ChatGPT 需要多少算力?作者:金葉子ChatGPT熱度不減的背後,是人工智能内容自動生成技術所需要的算力需求也水漲船高,現在小編就來說說關于ChatGPT 需要多少算力?下面内容希望能幫助到你,我們來一起看看吧!
作者:金葉子
ChatGPT熱度不減的背後,是人工智能内容自動生成技術所需要的算力需求也水漲船高。
數據顯示,ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days(即假如每秒計算一千萬億次,需要計算3640天),需要7~8個投資規模30億、算力500P的數據中心才能支撐運行。
那目前全球以及我國的算力情況又是如何?
算力需求巨大
算力是推動數字經濟發展的核心力量、支撐數字經濟發展的堅實基礎。在以萬物感知、萬物互聯、 萬物智能為特征的數字經濟時代背景下,全球數據總量和算力規模繼續呈現高速增長态勢。
中國信通院測算,算力每投入1元,将帶動 3~4 元的經濟産出。2021年我國算力産業規模達到2.6萬億元,直接和間接分别帶動經濟總産出2.2萬億和8.2萬億元。
“算力、算法、數據作為人工智能的三要素,在數字經濟發展、産業智能化升級的進程中發揮巨大作用,數據可以看作生産資料,算法代表新的生産關系,算力則是新型生産力支撐着算法和數據,算力水平決定數據處理能力的強弱。在AI模型訓練和推理運算過程中需要強大的算力支撐,随着訓練強度和運算複雜程度的增加,算力精度的要求也在逐漸提高。”賽迪顧問人工智能産業研究中心常務副總經理鄒德寶稱。
根據國家數據資源調查報告,2021年全球數據總産量67ZB,近三年平均增速超過26%。基礎算力、智能算力、超算算力都呈現穩定增長态勢。
“自2016年阿爾法狗問世,智能算力需求開啟爆發态勢。如今ChatGPT則代表新一輪AI算力需求的爆發。”上海新興信息通信技術應用研究院首席專家賀仁龍說。
他對第一财經記者解釋,ChatGPT從算法類型來說,是AI自然語言模型算法,屬于NLP(自然語言處理)類的“阿爾法狗”。“圍棋版的阿爾法狗是數據有限的自我演算,ChatGPT則是開放數據,全世界互聯網數據都是計算範疇,因此數據量比阿爾法狗擴大無窮倍,算力消耗也比搜索引擎(索引技術)大數倍,而且還是GPU算力。”
各國算力規模與經濟發展水平密切相關,經濟發展水平越高,算力規模越大。對于消耗算力巨大的“吞金怪獸”ChatGPT來說,基礎設施類的數據中心投入是基礎。
據中國科學技術信息研究所此前發布的《2021全球人工智能創新指數報告》,數據中心保有率和全球TOP500超算中心占比被視為各國創新指數基礎支撐得分差異的主要原因。在這個細分指标上,美國數據中心保有率達滿分,中國在全球TOP500超算中心占比上優勢明顯,數量連年保持首位。
截至2021年底,我國在用數據中心機架總規模達520萬标準機架,在用數據中心服務器規模1900萬台,算力總規模超過140EFLOPS。全國在用超大型和大型數據中心超過450個,智算中心超過20個。
雖然2018~2021年中國進入全球500強的超算中心數量一直保持全球領先,但值得注意的是,随着越來越多的國家開始加大算力基礎設施的建設力度,與2020年相比,中國在超算中心上的優勢有所減弱。
“從超算中心的數量看,中國超過美國,但在計算基礎方面還是有差距,核心主要在高質量的數據中心還需要提升。”中國科學技術信息研究所人工智能發展研究中心常務副主任徐峰對第一财經說。
智能算力要加強
在業内人士看來,ChatGPT對算力的要求主要還是聚焦在智能算力上,這也是我國亟需加強的方面。
《中國算力發展指數白皮書(2021)》顯示,我國智能算力占比由2016年的3%提升至2020年的41%。“十三五”期間,我國通用算力增長了3倍,智能算力增長近百倍。另據《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》,2021年中國智能算力規模達155.2 EFLOPS(FP16), 預計到2026年中國智能算力規模将達到1271.4 EFLOPS。2021~2026年期間,預計中國智能算力規模年複合增長率達52.3%。
“現在我國在智算能力上還和美國有差距的,芯片問題導緻智能計算中心也受到影響。”一位人工智能領域專家告訴第一财經,他解釋,雖然目前我國在算力規模上有優勢,但是如何更好地利用算力、怎麼樣去提升算力的效率還是有一些差距。“在芯片有優勢的基礎上,他們也在不斷擴大算力規模,尤其是智能算力的規模。”
随着“東數西算”工程、新型基礎設施等國家政策規劃出台,我國智算中心掀起建設熱潮。當前我國超過30個城市正在建設或提出建設智算中心,整體布局以東部地區為主,并逐漸向中西部地區拓展。
根據近日國家信息中心聯合浪潮信息發布的《智能計算中心創新發展指南》,“十四五”期間,在智算中心實現80%應用水平的情況下,城市對智算中心的投資可帶動人工智能核心産業增長2.9至3.4倍,帶動相關産業增長36至42倍。
北京、上海、廣州等數字經濟發達地區也出台了政策推進智算中心建設。比如,北京市提出“新建一批計算型數據中心和人工智能算力中心,到2023年,培育成為人工智能算力樞紐”;上海市提出“布局建設一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心,推動公共算力服務平台建設”等。
就在2月13日,北京發布《2022年北京人工智能産業發展白皮書》,提出北京将支持頭部企業打造對标ChatGPT的大模型,着力構建開源框架和通用大模型的應用生态。加強人工智能算力基礎設施布局,加速人工智能基礎數據供給。
賀仁龍建議,我國接下來對于智能算力的建設重點,可以加快強化算力統籌智能調度,并加強自主關鍵技術的建設,特别是高端芯片、計算系統、軟件工具等領域的攻關和研發。
來源: 第一财經
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