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　　但是，为什么直到 2012 年，AlexNet 初次利用 GPU 向全部传统算法证实了在同步辨认上具有远超传统算法的良好性呢？这就不能不提到 2023 年诺贝尔物理学奖得主杰弗里，昔时他和他的团队在做 AlexNet 的时分，初次大范围利用了 GPU 如许更加壮大的算力，才得以处置更多、更庞大的算法。用深度进修的术语来说，就是可以利用更多的躲藏层、更多的参数和更大的数据量去锻炼，进而到达了在其时使人冷艳的结果。以是从 2012 年开端，第三次野生智能海潮被胜利鞭策起来。野生智能在已往的泰半个世纪里阅历了三次海潮，固然此中也有两次被称为“野生智能的隆冬”。

　　而这些数据代价终究是怎样发掘出来，又是如何显现的呢？这就需求算法和算力作为底层支持。提到算法，在 2022 年末，ChatGPT 横空出生避世，霎时引爆了以大模子为次要手艺的通用野生智能（AGI）的强烈热闹会商，时至昔日，我们的确看到各行各业都在主动讨论这一话题。不外，我小我私家很附和王坚院士说过的一句话，他在一次演讲中提到，野生智能有着十分长久却又极端冗长的已往。通用野生智能作为全部智能化大概说数字经济算法开展过程中的主要部门，实在早在半个多世纪前，切当地说是从 1940 年月阁下就曾经开端抽芽。实践上，到 20 多年前，我们现在所看到的不管是大模子，仍是传统的算法，其中心的根本算法在当时就曾经根本完整了。

　　以是说，我们既需求有十分壮大的算力不竭开展前进，同时也请求算力可以充足自制，只要如许，我们才可以逐渐将野生智能使用到各行各业，而且将其感化阐扬到极致，从而鞭策每一个行业的变化开展。回到海内以致环球的范畴来看，我们不能不认可，全部算力的根底建立的确相当主要，由于它承载着一切行业的开展需求。同时我们也留意到野生智能分为哪三个，在这两年，海内涵算力方面做出了很大的政策撑持，而且出现出了大批的算力芯片创业企业，比方 GPU 相干企业，和像我们中科驭数一样专注于 DPU 的创业企业，各人都在配合经由过程立异的方法，勤奋让算力变得愈加壮大，愈加普惠。

　　我们能够看到，从 2020 年英伟达的 DGX A100 版，到两年前的 H100 版，再到客岁的 GH200，其根本上都是根据如许一种算力规划在开展，也就是所谓的 “三U一体”，即 GPU、CPU 和 DPU 的配比，而且在架构上也做了响应的变革。而这恰是我们现在在各行各业的上层使用中所看到的那些纷纷庞大且使人冷艳的表示的最底层滥觞，算力的开展就是如许一个逐渐演进的历程。这里有一些详细的数据能够阐明，从英伟达引领的角度来说，在已往的 8 年工夫里，其算力提拔了 1000 倍。

　　“假如没有这类既壮大又便宜的普惠算力，那末各行业能够真的难以接受野生智能开展所需的本钱，究竟结果在这个行业中曾经传播着如许一句话：野生智能的止境是能源。”12月27日，中科驭数初级副总裁、结合开创人张宇在“2024《财经》跨年演讲：新风向·各人说”上以“高机能算力底座助力数智经济建立”为题带来了分享。

　　我们来看一下算力的根底组成，在计较中间，大概说数字化和算力的根底层面，从这张图中能够理解到机械野生智能，在一切的数据中间大概说计较中间（现在我们更多地称之为算力中间），当我们把每一个机柜翻开，会发明此中有差别的效劳器，再将效劳器翻开，就会看到一切的算力滥觞根本上都来自这三种芯片：CPU，它曾经有着泰半个世纪的开展过程；GPU，从上世纪八九十年月开端鼓起，并逐步成为野生智能范畴的中心贸易部门；另有 DPU，它次要负担着收集毗连的功用，就好像高速公路建立普通。这三种芯片互相协同，组成了我们如今数字经济和数字经济中心数据的滥觞根底。单从这方面来看，英伟达无疑是当前最顶尖的算力根底设备的引领者。

　　“新风向·各人说”2024《财经》跨年演讲于12月27日在郎酒庄园举办。举动由《财经》杂志、财经贸易管理研讨院主理，郎酒股分承办，TalkingData结合显现，长江教诲基金会供给学术撑持。多位商界首领及专家学者到临现场，配合讨论将来开展的新风向与新机缘。

