到峰值、2060年前实现碳中和)”备受关注的绿色技术;

产业应用——应用与算力之间是相互驱动的存在,算力的提升帮助开发者更为高效地开发应用,也为应用落地后的表现保驾护航,反过来,应用对算力的需求也成为算力基础上设施不断升级的“动因”。这方面,包括工业互联网、自动驾驶、元宇宙、ChatGPT类AI大模型等在内对算力有着高需求的产业,随着超算互联网的成立,相信相关应用的发展将进一步实现提速。

最后

眼下,算力已经成为了一种战略性资源,我国算力规模位居全球第二。

依据信通院发布的《中国算力发展指数白皮书(2022年)》指出,2016-2021年间中国算力规模平均每年增长46%。在2021年,以计算机为代表的算力产业规模达到2.6万亿元,直接带动经济总产出2.2万亿元。

而站在需求角度,随着以ChatGPT为首的AI大模型的不断涌现,产业界对于算力的需求也是肉眼可见的不断提升。

华为轮值董事长胡厚崑此前所言,人工智能的算力需求在未来10年将增长500倍以上,再联系信通院所测算的“每投入1元算力,将带动3~4元的经济产出”,未来算力市场规模可想而知。

这块大蛋糕,已经吃上的人有很多,但还有很多地方留有机会。

前提是,你得具备吃上蛋糕的能力。

在这里,猿代码科技(https://www.ydma.com)为您准备了一份高性能计算培训课程,涵盖CPU、GPU以及超算运维。其中尤其推荐的是猿代码-高性能计算从新手到大师系列课程(CPU和GPU并行优化)

这是由国内顶尖科研院所专家及知名企业工程师合作研发的高性能计算专项课程,涵盖高性能计算之并行计算等多个方面,包括CPU并行计算实战课程、GPU并行计算实战课程以及超算运维等。您将有机会通过工程化实战项目来学习所学知识,并与来自国内顶级专家及工程师近距离合作与学习。

 

你可能感兴趣的:(大数据,人工智能,高性能计算,并行计算,HPC)