コンピューティングセンターからコンピューティングネットワークまで、人工知能は静かに変化している

人工知能はデジタル経済の高品質な発展の原動力であり、新たな科学技術革命と産業変革の重要な原動力です。習近平総書記は、人工知能は今回の科学技術革命と産業変革を先導する戦略的技術であり、強い波及効果を伴う「先鋒鋒」効果を持っていると指摘した。新世代の人工知能の開発を加速することは、世界的な技術競争で主導権を握るための重要な戦略的手段です。 「中華人民共和国国民経済と社会発展第14次5カ年計画の概要と2035年までの長期目標」でも関連する取り決めがなされた。

人工知能コンピューティングセンターは、人工知能コンピューティングパワーのインフラストラクチャとして、世界中で広く認知されています。中国、米国、欧州、日本などの国や地域では、人工知能コンピューティングセンターの構築が積極的に推進されています。現在、人工知能コンピューティングセンターの開発は新たな状況に直面しています。一方では、人工知能の発展によりコンピューティング能力の需要が高まり続け、彭城盤古に代表される超大規模事前トレーニングモデルが各界に力を与え始めている。他方では、国の「デュアルカーボン」戦略の下、コンピューティングセンターは全体的な建設を強化し、利用率を向上させて、排出量と消費をさらに削減する必要がある。君子は豹のように ...

人工知能コンピューティングセンターは独立したシステムではなく、徐々に相互接続されたコンピューティングネットワークへと移行し、人工知能コンピューティングセンターの高品質な構築が深まり、人工知能コンピューティングセンターの次の発展のための新しい形態とパラダイムとなるでしょう。新しいネットワーク技術は、全国に分散している人工知能コンピューティングセンターのノードを接続し、人工知能コンピューティングパワーを感知、分配、ディスパッチするネットワークを形成します。これにより、コンピューティングパワー、データ、アルゴリズムリソースをより適切にプールして共有し、我が国の質の高い経済社会発展の新たなニーズをより適切に満たすことができます。

人工知能コンピューティングセンターの高品質なネットワーク開発を推進

人工知能コンピューティングセンターとそのネットワークの構築は、技術実装が複雑で、建設期間が長く、資源投資が膨大で、産業の広がりが広いという特徴があります。我が国の質の高い経済発展のニーズに適応し、人工知能の集約的、大衆的、低炭素的な発展をさらに推進するために、我が国は戦略的調整と政策保障をさらに強化し、体系的な組織メカニズムと制度革新を実行し、重要なコア技術の研究と標準化構築を強化し、人工知能コンピューティングセンターの高品質なネットワーク化に向けた発展を加速する必要があります。

コンピューティングセンターの高品質な構築の調整と促進

既存の人工知能コンピューティングセンターの効率的な運営を確保すると同時に、人工知能の発展動向と産業実装のニーズに適応するために、応用指向のアプローチを堅持し、自主的なイノベーション技術の道を堅持し、人工知能コンピューティングセンターの建設を強化する必要があります。

コンピューティングセンターの効率的な運用と持続可能な開発を継続的に推進します。すでに構築されている人工知能コンピューティングセンターは、人工知能業界の発展状況と研究コンピューティングパワーのニーズを把握する能力を強化し、ユニバーサルコンピューティングパワーのポリシーを継続的に実施し、業界のユーザーやアプリケーション開発企業、科学研究機関、大学にユニバーサルコンピューティングパワーサービスを提供する必要があります。業界団体と協力してAI応用シナリオのプロジェクト機会リストを作成し、AI企業、大学、研究機関に公開することで、先駆的なAI応用とシナリオトライアルの開発を奨励し、科学技術革新の成果の商業化を推進し、影響力のある実用的な応用実証プロジェクトを多数創出し、大型モデルを中心とした産業クラスターを形成し、業界のインテリジェント化をさらに推進します。

