曾有超算中心通过增加图形加速器硬件（GPU）来应对AI类需求，但算力消耗巨大，以训练一个有1750亿参数的GPT-3模型为例，需要“355个GPU年”（一块GPU运行355年的运算量），一次训练费用就高达460万美元。
显然，使用超算技术架构处理人工智能业务成本高昂（经费或者时间）。
“人工智能计算中心借鉴了传统超算中心大规模并行和数据处理的技术架构，以图形芯片为计算算力底座，为人工智能快速赋能发展和应用提供新型算力基础设施。”浙江大学计算机科学与技术学院副院长、浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
区别于传统的超算中心，人工智能计算中心因产业而生，尽管在赋能产业方面游刃有余，“但让智算中心去跑需要运行数万不同类型软件的任务，就勉为其难了”。
“赋能”新赛道
“AI+”时代的主要目标是探索人工智能自身能力，而“+AI”时代的特点是千行百业融合AI，走向场景化应用。
当前，我们迫切需要像“发电厂”一样的基础设施，提供公共AI算力，可兼顾普惠共享、安全公信、节约能耗等需求。因而，超算中心和人工智能计算中心各自肩负重要使命。
“AI具有增强任何领域的技术的潜力，是类似于内燃机或发电厂一样的赋能技术。”吴飞说，“因此，人工智能这一种赋能技术被广泛应用于其他众多领域。”
当前，我国人工智能计算发展面临根技术缺乏、基础设施不足（算力昂贵稀缺，行业数据集缺乏）、行业落地困难（应用门槛高，落地领域不均衡）、顶尖人才稀缺，基础创新能力不足等问题。
“依托全栈的人工智能计算中心，可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新和人才培养平台，形成‘1个人工智能计算中心+ 4个平台’的产业布局，以此实现‘政产学研用’五位一体打通，形成区域乃至全国的人工智能产业的汇聚。”中国科学技术信息研究所研究员赵志耘等人在《人工智能计算中心发展白皮书》中这样描述。
“人工智能的赋能技术依赖于算力，需要通过庞大算力对海量数据进行分析和处理，因此建设算力中心是人工智能发展的基础设施。”吴飞说。
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