助攻国产AI芯片解锁大年夜模型！智源打造1000P算力平台还提议AI芯片生态实验室

作者 | 心缘

编辑 | 漠影

智东西5月31日宣布，海内子工智能学术盛典、被誉为“AI行家盛会”的2022北京智源大会，在本日上午正式拉开帷幕。

一如既往，本届大汇合结了堪称顶配的人工智能（AI）阵容：图灵奖得主、哥德尔奖得主、戈登贝尔奖得主、机器学习鼻祖、强化学习奠基人、自由能事理之父等泰斗级人物，以及DeepMind、OpenAI、Meta、Hugging Face等有名机构的代表专家，还有中美英各国院士……国内外AI领军人物将通过各种形式相互切磋。

在上午的开幕式中，智源研究院宣告面向前沿的AI大模型、AI for Science科研需求，正在打造拥有1000P算力池的九鼎智算平台，并牵头成立AI芯片生态实验室，以加速国产AI芯片创新打破、运用落地及生态发展。

“国产AI芯片能不能成功，从现在开始的一两年内十分关键。
”智源研究院总工程师林咏华在接管智东西专访时透露，1000P算力平台培植、AI芯片生态实验室紧张目标，均将于今年完成。

目前，华为、海光信息、昆仑芯科技、天数微芯、燧原科技等企业，及北大、清华、中科院打算所等干系科研团队均已正式加入该实验室。

智源悟道大模型也取得一系列落地进展及技能升级：不仅在美团App的搜索广告、智能客服、精选点评三个业务运用中实现收入、效能的提升；而且能用AI天生纤毫毕现、逼真如拍照的画面，乃至复刻经典电影场面，让天下名画“活起来”。

除此之外，面向类脑智能，智源天演团队打造出当前已知精度最高的智能线虫生命模型，它能像真实线虫一样，实现嗅探、蠕动等智能行为。

从今日起的三天内，环绕当前AI产学界急迫待解的问题及寻衅，智源大会将举办26场由各领域领军学者主导的专题论坛，通过分享丰富的研究成果及趋势洞察，奉上一场干货爆棚的AI盛宴。

一、九鼎智算平台：建1000P算力池，主攻三大技能难题

通用大模型、AI for Science已是国际AI领域公认的前沿重大科研方向，这些技能变革在兴起的同时，也带来了从硬件、平台、算法、运用到生态构造的新一轮寻衅。

一方面，大模型的演习任务须要弘大的数据与算力，致使许多资源有限的科研团队望而生畏，而现有公有云供应的AI做事，又多以推理任务为主，并行优化繁芜度远低于大模型。

另一方面，许多AI for Science研究既需用到深度学习，也要用到传统的高性能打算（HPC），但这两种范式的打算需求有显著不同，如何实现两者的高效共存，是亟待办理的主要问题。

为此，智源研究院打造了专注AI科研的大型云打算做事平台“九鼎智算平台”，将环绕通用大模型、AI for Science等方向，通过办理科研核心瓶颈与寻衅，推演打算新范式，从而为未来十年AI科研创新与家当化运用供应强大基座。

九鼎智算平台正在北京地区扩建1000P算力平台。
个中有300P已建成并投用，余下700P估量将在今年三、四季度培植完成。
过去一年，九鼎智算平台已经支撑了50多个海内科研团队的AI项目，从建成至今，算力需求十分饱满。

作为AI智算平台，九鼎供应算力、数据、算法三方面的创新支持。

在数据层面，智源目前正在携手埃及阿拉伯科技与海运学院、埃及亚历山大图书馆，共建天下最大的阿拉伯语数据集和智能模型。
这一行动是补充阿拉伯天下预演习数据集空缺的主要一步。
目前九鼎平台已经承载了超过340TB的演习数据，支撑多个国内外AI团队的算法创新。

在算法层面，智源研究院在本次大会宣告了大模型算法工具项目FlagAI（飞智）的正式开源。
该开源项目可为大模型预演习、微调与推理供应一站式做事，通过易用、高质量的架构设计，大大降落开拓者利用大模型新技能的门槛。
FlagAI正在加入环球开源体系，未来将开放更多高效的大模型干系技能。

在建构之余，九鼎平台还将探索三大技能问题：

1、探索知足大规模稠浊打算任务的调度方法

现有的商业公有云以并发量高的推理任务为主，即同一个任务形态海量并发，但每个任务相对较小。

比较之下，九鼎平台更看重AI大模型演习任务，其调度的核心是关注在多个大模型同时演习的情形下，如何支持不同的演习任务在数据、算法、任务等层级实现并行优化策略，同时平衡好网络和打算。

