越来越多人工智能大模型出台，算力需求该如何满足？

近日，由中国智能计算产业联盟与全国信息技术标准化技术委员会算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会上，多位院士、专家展望突破算力瓶颈的前景和挑战。

根据国家数据局今年3月公布的信息，我国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。按照规划，下一步将加强通用计算、智能计算、超级计算等多元算力资源协同发展，实现算力资源供需平衡。

“鉴于我国在超算领域的技术积累，可以探索加强超级计算、智能计算融合发展，来应对算力资源不足的挑战。”中国科学院计算技术研究所研究员张云泉说。

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广介绍，“超智融合”随着当前基础算力、智算算力、超算算力等应用多元化发展而诞生，即采用混合型算力资源或融合型算力体系，来同时满足多种不同算力的应用需求。

由于兼具超算的强大处理能力和智算的算法优化能力，“超智融合”技术被应用于我国超算互联网的建设中。通过链接全国超算、智算中心，构建一体化算力服务平台，国家超算互联网平台自今年4月正式上线以来，已有超过200家应用、数据、模型等服务商入驻。

2024中国算力发展专家研讨会。

不过，要实现超算与智算的深层次有机融合，仍需做大量创新探索。

中国科学院院士陈润生认为，技术路径上需要底层技术与体系结构完成软硬件协同创新，基础理论上也需有所突破。进一步而言，人工智能大模型“一味地堆芯片”并不可取，根本上还要向人脑学习，以更低能耗实现更高性能。

“‘超智融合’的进程将沿着超算支撑人工智能应用（for AI），用人工智能技术改进超算（by AI），‘超智’实现内生融合（being AI）三个阶段演进。” 中国科学院院士钱德沛展望未来计算技术发展，在最终的being AI阶段，人工智能不再是一种外加的能力，而成为计算机的核心属性，计算能力和智能化水平可能会远远超过今天的超算或智算。

去年以来，我国先后出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《算力基础设施高质量发展行动计划》，对人工智能技术与产业发展背后的算力基础设施做出详细规划。预计到2025年，我国算力规模将超过300EFLOPS（EFLOPS是指每秒进行百亿亿次浮点运算），智能算力占比达到35%。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。内容：

L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程

- L1.4.1 知识大模型

- L1.4.2 生产大模型

- L1.4.3 模型工程方法论

- L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。内容：

L2.1 API接口

- L2.1.1 OpenAI API接口

- L2.1.2 Python接口接入

- L2.1.3 BOT工具类框架

- L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架

- L2.2.1 什么是Prompt

- L2.2.2 Prompt框架应用现状

- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架

- L2.2.4 Prompt框架与Thought

- L2.2.5 Prompt框架与提示词L2.3 流水线工程

- L2.3.1 流水线工程的概念

- L2.3.2 流水线工程的优点

- L2.3.3 流水线工程的应用L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。内容：

L3.1 Agent模型框架

- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念

- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件

- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节L3.2 MetaGPT

- L3.2.1 MetaGPT的基本概念

- L3.2.2 MetaGPT的工作原理

- L3.2.3 MetaGPT的应用场景L3.3 ChatGLM

- L3.3.1 ChatGLM的特点

- L3.3.2 ChatGLM的开发环境

- L3.3.3 ChatGLM的使用示例L3.4 LLAMA

- L3.4.1 LLAMA的特点

- L3.4.2 LLAMA的开发环境

- L3.4.3 LLAMA的使用示例L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。内容：

L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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