福建光通互联通信有限公司-ag官网

近年来，元宇宙、数字孪生、nft、数字人等数字技术的应用场景层出不穷，一个数实融合的智能世界正在形成。数实融合推动着数字技术向经济社会和产业发展各领域广泛深入渗透，推进数字技术、应用场景和商业模式的融合创新。越来越多的企业也搭乘智能化快车，在算力、数据、管理和节能等各个层面推动产品及方案的重构和升级。

整体而言，我国算力基础设施规模已位居世界前列。但算力基础设施的堆砌并不能代表算力经济发展水平，当前各类机构的算力总量测算方式都是将各行业、各公司的私有算力进行累加，这些算力资源并不能全面向全社会提供统一的服务。

推动算力服务全面升级和产业数字化转型，要利用算力网络形成算力、网络、人工智能、区块链等多要素融合一体化服务，推动算力经济供给侧改革，激发算力服务的范式创新。

工信部数据显示，从设备供给侧看，2021年我国算力总规模达到202eflops（每秒浮点运算次数），保持50%以上的年比年增长。其中，智能算力规模达到104eflops，增速为85%，在我国算力占比超过50%，成为算力快速增长的驱动力。

新华三集团计算存储产品线 智慧计算产品管理部部长汤涛表示，创新在推动技术的进步，技术也在反哺创新。面对算力新时代日益多元的数字化创新需求，算力的发展是核心驱动力，以通用算力、智能算力、高性能算力和边缘算力的多元算力体系已经形成，并呈现多元泛在的趋势，让算力触手可及。

“数实融合的发展驱动着计算的进化，传统计算采用集中式架构，管理复杂、安全性不统一、性能低下、业务模式僵化。”新华三集团计算存储产品线副总裁、智慧计算产品线副总经理刘宏程指出，而今天的智慧计算，采用分布式架构，扩展性更灵活；采用云化管理，运维更加简单；统一的安全性、算力按需分配、弹性的服务模式，让各种资源可按需分配。我们可以看到计算不断在进化，影响着我们的方方面面。

新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民认为，算力是数字经济时代集信息计算力、数据存储力、网络运载力于一体的新型生产力，呈现多元泛在、智能敏捷、绿色低碳、持续进化的发展趋势。未来一段时期，算力将驱动数字产业化发展进程，提升5g、大数据、人工智能、云计算等新一代信息通信技术的创新活跃度，为各行各业生产效力提升、商业模式创新、服务能力优化提供有力支撑。

毋庸置疑，算力会从多元进化到泛在多元，除了核心数据中心提供的算力，跨越云、网、边、端的算力调度实现融合，让算力以数据为中心，让算力随手可得是算力的进化趋势。

当前，传统数据中心无法提供创新所需要的算力，传统数据中心提供的算力虽然性能上有所提升，但是效率低下，因为数据中心的设备归属性很强，导致数据中心的资源实际利用率较低，无法提供多样异构算力。

而性能提升的同时，数据中心的能耗也在持续攀升。相关数据显示，在过去10年里数据中心的tco（总拥有成本）当中，有60%是电费支出。数据中心产业势必要走出一条绿色的发展之路。

此外，业务负载越发多样化，而僵化的算力无法敏捷响应业务的变化，导致业务的上线速度越来越缓慢，也就是由于资源的变更困难，导致业务的变更迟缓。

刘宏程认为，未来的智慧计算将会更加高效、低碳、智能。首先，通过和应用场景深度融合，提供高效的算力。其次，提升每瓦计算效能，实现节能降碳。最后，通过创新，持续提升计算基础设施和算力服务的智能水平。

“未来，算力会回归计算本身，实现异构资源一体池化，屏蔽差异跨芯迁移，打破技术生态间的壁垒，以统一的算力资源和统一接口对接业务需求，业务运行不受硬件的差异和变更的影响，以原生算力赋能创新。”汤涛表示。

值得关注的是，算力随着数字经济发展而不断变化，与之对应，算力基础设施也要具备“可进化”的能力。

以新华三为例，多元计算体系和智能算力中枢、智能管理中枢的“一体·两中枢”，打造了以数算双核驱动为核心，从算力基础设施到算力服务平台的智慧计算体系。

在算力基础设施层面，多元计算体系可覆盖通用计算、异构计算、高性能计算、高可用计算、边缘计算和弹性计算等所有计算场景，全面满足数实融合趋势下元宇宙、数字孪生、nft、数字人等数字技术对于多元算力的需求。

在算力服务平台层面，智能两中枢能够为数据中心提供全生命周期的智能管理和全流程的算力智能调度，让算力服务更加便捷、弹性、智能，助力用户快速实现各类创新业务的应用部署。

随着5g、工业互联网、人工智能、云计算等新技术快速发展，gpu、fpga、 ai芯片等异构算力迎来繁荣期，满足各场景计算需求的同时，从成本的角度大幅度降低计算门槛。算力的服务对象也将从企业和大客户扩展至小微企业及个人，真正推动算力成为“人人可用”的普惠资源。同时，智算服务正向标准化、泛在化、普惠化发展。

虽然我国算力基础设施规模已位居世界前列，但人均算力尚低，算力需求逐步释放的同时，算力服务的广度和深度仍远远不够，应用场景落地推广难度较大。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长栗蔚指出，我国智算发展仍面临多方面的挑战。

第一，资源层面，智能计算的创新。我国在智能计算基础设施方面需要更多的创新发展。

第二，能层面，业内尚无成熟统一的性能评估方案，性能量化有待规范。评估芯片的性能，业内有诸如峰值算力、功耗、芯片利用率等指标，但智能计算的性能评估既涉及资源本身性能，又涉及在实际应用中不同场景、不同数据类型、不同框架的端到端耗时等用户体验指标。目前业内尚无系统的、获得广泛认可的评估方案。

第三，供需层面，昂贵的计算资源与快速增长的智能计算需求间矛盾日益显著。芯片技术的发展受限，直接导致了国内用户无法简单获取更高性能、更低功耗的智能计算基础设施，进一步导致智能计算资源成本巨高不下。而近年来随着5g通信部署加速，数据快速増长，智能计算需求呈指数增长。昂贵的计算资源与快速增长的智能计算需求间矛盾亟待解决。

尽管如此，人类进化的脚步不会停止，算力的进化，科技的进步，持续的创新，也不会停止。