　　在海内，中科驭数这家企业结合全部行业内的生态同伴，也在很早的时分就开端在这个范畴停止规划，而且推出了一整套基于 IoD 手艺的算力体系。这套体系次要是环绕 DPU 来打造高机能算力底座的，而且曾经在电信、金融、高端产业等多个范畴完成了落地使用。那末这个 IoD 手艺的中心机想终究是甚么呢？实在就是将全部云算力的根底设备中，传统的 CPU 和 GPU 更好地结合起来，然后把全部收集的部门交给 DPU 去向理，如许做的确可以在机能上带来十分大的提拔。

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　　出格是思索到现在野生智能每半年就会有新的开展变革，其在各行业的使用状况曾经让我们难以猜测将来到底会是甚么样的现象。以至说，关于三年后的将来，仅仅在一年以后的模子开展状况，我们都没法精确预知。就像今天DeepSeek的 V3 正式公布，又给我们带来了很大的打击。或许猜测将来最好的方法就是Alan Kay所说的缔造将来，一步一个足迹地去完成它，而处理当下我们最该当集合力气去做的工作，大概才是最为枢纽的。

　　详细来讲，从宁静性和计较机能方面来看，大要可以有 10 倍阁下的数目级提拔；从一些更加专业的目标，比方金属启动等方面来看，也会有 10 倍阁下的机能提拔。同时，关于这类软硬分离的形式，和关于 “三U一体”（DPU、GPU 和 CPU）的大范围组网构建来讲，它具有更高的服从，这就是 IoD 手艺的劣势地点。回到智算中间和全部数字经济这一板块的体系机能方面，环绕着 IoD 手艺，我们构建了一整套从数据的洗濯、模子数据的因子阐发，到锻炼推演的布置，再到最初的使用，如许一个全系列的算力操纵体系。以是说，我们接纳 IoD 手艺，曾经在多个行业完成了普遍的落地布置，而且我们也看到全部业界在当前最次要的算力体系开展上，也是环绕着 IoD 手艺完成了十分快速的开展。同时，我们公司也结合中国计较机协会，持续三年公布了环绕 DPU 的手艺白皮书，在白皮书中具体解说了 IoD 如许的算力底座是怎样经由过程大范围的组网，更好地提拔我们的全部算力效能，和低落我们的全部算力本钱的。

　　纵观全部开展过程，我们能够发明，在 2012 年头次引入 GPU 之前，更多的是接纳通用的计较 CPU 芯片，而从 2012 年 GPU 被证实其代价开端，不断到 ChatGPT 呈现，再到这两年我们频仍说起的万卡机械人、十万卡集群等，这统统的背后实在都是对算力的一种中心寻求。站在明天这个工夫节点，间隔 GPU 初次被大范围使用曾经已往了多年，就像明天我们看到的邓丽君数字人和数字员工的出色展现，野生智能在数字人、各行各业、主动驾驶、巨神智能、AI for science 等各个范畴的变化，固然明天看起来还只是一个初步，但我们深信，在将来 5 至 10 年以至更长的工夫里，就像黄仁勋提出的 “AI Factory” 观点一样，野生智能势必成为各行业立异开展的中心驱动力。而在此中，最为枢纽的身分是甚么呢？那就是算力。我们能否具有充足壮大、充足好用，更加主要的是充足自制的算力，来为各行业的野生智能开展赋能。假如没有这类既壮大又便宜的普惠算力，那末各行业能够真的难以接受野生智能开展所需的本钱，究竟结果在这个行业中曾经传播着如许一句话：野生智能的止境是能源。

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　　最初，我想用一分钟的工夫简朴引见一下中科驭数这家公司。中科驭数是在海内 DPU 行业中独一的一个“专精特新”小伟人企业，我们建立于 2018 年，在这个行业里深耕好久，也荣获了林林总总的奖项。今朝，我们在多地停止了规划，而且在海内的 DPU 芯片行业中，曾经持续公布了三款芯片。本年我们公布的 K2Pro 芯片，是海内涵 GPU 量产芯片中的第一颗。在来岁和后年，我们还会有机能更高的芯片研发功效推出。同时，我们在 DPU 这个行业中野生智能分为哪三个，环绕着 DPU 的 IoD 手艺构建了全部生态体系，这个生态体系是对标英伟达的 GPU 和它的操纵体系而打造的。在已往的几年工夫里，我们环绕着全部芯片和操纵体系，另有我们的生态体系软件野生智能分为哪三个，投入了大批的血汗，根本上打造出了三个系列的产物计划。同时，我们也在结合全部算力行业的生态同伴，包罗 GPU、效劳器、CPU 等相干企业，配合为多个行业供给效劳，完成落地使用。

