破局大模型落地行业之困:华为“三力四总线”下的智能探索

来源:C114通信网 #华为#
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在人工智能的变革浪潮中,如何把握人工智能与大模型技术的发展趋势,将其应用于实际行业场景,以实现更高效率、更低成本、更广覆盖度地赋能行业智能化,已经成为社会各界关注的焦点。

在华为全联接大会2023的第二天,华为重点分享了大模型时代从愿景到实践的布局,华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌在会上发布了系列新品和解决方案,以“三力四总线”为主线,从AI大设施的大算力、大存力、大运力加速AI大模型打造,多场景AI算力和行业智能总线实现智能无处不在。

当前,大模型已逐步迈入百模千态,其关键是要筑智能世界数字基础大设施,备战“百模千态”时代,华为也正交出自己的答卷。

大模型推动算力基础设施“向上”

犹如历史上蒸汽机、电力、计算机和互联网等通用技术一样,近20年来,人工智能正以史无前例的速度和深度改变着人类社会和经济,智能化将逐步成为人类社会生产力提升和经济增长的核心驱动力。

然而,随着人工智能与AI大模型的不断发展,人工智能的发展不但已从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引,其基础和目标也在发生变化。

对于人工智能,数据、算力、算法是其发展的三大核心要素,其中,数据是人工智能算法的“燃料”,融入知识的大模型是人工智能的基础设施,大模型的广泛使用则是人工智能系统进化的推动力量。

从传统作坊式小模型向百亿千亿参数大模型的演进中,参数越多,训练的大数据越广泛、通用效果就越明显,对算力要求也越高,杜绝偏差的难度也越大。

人工智能的算力挑战,大模型应用对于算力基础设施的规模提出了更高的要求,企业传统基础设施面临算力资源不足的现象也日益凸显,与此同时,人工智能的数据挑战,各个行业都有各自长期且专业的积累,为了在不同行业落地应用,大模型必须结合行业知识、专有数据,完成从通用到专业的转变。

正因对AI的深刻理解,在杨超斌看来,一方面,AI模型的参数变大对于计算、存储、网络资源需求急剧提升,需要构筑具备大算力、大存力、大运力的“AI集群大设施”;另一方面,人工智能面向千行万业走深向实,关键是构建多场景AI算力和广域、园区、工业和微企四大核心行业场景的智能总线。围绕“三力四总线”,华为开启了构筑智能世界数字基础大设施的新一轮布局。

“三力四总线”打破大模型落地行业之困

如今,AI快速发展并在多行业落地,呈现出复杂化、多元化和巨量化的趋势,不同的应用场景对算力的要求不同,要评判算力基础设施是否满足需求,需要企业根据特定的AI技术场景和需求,综合考虑算力基础设施的性能与灵活易用性。

面向万亿大模型时代,杨超斌重磅发布了“大算力、大存力、大运力”解决方案,打造领先的AI大模型训练集群。

算力方面,华为通过架构和系统创新,构筑面向多场景的大算力平台,突破AI大模型训练的算力瓶颈。

大模型时代,数据决定AI智能的高度。在相同算力资源投入下,提升AI大模型训练、推理效率、优化成本是企业致胜的关键。

存力方面,华为数据存储将秉承“以存强算”的理念,推出了全球领先的高性能AI知识库存储OceanStor A800,以超高性能、超快恢复、超强推理三大关键能力,减免计算耗时、大幅提升小文件处理性能、减少GPU闲置等待、缩短模型训练周期、提升大模型的行业知识深度、精度和时效性,消除AI“幻觉”,解决大模型训练、推理过程中的数据处理效率瓶颈,加速大模型应用上线。

最后在运力上,华为发布业界首款高运力AI智算交换机——星河AI智算交换机和业界容量最大的超宽全光智能DCI方案,以大规模,大容量网络运力释放大算力。

事实上,大模型进入千行万业,每个行业均有使用大模型的场景,行业用户及行业伙伴大多不具备从头开发大模型的能力,为了获得适配本行业的大模型,更加需要强大、完善的基础设施来支撑,既要覆盖多应用场景的AI训练和推理算力,也要联接千行万业场景的智能总线。

对此,面向各类业务场景对AI的部署需求,华为推出的全场景AI计算产品,包括Atlas系列集群、训练和推理服务器、训练推理一体机、AI加速模块等,满足中心、边缘及端侧的多样化模型训练和推理需求。

值得一提的是,华为还创新地提出 “智能联接总线”方案,并已经开始应用到广域、园区、工业、微企等多个行业场景。

其中,广域场景,轻量化、免设计的智能“SE-OTN”产品,实现广域智能总线的端到端超宽无损联接和快速部署;园区场景,华为智能万兆园区解决方案,为行业的园区客户提供高品质的园区网络体验;工业场景,智能编排的确定性低时延TSN交换机满足IT业务和OT业务的敏捷部署,实现数据上得来、智能下得去;微企业场景,一站式微企智能套装,帮助小微企业提升网络接入体验,并实现云端AI应用落地,推动企业的智能化办公和生产。

拥抱AI时代:All Intelligence产业升级最佳实践

宏观来看,人工智能技术的应用,是发挥基础设施价值的最后一公里,海量通用数据基础上进行预先训练形成的基础大模型,大幅提升了人工智能的泛化性、通用性、实用性。基础大模型要结合行业数据进行更有针对性的训练和优化,沉淀行业数据、知识、特征形成行业大模型,赋能千行万业智能化转型。

2005年华为提出网络时代的“All IP”, 2011年华为提出数字化时代的“All Cloud”,2023年提出智能时代的“All Intelligence”,无疑,万物感知、万物互联和万物智能是智能世界的三大特征。要实现这三大特征,需要大量的ICT创新技术,并以共生共荣的生态系统作为支撑,使能整个智能世界。

华为聚焦根技术创新,坚持“硬件开放,软件开源,使能伙伴,发展人才”的计算战略,目前,华为已与30多家硬件伙伴、1300多家软件伙伴,联合推出了2600多个AI场景方案,并已打造50多个大模型,在多个行业场景实现落地。

人工智能的魅力就在于人工智能的研究永远在路上 , 需要的是坚持不懈与持之以恒。回看华为“三力四总线”系列产品的发布,其不仅是加速行业大模型落地的关键布局,更是实现从All IP、All Cloud到All Intelligence产业升级的最佳实践。

责编: 爱集微
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