为此，九鼎团队正在打造一套自研的调度系统，并确保供应可靠的、不间断的演习，同时供应演习期间的弹性资源伸缩的能力。

2、构建领悟的AI+HPC云打算体系架构

面向AI for Science场景，九鼎平台须要在现有CPU处理器、GPU及很多国产AI加速器的异构打算云平台资源上，布局一套能稠浊、弹性调度AI和HPC事情负载的云打算能力，以推动AI科研云平台的发展。

林咏华称，九鼎团队既有在百度、快手等互联网AI平台有多年研发履历的技能领头人，也有来自IBM等国际大厂多年从事HPC系统研发的骨干，因此有能力对付这一问题开展系列研发，这也能对新一代架构的发展起到很好的示范浸染。

3、打造拉动各种异构打算芯片能力的统一适配层

作为稠浊架构云平台，九鼎平台已支撑多家厂商的AI加速芯片，由于各芯片的架构设计、底层指令集都不尽相同，它们支撑各种运算作业的能力也存在差异。

因此，智源希望借助AI能力构建统一的自动适配层，探索实现自动匹配最佳运行硬件架构环境的方法，让每一款异构打算芯片发挥其最佳运算能力，终极提升整体平台的效能，并帮助家昔时夜幅降落异构打算的利用及优化门槛。

二、创立AI芯片生态实验室，破解四大家当瓶颈

从2020年至今，智源研究院一贯在做国产芯片的适配和评测事情，并在此过程中创造当前AI芯片家当正面临几个瓶颈问题：

其一，业界尚未建立起成熟、统一的家当运用标准和规范，导致各芯片厂商面对不同企业需求只能进行重复性适配与测试，耗费大量资源与人力本钱，并延长了芯片进入市场的周期。

其二，许多AI芯片对新一代主流模型适配度不敷，比起AI模型的发展速率相对滞后，常常会涌现系统不兼容、算子不支持的征象。

其三，随着芯片制造工艺逐渐逼近瓶颈，芯片性能的打破更多依赖芯片架构的创新，充分发挥芯片架构的性能是离不开根本软件的创新事情的。
在海内，AI芯片的研发力量集中在芯片公司，而根本软件创新紧张在高校团队。
因此，要拉动国产AI芯片的软硬件协同创新，需加大跨层的创新与互助。

其四，AI芯片上层的软件生态缺少接口标准，包括平台、框架、算子平分歧层面，因此常常涌现NxM的多方适配事情。

意识到这些问题后，在国家科技部和北京市政府的辅导下，智源研究院决定牵头成立AI芯片生态实验室，与浩瀚AI芯片企业、高校科研团队一起构建一个产学研协作的AI芯片联合创新平台，推动形成AI芯片评测适配基准，加速完善芯片软件生态培植和创新，并拉动国产AI芯片对大模型、AI for Science等主要打算范式的优化。

AI芯片生态实验室将为每家芯片企业供应免费的评测及适配支持，并会联动智源、高校科研团队与企业进行产学研联合创新，在评测适配、标准订立、软硬件协同创新、新打算范式性能打破等方面展开全面互助。

目前，第一批加入该实验室的有华为、海光信息、昆仑芯科技、天数微芯、燧原科技等芯片公司，以及清华、北大、中科院打算所等干系科研团队。

随着更多国产AI芯片面世，林咏华认为，芯片家当须要回答好生态和性能两个问题，包括创造出无缝对接现有开源开放体系的能力，让用户运用时没有切换包袱，并争取做到媲美国际巨子NVIDIA GPU产品的性价比，这样AI芯片将能在市情上取获胜利。

“众人拾柴火焰高，AI芯片本身是一个很弘大的市场，如果国产芯片的生态能够成功，那市场足以容纳所有目前AI芯片企业10倍的能力。
”智源研究院希望通过AI芯片生态实验室，与各个芯片企业及科研团队共同努力，推动底层软件及工具的开源，助推更多国产AI芯片成功。

三、发布最高精度“智能虫”模型，从生命智能迈向智能生命

在开幕式上，智源还发布了目前已知最高精度的线虫神经系统“天宝1.0”。
它已经能像真实线虫一样，嗅探并掌握身体蠕动到感兴趣的目标。

奇丽隐杆线虫是目前研究的最为透彻的模式动物，拥有仅约1mm体长、统共302个神经元，历经亿万年进化生存到本日，能够完成感知、逃逸、觅食、交配等一系列智能行为，是本日的AI系统难以比拟的。
此前许多AI及机器人研究，都考试测验通过研究奇丽线虫的生物神经机理，来仿照通用人工智能。