　　可是我们也要分明地熟悉到，全部算力系统光有芯片是远远不敷的。正如我之前所提到的，芯片需求被装置到效劳器中，然后安排在全部机柜和数据中间内里，除此以外，还需求有一整套完美的体系，可以将差别的算力整分解为一个有机的体系，如许才可以真正被我们各个行业所使用。在数据体系方面野生智能分为哪三个，云计较能够说是全部行业已往几十年开展的集大成者。我们能够看到，在当前最为支流的云计较会聚形式中，也是将 GPU、CPU 和 DPU 整合在一同进利用用的。以是说，全部算力体系，包罗底层的芯片和上层的数据体系，配合组成了我们全部数字经济的团体算力体系。在这里，我想援用一句十分出名的话，是 LNK 说的野生智能分为哪三个，他提到，从算力的角度大概从数字体系的角度来看，假如我们十分存眷机能，而且竭力寻求极致的体验，那末我们就必需既要做软件也要做硬件。在明天的算力开展中，这实在曾经成为最为中心的思惟，也就是我们常说的软硬分离、软硬异构。我们需求将林林总总的芯片，不管是 GPU 也好，DPU 也好，仍是其他的芯片，综合地操纵起来。我们也可以较着地察看到，当前的数字算力实践上曾经从传统的通用 CPU 逐步转向了 GPU 和 DPU 结合的形式。全部算力体系的演变开展到明天，根本上就好像这张图所展现的那样，成为以 CPU、GPU 和 DPU 结合构成的万卡集群，以至开展到 10 万卡集群、20 万卡集群的范围。在这个开展过程当中，我们的确看到外洋的一些企业，比方英伟达、英特尔野生智能分为哪三个、谷歌等，在云根底设备立异方面做出了很大的引领感化，并且他们所构建的这套体系，我们称之为“IaaS on DPU”。

　　张宇分享了数字化与野生智能的三要素：数据、算法和算力。他暗示，数据代价发掘与显现依靠算法和算力，已往几十年野生智能历经了三次海潮，将来 5 - 10 年将成为各行业立异枢纽。他以为在野生智能开展的使用中，需求凸起算力主要性，其滥觞涵盖多种情势，算力提拔与本钱低落深入影响野生智能，政策和芯片创业企业也主动鞭策其开展。

　　张宇同时引见了数字经济中算力体系的开展使用，并夸大了软硬分离的主要性，当前数字算力体系已从通用型转向特定范例结合。中科驭数经由过程手艺打造高机能算力底座，在电信、金融和高端产业等范畴大批落地，并在手艺规划、算力体系构建上完成了从数据洗濯到使用全流程笼盖，经由过程算力组网得以提拔效能降本钱。中科驭数还在芯片范畴规划机械野生智能，于特定范畴构建生态，在操纵体系方面打造多个系列产物计划，与行业同伴配合效劳多行业，鞭策数字经济算力体系的开展与使用走向深化。

　　究竟上，数字化的中心要素与野生智能的三要素，以致已往几十年纪字经济开展的三要素是完整不异的，也就是数据、算法、算力。回忆已往，从信息化逐渐开展到数字化，再到现在的智能化阶段，我们在这几十年间积聚了大批的笔墨、图片、声音、视频，和更加庞大的高质量数据。数据的发作式增加和对其代价的发掘，在明天的分享中也能看出是备受正视的，并且数据资产列表也是当下最为热点的话题之一。

　　列位高朋伴侣，各人下战书好！明天十分侥幸能有时机和各人一同从算力芯片的角度来聊一聊数字化和野生智能。

　　但同时另有别的一些数据值得我们存眷，仅仅比照 2023 年和 2024 年这两年的数据，按照一些陈述显现机械野生智能，我们的算力推演机能提拔在一年的工夫内降落到了本来的 1/4，而锻炼本钱方面，推理本钱在仅仅 2023 年这一年的工夫里就低落了 86%。这意味着甚么呢？这就招致了在 2023 年的时分，GPT-4o的推理本钱实践上要比GPT-3还要自制。