AI時代，英偉達(dá)的刷屏已經(jīng)成為常態(tài)。

隨著全球?qū)I算力需求的增長，做GPU芯片的英偉達(dá)在近兩年內(nèi)市值狂飆，最近更是實(shí)現(xiàn)了歷史性的突破。就在當(dāng)?shù)貢r間6月18日美股收盤，英偉達(dá)漲超3%，總市值達(dá)3.34萬億美元，超越蘋果、微軟，正式摘得全球上市公司市值桂冠。

英偉達(dá)的狂飆，足以說明算力作為“新質(zhì)生產(chǎn)力”的重要性，在這場AI科技戰(zhàn)下，芯片巨頭的競爭格局也在加劇，NVIDIA、AMD和谷歌TPU等公司，而他們激烈交鋒的核心，就是算力。

 

要知道，英偉達(dá)有GPU作為大模型硬通貨，在中國卻因?yàn)槊绹男酒畈铰木S艱，自行購買硬件或服務(wù)器來獲得算力，對于很多中國企業(yè)來說并不現(xiàn)實(shí)。為了解決中國的算力難題，以華為云為代表的中國科技企業(yè)一直沒有放棄過探索解決方案，說到底就是做最難的事。

值得欣喜的是，破解AI時代算力難題，如今終于有人給出答案。

一、解決國內(nèi)AI算力痛點(diǎn)，唯有對癥下藥

放眼國內(nèi)外，解決日益龐大的算力需求，已經(jīng)刻不容緩。

根據(jù)英偉達(dá)公布的AI算力發(fā)展路線圖，到2026年，數(shù)據(jù)中心的GPU集群將達(dá)到百萬卡級別，是2024年萬卡集群的100倍，足以表明AI技術(shù)的快速進(jìn)步正在推動算力需求的爆炸性增長。

隨著算力需求增長，尤其是AI大模型的訓(xùn)練和推理也對算力提出更多迫切需求，總結(jié)下來就是：

超大規(guī)模、超高帶寬以及超長穩(wěn)定。

如何解決眼下這種算力需求新變化？在這種情況下，云化算力作為一種高效、可持續(xù)的優(yōu)勢凸顯出來，給出清晰的解決思路對癥下藥。

1.唯快不破，干掉“延遲”和“不確定”

傳統(tǒng)的企業(yè)上云，數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目化交付模式存在諸多質(zhì)量隱患且交付速度慢，極大影響企業(yè)的運(yùn)營效率，更何況中國有超5200萬戶的中小企業(yè)，因?yàn)槊總€延遲的環(huán)節(jié)造成的成本壓力很難負(fù)擔(dān)。

因此，提效增質(zhì)就是云廠商必須要解決的關(guān)鍵問題。

華為云看到這一點(diǎn)后，基于昇騰打造了昇騰AI云服務(wù)，衍生出的6A級云化算力，簡單概括就是兩個關(guān)鍵詞：快和優(yōu)。

首先，是企業(yè)資源能夠快速接入響應(yīng)，在昇騰AI云服務(wù)的支持下，模型訓(xùn)練可一鍵接入貴安、烏蘭察布、蕪湖、香港AI算力中心，澎湃算力即開即用，支持萬億參數(shù)大模型、百P數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，讓各行各業(yè)的企業(yè)都能嘗到AI風(fēng)口紅利。

在算力優(yōu)化方面，華為云的優(yōu)勢更加明顯。新開服的華為云華東（蕪湖）數(shù)據(jù)中心首次采用了華為云全新研發(fā)的多元算力對等池化架構(gòu)，使算力提升50倍。同時，通過超高帶寬的Scale Up網(wǎng)絡(luò)，可滿足大模型訓(xùn)練所需的超大規(guī)模算力需求。