在数字中国建设峰会的人工智能分论坛上，阿里云智能计算集群灵骏负责人、资深技术专家王超发表了关于建设大规模绿色智算的演讲。他指出，为了满足大模型在推理和训练场景中对于大算力的需求，云计算服务将成为大模型发展的必选算力底座。
大规模绿色智算的挑战与机遇
在演讲中，王超表示，大规模绿色智算的训练过程通常需要数千张GPU卡，并且基于TB级别的数据，耗时几个月进行训练。此后，其他用户可以在预训练大模型的基础上进行强化学习，这就需要数百张GPU卡，并耗时一两个月。
然而，现有的情况存在一些问题。首先，厂商投资数亿元建设的计算集群只在短短几个月内得到利用，这是非常不经济的。其次，购买、规划和组建超大规模算力集群也需要半年到一年的时间。此外，将算力集群提供给全球各地的其他客户使用也面临着技术上的巨大挑战。
绿色智算的可持续发展
为了解决上述问题，王超提出了建设大规模绿色智算的解决方案。首先，通过优化算法和计算资源的利用，可以实现对于大模型训练和推理过程中算力的高效利用，从而降低成本，提高经济效益。
其次，引入绿色能源供应链，例如风能和太阳能，为智算提供可持续的能源支持。这不仅有助于减少对传统能源的依赖，还能减少碳排放，促进环境保护和可持续发展。
此外，王超还强调了技术创新的重要性。通过不断推进硬件和软件技术的研发，可以提高算力集群的性能和效率。同时，借助云计算服务和分布式计算技术，可以更好地满足用户对于大算力的需求，提供稳定可靠的服务。
未来展望
王超表示，建设大规模绿色智算是人工智能产业可持续发展的关键。随着人工智能的迅速发展和广泛应用，对于大算力的需求越来越大。通过建设大规模绿色智算，我们可以为人工智能产业提供持续可靠的算力支持，推动其健康发展。
未来，随着技术的不断进步，大规模绿色智算将进一步完善和发展。我们可以预见，算力集群将变得更加高效、节能和环保。同时，随着绿色能源的广泛应用，智算的能源消耗将得到有效控制，为可持续发展贡献力量。
在建设大规模绿色智算的过程中，云计算服务将扮演重要角色。云计算服务不仅提供强大的计算能力，还能够实现资源的共享和优化利用，从而提高效率，降低成本。通过与云计算服务的结合，大规模绿色智算能够更好地满足人工智能产业的需求。
总结起来，建设大规模绿色智算是当前人工智能产业发展的必然趋势。通过优化算力利用、引入绿色能源和推动技术创新，我们可以实现人工智能产业的可持续发展，为社会的进步和繁荣做出更大的贡献。让我们携手努力，共同推动大规模绿色智算的发展，开创人工智能的美好未来。