当社は、独立したイノベーション技術の道を堅持し、オープン性とオープンソースの推進を同等に重視します。ますます複雑化する現在の国際競争環境において、人工知能コンピューティングセンターの建設を推進する過程で、我々は引き続き自主技術路線を堅持し、政策支援をさらに強化し、生産、教育、研究、応用の各方面の参加を広く吸収し、関連産業チェーンとサプライチェーンの近代化レベルを共同で向上させなければなりません。同時に、独立したイノベーションの技術的ルートを堅持することは、立ち止まって孤立して作業することを意味するものではありません。コア競争力の習得に重点を置きながら、積極的かつオープンな姿勢でオープンソースを受け入れ、世界規模で共同で構築・共有される人工知能コンピューティングパワーとイノベーションエコシステムの形成を促進する必要があります。

人工知能コンピューティングネットワークの構築を秩序正しく推進

現在、新たな状況の要求に適応し、人工知能コンピューティングパワーネットワークの構築を推進するために、私たちは以下の3つの面で早急に取り組む必要があります。

北京・天津・河北地域、長江デルタ、広東・香港・マカオ大湾区、長江経済ベルトなど、人工知能の発展の基礎が良好な重点地域は、まず人工知能コンピューティングパワーネットワークを開発し、地元の人工知能コンピューティングセンターがコンピューティングパワーネットワークに参加することを秩序立てて推進し、コンピューティングパワーのネットワーク間決済メカニズムを模索・推進し、コンピューティングパワーネットワークの使用コストを削減することを奨励します。

まずは重点分野から試験的に実施し、その後、段階的に進めていきます。北京・天津・河北地域、長江デルタ、長江経済ベルト、広東・香港・マカオ大湾区、成都・重慶ツインシティ経済圏など、人工知能のイノベーション資源が集中し、産業のつながりが密接な重点地域では、ノード都市を対等に相互接続したり、一方が主導して最初にコンピューティングパワーネットワークを構築し、リソースの交換と共有を実現したりすることができます。ノード間の自発的な相互接続とリソース共有を基礎として、より多くのネットワーク相互接続とノードを追加しながら、関連する制度的取り決めを積極的に行い、全国的なコンピューティングネットワークの統一的な計画と管理のためのシステムとメカニズムの形成を模索します。

人工知能コンピューティングセンターがコンピューティングパワーネットワークに参加することを奨励し、コンピューティングパワーネットワークの使用コストを削減し、コンピューティングパワーのネットワーク間決済を促進します。政策保証と財政支援を通じて、異なる運営主体の人工知能コンピューティングセンターがコンピューティングパワーネットワークに参加することを奨励し、リソースの流れに対する実際の障害と地理的障壁を打破します。コンピューティングパワーネットワーク間の決済メカニズムの構築を検討し、AI要素の評価、価格設定、課金、送信、会計、監視、取引などのメカニズムの構築における困難を解決し、人工知能コンピューティングセンター間のコンピューティングパワー、データ、エコシステムのサービスの信頼できる取引を促進し、マルチパーティおよび異種リソースを統合し、需給の柔軟なドッキングとリソースの統一管理と制御を実現し、ユーザーのビジネスニーズを満たしながらリソース利用の全体的な最適化を実現します。

人工知能コンピューティングパワーネットワークのコア技術の研究を強化する

現在、我が国の人工知能コンピューティングパワーネットワーク技術はまだ発展の初期段階にあります。効率的なネットワーク伝送、コンピューティングパワーのスケジューリングと相互接続などの主要技術の研究開発展開と財政支援を強化し、関連企業と研究機関が投資を増やし、重要な問題に共同で取り組むように導く必要があります。同時に、現在の電力消費技術と管理レベルに基づき、グリーンエネルギー技術の研究開発と応用をさらに強化し、電力利用レベルを向上させ、低炭素の持続可能な発展を確保します。

コンピューティングパワーネットワークの主要なコア技術問題を解決し、主要な研究に対する財政支援を強化します。大容量データ伝送と分散コンピューティングのニーズを満たすために、高帯域幅と低コストの伝送、低遅延と低ジッターの接続、情報セキュリティなどの問題の解決に重点を置いた効率的なネットワーク伝送技術を開発します。コンピューティングパワーネットワークに適したスケジューラ技術を開発し、ジョブスケジューリングレベルでの相互接続を実現し、マルチレベルのコンピューティングパワースケジューリングシステム層を構築して、ネットワーク全体とネットワークのコンピューティングパワーのスケジューリングとマッチングを実現し、「コンピューティングパワーオペレーティングシステム」を形成し、ネットワーク全体のコンピューティングパワーノードを統一されたシステムに組み込みます。私たちは、上記の重要な技術課題に焦点を当て、関連する科学技術研究プロジェクトを立ち上げるなどの手段を通じて共同で取り組み、コンピューティング技術やネットワーク技術など、複数の技術メーカーと研究機関を組み合わせて取り組む必要があります。

