助力智算中心建设,以高质量新质生产力赋能产业转型升级

2024.03.14

近期,新质生产力和人工智能成为焦点,引发热议。从习近平总书记首次提出“新质生产力”这一重大概念并在近期发表重要论述,到“加快发展新质生产力”和“人工智能+”写入2024年政府工作报告。以人工智能为代表的新质生产力,正成为推动各行各业高质量发展的新引擎。国务院国资委召开专题推进会,要求央企加快建设智能算力中心,并带头“开展AI+专项行动、加快推动人工智能在工业场景应用,推动工业企业数字化、智能化转型升级”。这些信号无疑为人工智能赋能产业结构升级和优化指名了方向,更为算力产业的发展带来了重要机遇。


智能算力,作为“人工智能+”时代的新质生产力着力点,正在深刻改变着传统产业的结构和生产方式。北京超级云计算中心(简称北京超算),成立于2011年,是北京市人民政府主导、院市共建的“北京超级云计算和国家重要信息化基础平台”,致力于提供高质量的算力建设、平台服务以及算力运营服务,助力企业数字化转型。2020-2023年,北京超算连续四年荣获中国高性能计算机性能TOP100排行榜“通用CPU算力第一”;2023年6月,入选成为《北京市通用人工智能产业创新伙伴计划》首批算力伙伴。


在新兴算力设施智算中心的建设和运营方面,北京超级云计算中心通过12年的专业技术能力蕴蓄、海量算力资源优势及超算商业化运营的成功经验,可以在算力设施、算力运营、大模型应用落地等方面与地方或产业开展全方位合作,为智算中心建设运营提供高性能、可持续的运行方案,助力产业焕新加速。


01 高效+绿色算力设施建设

北京超算持续深耕高性能计算领域,已累计为超过1000家科研机构、高等院校及企业提供了优质服务。通过引入先进的节能技术和算力基础设施运行方案,驱动智算中心稳定、高效运行,确保算力设施的可持续发展。


02 智算运行服务平台

2018年北京超算自主研发的“AI智算云平台”上线至今,始终坚持以满足用户真实需求为导向,依靠稳定可靠的性能和高效完善的功能获得用户及用户单位的高度认可。2021年北京超算在国际AI智能算力排行榜AIPerf 500上榜总量份额第一名;2023年,迭代升级的“AI大模型训练算力服务平台”获得中国信通院年度“算力服务领航者计划”优秀案例。凭借成熟稳定的平台实践作为坚实支撑,北京超算可以为企业搭建一站式的智算运行服务平台,从技术咨询、底层架构、数据集,到模型训练、部署和优化,提供整体化的智能算力运营服务解决方案,使智算中心用户能够按需灵活使用算力,实现降本增效。


03 降本增效的运营服务

在智算中心运营方面,2022年,北京超算经过多年的用户服务口碑积累,获评“北京市用户满意企业”,可以为地方和企业提供完整的智能算力中心运营服务体系,将智算中心算力资源和应用软件资源整合,提供移动作业管理器、7×24 小时应用专家在线支持、应用优化服务等功能,便捷、高效使用云化算力资源。缩短研发周期,降低运营成本,推动智算中心快速投入使用并实现长效运营,保障经济社会效益最大化。


04 AI+应用场景落地

第三方市场研究机构Gartner预测,到2026年,超过80%的企业将在生产环境中使用生成式人工智能API/模型和支持生成式人工智能的应用程序,而2023年这一比例还不到5%。北京超算基于12年的算力服务积淀,积极推动大模型应用场景落地探索。目前已服务国内多个顶尖大模型研发团队,如北京智源人工智能研究院、智谱AI、中科闻歌等,拥有广泛的通用及行业大模型应用场景服务实战经验。北京超算将充分结合国民经济支柱产业在实施AI+行动中“需求规模大、产业配套全、应用场景多”等特点,构建大模型应用落地整体解决方案,提升开发效率、解决行业需求,构建大模型在真正赋能行业落地场景中的工程化能力。


05 人才培养与技术赋能

从长期趋势看,各行各业对掌握人工智能基本技能的人才需求正极具增长,人工智能复合型人才更加短缺。科技部部长阴和俊谈科技创新时要求把“培养青年科技人才”作为长期的战略性工作。自2019年起,北京超算一直致力于高性能计算领域人才的培养,先后联合ACM中国持续举办多届ACM中国-国际并行计算挑战赛(ACM-China IPCC)、与CCF高性能计算专业委员会共同举办线上公益科普直播课-超级云讲堂,旨在促进全球范围内高校、科研机构的相关领域人才和技术交流,推进人才与相关产业深度融合的应用落地。


当下,大模型及生成式AI技术正在掀起新的产业革命,北京超级云计算中心积极推动形成以人工智能为引擎的新质生产力。在与地方和产业的合作过程中将落实全生命周期的智算中心建设及运营解决方案,从算力设施建设到智算运行服务平台,从推动AI技术的广泛应用到大模型应用场景落地,以需求为牵引,以服务为导向,以实际行动助力千行百业数字化、智能化转型,加速培育新质生产力,高质量推动产业结构升级。


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