北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行,大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下,如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前,模型算法開源、算力系統開放,已經成為AI時代一個主流趨勢,開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用,既能以系統化思維,通過提升單系統性能,滿足萬億參數大模型發展的需求;又能應對日益擴張的數據中心規模,通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦,來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑,與之伴生的是,公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及,為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合,會有效驅動海量長尾應用爆發,進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示,隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景,OCP的工作重心正轉向AI主導,所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開,包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域,並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》,這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為,產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發,堅持標準引領產業發展,制定更切實落地的規範標準,推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠,讓更多的組織和個人從中獲益。 例如,面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準,就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現,為行業提供科學、可信的算力算效評估體系,為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑,開放計算的興起與日益壯大,使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強,這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前,MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速,對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求,帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出,MoE大模型持續推高大算力,仍然是今天的時代主題,產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示,超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸,以及可靠性和穩定性的挑戰,需要為AI重構算力系統,Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示,未來,超節點架構將會採用GPU發起式直連內存,通過GPU友好型介質與存儲,有效減少內存瓶頸,為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示,當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景,多樣性算力將不再是分散的「孤島」,而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調,開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸,推動業務創新發展,這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物,它不是某一個點的突破,而是在現有技術、生態和成本約束下,從系統層面去打破晶片本身的性能邊界,最大化用戶價值。 作為社區的一員,浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架,推動開放超節點架構的發展。 事實上,GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革,已經推動了跨社區合作的進程加快。目前,OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」,結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢,推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時,OCP也在同OCTC積極合作,探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地,在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
本報訊 (記者毛濃曦 通訊員劉濤 趙宇)傳送、測量、選配、壓裝……走進中國鐵路西安局集團有限公司榆林車輛段榆林檢修車間,一座「黑燈工廠」正高效運轉——空無一人的軸承壓裝間內,兩條智能化壓裝線有條不紊地工作著。步進線平穩移動,將一套合格軸承精確傳送至工位,隨之機械臂默契抓取,為一條匹配的火車車輪裝上強健的「膝關節」,AI攝像頭全程嚴密「注視」著各環節作業質量。 入夏以來,全國多地持續高溫,用電量增大,電煤運輸貨車車源需求也隨之攀升。作為陝北革命老區唯一的鐵路貨車車輛檢修基地,榆林車輛段為「北煤南運」大動脈浩吉、包西鐵路源源不斷地提供優質車輛。 「車輪是鐵路貨車的『承重核心』,其檢修質量直接關乎行車安全與運輸效率。而軸承壓裝,更是輪對檢修中工藝精度要求最高的『咽喉工序』。」榆林車輛段技術科副科長杜世國介紹道。「為此,我們通過信息化、智能化改造,實現從『人控』到『機控』的升級,在提升工藝質量的同時,也降低了職工勞動強度和安全風險。」杜世國說。 據悉,該段投產運行的全自動無人化軸承壓裝生產線為全國首創。這條智能流水線集成了6組機械臂、10臺檢測設備和近300個光感式、接觸式傳感器,通過自動傳送、智能選配、自動壓裝、實時檢測等環節,實現了軸承壓裝全流程的無人化作業。 「過去人工壓裝需要4人協作,提升壓裝合格率存在技術瓶頸。現在只需1人在後臺監控數據,效率和質量卻都得到了大幅提升。」榆林車輛段榆林檢修車間輪軸裝修工胡勇指著屏幕上實時滾動的生產數據說道。 壓裝流水線軸徑擦拭機旁,一條如「心電圖」般的波紋在顯示終端上跳動,設備「心跳」監測系統正實時讀取傳感器數據,採集輸入輸出信號及作業全過程信息,並通過人工智慧算法評估預測設備狀態,為開展「預防性維護」提供依據,徹底改變了傳統「事後維修」模式,有效降低故障率,提升設備可靠性和使用壽命。 與此同時,壓裝間內,18個AI攝像頭對生產線關鍵工序進行全天候智能「盯控」,利用AI圖像識別技術檢測設備壓裝動作是否正確。一旦發現異常,系統立即報警並自動停機,保障了生產線的容錯率和應急響應速度。 自今年全自動無人化軸承壓裝流水線投產以來,該段單套軸承壓裝時間縮短至3.5分鐘,效率較人工作業日均提升64.3%,軸承一次壓裝合格率超98.5%。目前,8600餘套合格軸承已安全壓裝,可滿足超2000輛鐵路貨車使用需求,為迎峰度夏能源物資運輸提供充足車輛保障。
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