低炭素グリーンテクノロジーを使用して、人工知能の計算能力の利用とエネルギー消費を最適化します。人工知能コンピューティングセンターとコンピューティングパワーネットワークの持続可能な開発に重点を置き、グリーンエネルギー技術の研究、開発、応用を強化します。技術研究開発の面では、省エネ技術をコンピューティング技術研究開発の重要な方向に推進する政策が導入され、グリーン新エネルギーやエネルギー効率技術が積極的に活用されています。計画と建設の面では、人工知能コンピューティングセンターは、エネルギーが豊富で自然な放熱が便利なエリアにできるだけ近い場所に配置し、再生可能エネルギーをより多く使用し、統合キャビネットや液体冷却などの高度な放熱ソリューションの使用を促進する必要があります。

人工知能コンピューティングネットワークの標準化を推進

人工知能コンピューティングパワーネットワークの構築を推進する過程では、コンピューティングパワーネットワークの統合標準が重要です。各人工知能コンピューティングセンターの標準研究と応用実践に基づいて、統一されたコンピューティングパワーネットワーク標準の確立を積極的に推進し、コンピューティングパワーネットワークアーキテクチャ、ノード相互接続標準、アプリケーションインターフェイス標準、人工知能データセットインターフェイス標準などを含む標準システムを形成し、さまざまなコンピューティングパワーと開発フレームワーク、その他のソフトウェアおよびハードウェアプラットフォームと互換性を持たせ、コンピューティングパワーネットワーク上のAI要素のオープン共有を促進する必要があります。これには、次の 3 つの作業側面が含まれます。

多様なコンピューティング能力をサポートし、反復的かつ交換可能なハードウェア標準システムを形成します。多くの国内メーカーがAIコンピューティングパワーの研究開発に投資し、徐々に独自の革新的な技術力を形成してきました。さまざまなメーカーが構築した人工知能コンピューティング センターが提供するコンピューティング リソースには、CPU、NPU、GPU など、さまざまな種類の命令セットと、さまざまなアーキテクチャを備えた異種ハードウェアが含まれます。命令セットやアーキテクチャが異なれば、それぞれ長所と短所が異なり、さまざまなシナリオに適しています。多様化するコンピューティング パワーをサポートする過程で、人工知能コンピューティング センター ネットワークは、さまざまなメーカーのインフラストラクチャ ハードウェア アーキテクチャに適応する必要があり、同時に、さまざまなメーカーのハードウェアの反復と交換をサポートして、コンピューティング パワー インフラストラクチャ レイヤーの汎用性と使いやすさを向上させる必要があります。

オープン性と互換性を堅持し、オペレーター、フレームワーク、プラットフォーム間の多層的な相互運用性を備えたソフトウェア標準システムの構築を推進します。人工知能コンピューティングは、発展の過程で、独自の特徴と利点を持つオペレータライブラリ、フレームワーク、および有効化プラットフォームを形成し、それぞれに独自のユーザーグループがあります。コンピューティング パワー ネットワークは、複数のオペレーター ライブラリ、複数の人工知能開発フレームワーク、複数のイネーブリング プラットフォームなどの基本ソフトウェアをサポートする必要があります。開発者は、シナリオやニーズに応じて、さまざまなフレームワークとイネーブリング プラットフォームを使用できます。メーカー間のオペレーターライブラリ、フレームワーク、イネーブリングプラットフォームのマルチレベル標準の構築を加速し、AI開発ソフトウェアシステムをレイヤーに分離し、レイヤー間のインターフェースを統一して相互接続し、最終的にコンピューティングパワーネットワーク上でオープンプログラミング環境とプログラミングインターフェース標準を形成する必要があります。

