AI コンピューティング センター構築熱の背後で、お金を無駄にしているのは誰か?

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AIインテリジェントコンピューティングセンターは、現在、あらゆる地域で不可欠なインフラストラクチャとなっています。

全国に目を向けると、すでに4つの人工知能コンピューティングセンターが建設されており、西安、許昌などのインテリジェントコンピューティングセンターも建設を開始している。南京、杭州、広州、大連、青島、長沙、太原、南寧なども計画中です。

しかし、急速な拡大には当然、偽りのコンセプトと混乱した価格が混在することになり、この問題を解決する必要があります。

価格混乱の根本原因：システム標準の欠如

まず、既存の問題を詳しく見てみましょう。

公開文書によると、2020年に100Pフロップス（1秒間に100兆回の浮動小数点演算）あたり16ビット精度の計算能力を持つA市のインテリジェントコンピューティングセンターの建設コストは7,500万人民元だった。

しかし、2021年にB市で同じ精度の100P FLopsの計算能力を構築するコストは4億6000万元に達した。

同じ位置づけで類似の機能を持つインテリジェントコンピューティングセンターであるにもかかわらず、建設投資額は6.2倍も差があり、業界の価格混乱の度合いが伺えます。

価格に加えて、2 番目の問題があります。それは、計算能力の背後にある計算データの正確さに関する混乱です。

技術的な観点から見ると、分野によって精度に対する要件が異なります。

科学計算や工学計算では最高の精度が求められ、64 ビットの倍精度を使用する必要があります。

人工知能のトレーニング段階では主に 32 ビット単精度と 16 ビット半精度が使用されますが、推論段階では 16 ビット以下も使用できます。

ご存知のとおり、計算能力は100Pという同じ数値を持っていますが、その背後にある精度が16ビットだけであれば、それはAI特有の計算能力としかみなせません。64ビットをカバーすれば、より一般的なアルゴリズムをサポートできます。

2 種類の精度の計算規模は単純に 4 倍の違いというわけではなく、業界での実装では無視され、混乱するケースが多くあります。

△倍精度、単精度、半精度形式

多くのアプリケーションシナリオは AI だけでは実現できません。天気予報、材料設計、創薬などのタスクでは、AI と高精度の科学計算の組み合わせが必要です。

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△DeepMindはAIを使ってタンパク質の構造を予測する

それに応じて、インテリジェント コンピューティング センターも AI コンピューティング パワーに重点を置き、複数のコンピューティング パワーを統合して、コンピューティング パワーの価値を真に引き出す必要があります。

専用の計算能力をギミックとして使用した場合、見かけ上の価値の高さを利用して価格を吊り上げる可能性があります。このように構築されたインテリジェント コンピューティング センターは「偏り」が生じ、業界のニーズに真に適応できなくなることがよくあります。

これら 2 つの問題が解決されなければ、構築されたインテリジェント コンピューティング センターは価格面で実際の価値に見合うものではなく、対応するニーズを満たすこともできず、必然的にリソースの浪費を引き起こし、業界の発展を妨げることになります。

業界には、誰かが率先して標準を統一する必要性がある。

最初のインテリジェントコンピューティングベンチマーク：価格の混乱を解決することに特化

上記の問題に対応するため、 CAS 人工知能産学研究イノベーションアライアンスは、学内の多くの研究所や企業と協力して、対応する取り組みを行っています。

WAIC 2021では、インテリジェントコンピューティングセンターの構築基準の確立を目指した新世代の人工知能コンピューティングプラットフォームが発表されました。

なぜ新世代と呼ばれるのでしょうか?

この提携により、アカデミー内の多くの研究所、企業、事業体が結集し、アカデミーの多くの主要な科学技術の成果に基づいて、プラットフォームが「使用可能」かつ「十分に活用される」ようになりました。

「役に立つ」とは、業界のニーズを満たすことを意味します。

ある都市が周辺地域のさまざまな産業にサービスを提供するインテリジェント コンピューティング センターを構築しており、ユニバーサル コンピューティング プラットフォームが必要です。

新しくリリースされたプラットフォームはオープンアーキテクチャを採用しており、主要なAIフレームワークやデータ処理プラットフォームと互換性があり、移行が柔軟で、コンパイルや開発の難易度が低いという特徴もあります。