智源天演团队研发的线虫模型完成了奇丽线虫全部302个神经元及连接关系的风雅建模。
神经元构造仿照采取多舱室模型，单神经元舱室最多2313个，神经元生理仿照支持14种离子通道。

其对106个感知运动神经元组成的嗅觉和运动神经环路完成了高精度建模，高精度还原了五类神经元（觉得神经元、中间神经元、指令神经元、头部运动神经元、身体运动神经元）电生理动力学。

生物神经元表征生物智能性，风雅化程度越高，意味着智能水平也越高。

智源研究院院长黄铁军认为，以科学打算为根本的人工神经网络，仅办理了规模更大、更繁芜的运用问题，并非通用人工智能的终极载体。
从脑机理仿照的角度出发，探索生物脑内部的认知过程和范式，才是实现通用智能的根本路子。

高精度“智能虫”模型，便是智源“天演”人工智能生命仿照工程的第一步。

智源生命仿照研究中央卖力人、副主任马雷是天演项目的卖力人，他分享说，根据去年8月在神经科学顶刊NEURON上揭橥的一篇论文，其研究结果显示，5-8层深度神经网络（DNN），才能仿照单个生物神经元所表征的打算繁芜度。

下一步，天演线虫模型将打破精神神经元系统与肌肉动力学结合的关键技能，逐步实现避障、觅食等繁芜智能行为。

在这次研究中，智能演习环境进步是一大打破。

对付数字智能生命研究而言，极致的环境仿照至关主要。
环境变了，对应的生命体的构造、行为、聪慧，繁芜程度都大不一样。
天演团队运用前沿图形建模和实时仿真技能，创建了高效可拓展、更适宜大规模智能演习的线虫仿真环境。

天演团队实现了仿真奇丽线虫与仿真环境的全闭环仿照，构建了由具有解剖学意义的96块肌肉掌握、3341个力学打算单元构成的奇丽线虫身体，以及适宜线虫智能演习的三维流体动态实时仿真环境，其场景尺度达到线虫身长的1300倍，CPU单核条件下单线虫仿真和可视化迭代韶光快于0.1秒，支持线虫群体仿真。

接下来，天演团队将连续完善高精度生命仿照仿真平台，持续实现模式动物和主要生物器官的风雅仿照，构建生命智能模型并挖掘生物智能机制机理，启示和探索新一代人工智能，从果蝇、斑马鱼、小鼠直至最高聪慧的人类大脑。

高精度生命仿照对推动脑科学与类脑智能研究、基于生命数字孪生的治疗诊断和药物研发等领域发展具有主要代价。

结语：一场不可错过的AI行家盛会

作为北京创建环球AI学术和创新最优生态的标志性学术活动，北京智源大会自2019岁首年月次召开以来，每年都会搜集包括图灵奖得主在内的百余位国际AI顶尖学者及家当界领袖，研讨年度主要进展和研究趋势。

无论是高朋阵容还是内容深度，都足见北京智源大会的强大资源整合能力。
除了举办智源大会外，智源研究院持续培植运营的智源社区，已然发展成AI前沿学术互换的胜地。

今日发布的多项主要科研成果，也再度印证了“智源模式”的独特上风。
从联合多个科研团队共建悟道大模型，到办理越来越多通用大模型、AI for Science科研需求的九鼎智算平台，再到拉通产学研资源的AI芯片生态实验室，智源研究院几次再三发挥“集中力量办大事”之所长，为构建AI主要根本举动步伐、促进AI研究成果转化贡献力量。

过去一年，40岁以下智源青年学者贡献占比逾45%，青年人才越来越多挑起大梁。
而在本届大会期间，智源青年科学家们也连续生动于各种形式的学术互换。
由智源发起的环球AI青年科学家俱乐部青源会，还将在青源学术年会上分享八大AI研究方向的年度领域进展与前沿问题报告。

大模型未来如何发展？AI芯片有哪些技能打破方向？元宇宙大热背后，从观点到场景化落地还有多远？……在接下来的两天，我们还将听到更多不同研究方向的AI产学界中坚力量，分享多模态、大模型、AI开源、自动驾驶、类脑打算、芯片技能等诸多研究方向的最新进展，以及学术前沿与家当运用领悟的履历与思考。