见疆见昆仑·AI大模型算力前沿论坛举行

2023年7月27至30日,中国计算机学会(CCF)人工智能会议在新疆乌鲁木齐盛大召开。本次会议的分论坛“见疆见昆仑·AI大模型算力前沿”在28日下午精彩启幕。多位专家学者齐聚一堂,携着对未来智能时代的期许和激情,碰撞智慧的火花,为人工智能大模型算力的研究和发展带来了新的活力和动力。

图:于剑 教授

(相关资料图)

在论坛的开场致辞中,CCF人工智能与模式识别专委会主任、北京交通大学二级教授于剑表示,在ChatGPT的推动下,人工智能已经逐步演变为一个“重资产行业”,无论是在算力还是数据方面都有其重资产特性,这种变化对人工智能领域的发展将产生深远影响。

图:陈健 博士

CCF中国计算机学会常务理事、并行科技董事长、北京超级云计算中心董事陈健表示,随着人工智能技术的发展,大模型训练对算力提出了巨大要求,然而与传统云计算不同,这是一个典型的超级计算场景。他认为,当前大模型的蓬勃发展,事实上是大数据、人工智能、超算三种技术共同合作演变的结果,原有使用超算模式的厂商在这一轮算力比拼中更容易胜出。

图:苗启广 教授

论坛的主题报告环节邀请了多位专家分享他们对于大模型与算力未来发展的深度思考。西安电子科技大学教授苗启广在主题报告《教育领域大模型探索与思考》中展示了大模型在辅助教师备课、进行作业评测等方面有助于提升教学质量。他认为,大模型的应用将会对就业和传统教学方式产生影响,可能会使一些岗位面临失业风险,同时也有可能引发新的专业需求。尽管人工智能发展迅速,但仍无法替代师生间的思想交流和心灵沟通,因此教师的作用仍然不可忽视,广大教师也不必过度担忧失业风险。

图:石川 教授

北京邮电大学计算机学院教授石川在其报告《大模型下的异质图计算》中介绍了他们基于异质图的工作。他表示,异质图可以包含多种类型的实体和关系,能够更好地描述复杂交互系统的结构。他分享一些应用案例,包括淘宝的推荐系统、支付宝的风控模型、违禁品检测以及美团的重复门店检测等,这些案例都证明了异质图在实际业务中的实用性和有效性。他还介绍了大模型和图模型的结合可能性,以及他们在图计算平台研发方面的工作。

图:陈小军 研究员

深圳大学计算机与软件学院沃顿讲席研究员陈小军在其报告《多模态大模型助力数字化转型》中指出,全球数字经济已经占GDP比重超过40%,中国也是如此。数字经济已经成为促进经济复苏、重塑竞争优势和提升治理能力的关键力量。他表示,传统IT的架构一般是“端-边-云”,随着人工智能技术的发展,“智”的成分会变得越来越重要,在数字化转型中将扮演核心作用。

图:甄亚楠 CTO

“大模型算力,不是云计算,是超算。”北京超级云计算中心首席技术官甄亚楠在题为《从可用、好用到降本,AI智算云助力大模型训练与推理》的报告中分享了该中心在人工智能大模型算力方面的建设和工作成果。甄亚楠指出,北京超级云计算中心经过12年的技术积淀,具有大规模算力供给、多元算力调度、性能分析与优化、在线平台服务、业务保障五大优势,这将对大模型算力实现从“可用”到“好用”到“降本”发挥重要推动作用。中心计划分配上线超过3万张高性价比的GPU算力卡资源,解决AI大模型训练需求,并提供技术保障,提升模型计算效率。

据了解,自2019年起,北京超级云计算中心围绕北京、内蒙古、宁夏布局3个主算力枢纽,构建遍布全国的算力网络,以创新的云服务模式实现全国范围内的算力调度。目前北京超算已服务国内超20万用户,包括1000多家企业,并为北京智源人工智能研究院、智谱AI等科研单位提供大模型预训练所需的基于超算架构的GPU算力资源。

图:圆桌论坛

随后的圆桌论坛环节聚集了众多专家,共同探讨“大模型算力,荒?”这一问题。陈健、苗启广、石川、陈小军、甄亚楠与新疆大学信息科学与工程学院软件学院院长钱育蓉、烟台大学计算机与控制学院教授王莹洁7位专家从技术、应用和产业发展等多个角度分享了他们的见解和经验。

中国计算机学会人工智能会议是中国计算机学会主办的一项重要学术活动,由中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办。此系列会议每两年举办一次,已成为国内人工智能领域的主要学术活动之一。本次会议不仅包括研讨会,还举办了人工智能产业高峰论坛,旨在促进学术界与产业界的交流与合作,推动人工智能技术的创新与发展。

主持人:牛瑞

“见疆见昆仑·AI大模型算力前沿论坛”由中国计算机学会人工智能与模式识别专委会主办,北京超级云计算中心承办。作为本次会议的重头戏之一,该分论坛不仅充分展示了中国在AI大模型算力领域的研究与创新实力,更为广大研究者和学习者们提供了一个相互交流、互相启发的平台。我们期待,通过这次盛会,可以进一步加强学术界与产业界的合作,推动AI大模型算力领域的突破,为构建智能时代的美好未来贡献力量。