また、CPU、汎用GPU、専用AIアクセラレーションチップの多様なチップの組み合わせをサポートし、さまざまな精度をカバーするコンピューティングパワーを提供し、シミュレーション、トレーニング、推論などのフルチェーンAIアプリケーションのニーズを満たすことができます。

上記2点を踏まえ、新プラットフォームは中国初のクロスモーダルかつユニバーサルなAI公共イノベーションサービスプラットフォームとなった。

「使える」という問題を解決した後は、 「上手に使える」ことも確保しなければなりません。

この問題に直面して、新しいプラットフォームは中国科学院の多くの主要な科学技術の成果に基づいており、多くの研究機関や企業と共同で開発されており、独自の技術的利点も備えています。

ハードウェア設備の面では、新しいプラットフォームは浸漬相変化液体冷却技術を採用しており、最大30％のエネルギーを節約できます。

超高密度の3次元拡張構築モデルは、コンピュータルームの面積を90％節約し、土木工事への投資を最小限に抑え、インフラストラクチャとIT機器をモジュールにパッケージ化して全体的に納品し、迅速なビジネス立ち上げを実現します。

中国科学院計算技術研究所の研究員であり、中国科学院高性能計算委員会の事務局長である張雲全氏は、インテリジェントコンピューティングセンターの構築コストには3つの重要なポイントがあると述べた。

• チップやサーバー機器のハードウェアコスト
• コンピュータ室や土木工事のインフラコスト
• 完成後も継続運転すると電気代が高額になる

新しいプラットフォームは、インテリジェント コンピューティング センターに必要なチップを明確にし、サーバーやコンピューター ルームの構築計画や省エネ改善を提供します。

コンピューティング電力価格に対する説得力のある標準ソリューションも提供されます。

総合的なストレージ、エネルギー消費、開発、カスタマイズ、データスケジューリングなどの一連の要素を考慮し、明確なアルゴリズム標準に置き換えた結果、5P倍精度計算能力（64ビット）、25P単精度計算能力（32ビット）、100P半精度計算能力（16ビット）を備えたインテリジェントコンピューティングセンターのインフラストラクチャ価格は約1億～1億5千万元であると結論付けられました。

国科ホールディングスの党委員会副書記、副会長兼ゼネラルマネージャーである楊建華氏は次のようにコメントした。

このプラットフォームは、中国科学院の多くの人工知能技術の成果を統合し、明確な実装パスを備えており、地域のインテリジェントコンピューティングセンターの構築のための標準的で複製可能なテンプレートを提供できます。

同時に、中国科学院科学技術戦略コンサルティング研究所所長の潘嬌峰氏は次のように述べた。

このプラットフォームは、中国科学院のトップレベルの戦略計画に基づき、コンピューティング能力、アルゴリズム、データ、ソフトウェア、人材、アプリケーションなどのリソース要素を結集し、AIの産業化開発、産業のデジタル変革、インテリジェントな政府ガバナンスを強力にサポートします。

価格規制は、水や電気のようにコンピューティングパワーを社会全体に役立てます

人工知能の3つの要素である「アルゴリズム、データ、計算力」のうち、現在最も不足しているものはどれでしょうか？

張雲泉は答えた。

今はコンピューティングパワーです。ビッグデータは長年にわたって開発されており、アルゴリズムは急速に進化しています。コンピューティング能力に対する需要は大きく、コンピューティング能力の向上を推進しています。

インテリジェントコンピューティングセンターの構築により、これまでさまざまな企業や研究機関に分散していたコンピューティングパワーが集約され、このギャップが埋められ、業界の健全な発展が促進されます。

産業時代、都市は数千世帯の生活を便利にし豊かにするために、集中化された水道と電気の供給に依存していました。

AI時代において、都市は集約されたコンピューティングパワーを効率的に循環・分配し、何千もの産業の生産を促進する必要もあります。

このため、コンピューティング能力の価格基準は、水道や電気の価格と同じくらい重要になります。

中国科学院人工知能産学研究イノベーション連合が行っているのは、インテリジェントコンピューティングセンターの構築のための再現可能なモデルを提供することです。

このテンプレートを使用して、透明な価格ベンチマークを確立し、コンピューティング能力を水道水のように流すことができます。