シナリオアプリケーションにおける共同イノベーションのニーズに応えることに重点を置き、相互接続、アプリケーション、人工知能データセットのインターフェース標準の構築を推進します。コンピューティングパワーの認識とスケジューリング、地域連携の共同アプリケーションイノベーション、データの集約と共有などの技術的問題を解決するために、コンピューティングとサービスの認識、相互接続とリソース制御のスケジューリング、アプリケーションシナリオの共同イノベーションをターゲットに、コンピューティングパワーネットワークアーキテクチャとインターフェース、アプリケーションとコンピューティングパワーの認識インターフェース、コンピューティングパワーの定量化とモデリング、人工知能データセットインターフェース、リソースの信頼とコラボレーションなどの標準化の推進に重点を置きます。

人工知能コンピューティングパワーネットワークは、コンピューティングセンターの新しい形式と新しいパラダイムとして、科学研究とイノベーションの効率を高め、人工知能と産業の融合をさらに深め、リソースを共同で構築し、リソースを共有し、共に発展することで、AI産業の発展を促進します。人工知能コンピューティングネットワークは、新しいタイプのインフラストラクチャとして、地域間のリソースの共有を可能にし、AIテクノロジーエコロジーとビジネスエコロジーの発展を促進し、新しい科学的発見を加速し、新しいアプリケーションシナリオを促進し、新しい産業の方向性を発見し、新しい開発コンセプトを孵化させます。デジタル経済の発展の原動力を提供し、中国の人工知能のデジタル基盤を構築し、中国の新しい共通の繁栄のパターンを作成するための取り組みにおいて人工知能のエンジンの役割を果たします。

今がその時です！ AIコンピューティングネットワークへの参入

コンピューティング センター間でのコンピューティング パワーのスケジューリング、大規模モデル研究と業界間の地域横断的なイノベーション コラボレーション、人工知能の生産要素の流れと共有などの新しい需要により、人工知能コンピューティング パワー ネットワークが生まれました。人工知能コンピューティングパワーネットワークは、全国に分散している人工知能コンピューティングセンターのノードを接続し、複数のコンピューティングセンター間で人工知能コンピューティングパワーを認識し、割り当て、スケジュールするネットワークを形成します。これに基づいて、コンピューティングパワー、データ、大規模モデルなどのアルゴリズムリソースを集約して共有します。これは、人工知能コンピューティングセンターのさらなる発展の重要な方向であり、地域、さらには国家レベルの人工知能産業エコロジカルネットワークの構築を促進するのに役立ちます。

5G、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの新世代情報技術がさまざまな業界で広く応用されるにつれて、業界アプリケーションの多様化がデータとコンピューティングパワーの多様化をもたらしています。将来、人工知能コンピューティングパワーネットワークは、高性能コンピューティングセンターと統合ビッグデータセンターをさらに接続し、デジタル技術のクロスアプリケーションの幅広いニーズを満たす多様なコンピューティングパワーネットワークへと進化します。

人工知能コンピューティングネットワークは、新しいネットワーク技術を使用して、さまざまな場所の人工知能コンピューティングセンターを接続し、コンピューティングパワー、アルゴリズム、エコロジーなどの革新的なリソースを結集し、人工知能業界に力を与える新しいパラダイムを解き放ちます。コンピューティングパワーネットワークの構築を通じて、中国の情報インフラのデジタル基盤を構築し、「コンピューティングパワーの共同構築、リソースの共有、共通の発展」というビジョンを実現します。

人工知能コンピューティングパワーネットワークの核心的な考え方は、新しいネットワーク技術を通じて、さまざまな場所に分散している人工知能コンピューティングセンターノードを接続し、コンピューティングパワーとネットワークリソースの状態を動的かつリアルタイムで認識し、コンピューティングタスクの割り当てとスケジュールを調整して、コンピューティングパワーの認識、意思決定、割り当て、スケジュールのネットワークを形成することです。これに基づいて、コンピューティングパワー、アプリケーション、データ、アルゴリズムリソースを収集して共有します。これは、マルチリソース、多様で異種のコンピューティングパワーを深く統合し、人工知能のエンパワーメント能力を発揮するための新しいパラダイムです。

人工知能コンピューティング パワー ネットワークは、コンピューティング リソースを単一のコンピューティング センターでの統一された割り当てから、すべてのコンピューティング センター間でのタスクとリソースの統一されたスケジュールに変換します。これまで、人工知能コンピューティングセンターは、各個人が購入し、維持し、使用する自家用車のように、企業や科学研究機関によってさまざまな場所に構築され、使用されていました。世界的に見ると、車両の利用率が低く、使用コストが高かった。人工知能などのコンピューティングセンターの協調構築により、コンピューティングタスクの統一されたリソース割り当てとキュー管理を実現できます。タクシーと同様に、車両はタクシー会社によって集中的に購入され、均一に割り当てられ、ユーザーはタクシーに乗るために列に並びます。これにより、タクシー車両の利用率が上がり、コストが削減されますが、ユーザーは車両を使用するために列に並ぶ必要があり、ピーク時には待つ必要があり、アイドル状態のソーシャル車両を利用することができません。

人工知能コンピューティングパワーネットワークは、すべてのコンピューティングセンターのコンピューティングパワーのニーズを統一的に管理し、データ、アルゴリズム、アプリケーションリソースを公開して共有し、統一された方法で配布することで、ネットワーク全体の効率を最大限に高め、アプリケーションとイノベーションのスペースを拡大します。現在のインターネット配車プラットフォームと同様に、プラットフォームに参加する車両リソースは、需要に応じて均一に割り当てられます。ユーザーが配車プラットフォームから車を申請すると、ネットワーク全体の車両リソースを活用できるため、車の使用が高速化され、時間とお金の総合的なコストがさらに削減され、グローバルなリソース利用が最適化され、ディスパッチ、コラボレーション、集約、共有が実現され、ネットワークの価値が最大化されます。

コンピューティングセンターからコンピューティングパワーネットワークまで、国の「デュアルカーボン」目標の新しい要件を満たしています。

国家炭素ピークと炭素中立の目標の下、国家発展改革委員会などの部門は2021年10月21日、重点分野の省エネと炭素削減を促進するためにエネルギー効率制約を厳格に施行することに関する一連の意見を発表し、「データセンターのグリーンで高品質な開発を強化する」ことを重要な任務とし、主要産業がグリーンデータセンターなどの新しいインフラストラクチャを使用して省エネと消費削減を実現することを奨励しました。新しく建設される大規模および超大規模データセンターの電力利用効率 (PUE) は 1.3 を超えてはなりません。 2025 年までに、データセンターのエネルギー効率は一般的に 1.5 を超えなくなります。これにより、人工知能コンピューティング センターには、電力の利用率をさらに向上させ、異なるコンピューティング センター間でコンピューティング能力のスケジュールを調整し、ピーク負荷を減らして谷を埋め、エネルギー消費制御を微調整するという要件が提示されました。

人工知能コンピューティングセンターの総エネルギー消費量は大きく、依然として増加し続けています。 2019年、マサチューセッツ大学アマースト校の研究者らは、AIモデルのトレーニングプロセスで626,000ポンド以上の二酸化炭素が排出される可能性があることを発見しました。これは、平均的な自動車のライフサイクル排出量（自動車自体の製造プロセスを含む）の5倍に相当します。統計によると、2018年に中国のすべてのデータセンターの総電力消費量は1600億kWhに達し、5300万トンの標準石炭が必要となり、中国の総電力消費量の2.5％を占めた。

工業情報化部が2021年7月に発表した「新データセンター発展のための3カ年行動計画（2021～2023年）」では、2023年末までに全国のデータセンターラック規模の年間平均成長率が20％前後にとどまると提案されている。現在の成長率に基づくと、中国のすべてのデータセンターの電力消費量は2023年に2,600億kWhに達し、これは三峡ダム2.6基の年間発電量に相当します。

AI コンピューティング センターは、AI コンピューティング パラダイムに必要な専用のコンピューティング能力と、データの前処理やその他のタスク用の少量の汎用コンピューティング能力を組み合わせて提供し、より少ないエネルギー消費で効率的な AI コンピューティング機能を提供します。 NVIDIA は、同じ人工知能コンピューティング タスクを完了する条件下では、人工知能コンピューティング センターのコンピューティング効率は従来のコンピューティング センターの 10 倍である一方、エネルギー消費はわずか 10 分の 1 であると計算しました。近年、コンピューティング センターでは PUE が継続的に削減され、エネルギー効率が大幅に向上しました。主な理由は 2 つあります。1 つ目は、全体的な計画と集中的な建設のメリットです。世界中のさまざまな地域のポリシーに従って、データセンターは小規模な従来のデータセンターからハイパースケール データセンターへと移行しています。第二に、冷蔵や電力供給・配電などのインフラ技術の継続的な改善による恩恵を受けています。これら 2 つの対策により、コンピューティング センターの PUE が効果的に削減されます。 2013年以前、国内の外部サービスデータセンターの平均PUEは約2.5でした。2019年末までに、国内の外部サービスデータセンターの平均PUEはほぼ1.6となり、質的な飛躍を達成しました。

コンピューティング センターでは PUE が効果的に削減されていますが、コンピューティング ビジネスは当然変動するため、アイドル エネルギーの消費は依然として存在します。コンピューティング センターのビジネス変動により、コンピューティング パワーの使用率にピークと谷が生じます。谷の期間中、一部のコンピューティング クラスターではタスクが実行されず、エネルギーがアイドル状態になります。たとえば、人工知能コンピューティング センターで超大規模な事前トレーニング済みモデルをトレーニングすると、コンピューティング センターのコンピューティング能力の大部分が占有され、数週間または数か月間継続して、時間周期的なコンピューティング能力の変動が形成されます。コンピューティング能力がピークに達すると、コンピューティング能力はフル稼働し、他のコンピューティング タスクはキューに入れられます。コンピューティング能力が谷間にあるときは、エネルギー消費はアイドル状態になります。

したがって、人工知能コンピューティング センターでは、コンピューティング パワー スケジューリングを採用して、ビジネスのピークと谷によって生じるエネルギー消費とアイドル状態をさらに削減する必要があります。複数の人工知能コンピューティングセンターの協調スケジューリングにより、センターAのコンピューティングパワーがピークに達したときに、キューに入れられたタスクを谷間でセンターBに転送できるため、ピークが平滑化され、谷が埋められます。複数のコンピューティングセンターは、高いコンピューティングパワーの使用率を維持し、コンピューティングセンターのエネルギー消費を最大限に活用できます。これは、地球規模で長期的な観点から、電力利用をさらに改善し、炭素排出量を削減するための効果的な方法です。

国の「デュアルカーボン」目標は、コンピューティングセンターのエネルギー消費制御に高い要求を課しています。複数のコンピューティングセンターをネットワーク化して、コンピューティングアプリケーションに必要なコンピューティングパワーリソースを認識し、タスクスケジューリングを通じて、エネルギー効率比の制約下でコンピューティングパワーの割り当てに関する最適な決定を下すことができます。グローバルな視点から、最適なコンピューティング効率とエネルギー効率が得られます。

したがって、コンピューティング パワー ネットワークは、人工知能コンピューティング センターの次の開発における新しい形態と新しいパラダイムになります。超大規模な事前トレーニング済み人工知能モデルの継続的な出現、地域の経済と社会の発展を促進するための大規模モデルに基づく産業アプリケーションの開発に対する需要の高まり、人工知能データセットなどのAI要素のさらなる流通と共有、コンピューティングセンターのエネルギー消費制御レベルの継続的な改善に対する社会の要求により、人工知能コンピューティングセンター間の接続が促進されています。人工知能コンピューティング センターはもはや独立したシステムではなく、相互接続されたコンピューティング パワー ネットワークを形成します。地理的に分散した複数のコンピューティング センターが相互に接続され、基本モデルに基づく新しい分散融合アプリケーションの開発をサポートします。コンピューティング パワー ネットワークは、アプリケーションに必要なコンピューティング パワーとストレージ リソースを感知し、タスク スケジューリングを通じてビジネス ニーズを満たすことができます。複数の組織ユーザーが複数のコンピューティング センターでコンピューティング パワーとデータを共有し、複雑なアプリケーションのコンピューティングおよびデータ処理のニーズを満たします。