近期，由上海临港经济开展（集团）有限公司、上海人工智能研究院、昇思MindSpore开源社区联合举办的人工智能框架生态峰会2023在上海召开，在峰会上华为正式官宣昇思AI框架&大模型创新中心启动暨伙伴入驻仪式，同时全模态大模型紫东太初2.0正式登场。同时，峰会上关于AI的系列产品发布与创新成果让行业的目光再次聚焦在人工智能这一火热课题上。
深度学习声名鹊起
今年三月，ChatGPT一夜之间占据C位，聚集了全球各个领域的关注，大家也纷纷加入这场狂欢。在流量的喧嚣背后，真实的技术创新却毫无疑问需要一步一步摸着石头过河。ChatGPT的优秀性能，来源于数量庞大的参数以及训练样本，经过无数次的反复训练和学习，它成为一件神奇的工具，能让从没学过设计的人输入几个简单指令就能得到一幅美轮美奂的画作，对无数内容工作者亮起“失业”警告。这是人工智能深度学习领域的一次优秀实践，但深度学习“古已有之”，在人工智能庞大的科技谱系中，它甚至只是其中一条支流，是什么让它突然拥有了排江倒海的能力呢？
在人工智能的众多流派中，深度学习属于联结主义学派，又称仿生主义，其试图使机器模拟人类大脑，建立一个又一个类似神经元的模拟节点网络来处理信号。深度学习则突破了神经网络结构中网络层数的瓶颈，使网络节点数大幅提升，从而可以完成更为复杂、深层的学习任务。然而长久以来，算力都是制约其开展的核心要素之一。实现“深度学习”，其运算量和要投入的资源是十分巨大的。
近年来，随着技术的突破创新，算力硬件设施的能力越发强大，成功把“深度学习”的价格“打”了下来，极大的促进了深度学习人工智能更广泛的研发，使得其更新迭代的速度指数级增长。在《AI极简经济学》一书中就曾有这一论述：算力将关系到AI模型的“价格”。经济学的原理则告诉金年会jinnian，人们对一种商品的需求受到该商品价格影响，而作为互为替代品的多种商品，价格便宜者会更有竞争力。一定程度上说，深度学习正是凭借算力突破带来的成本优势，从人工智能科技谱系的众多选择中脱颖而出。可以想见，基础硬件、算力基础设施、算法模型都会是影响人工智能未来开展的挑战。
智算金年会jinnian领航
迎接人工智能时代的算力挑战
面对市场上对算力需求的爆炸性增长，神州数码正加速在包括人工智能算力等领域的布局和实践，加强与算力相关的硬件产品、服务研发，帮助各行各业构建高性能、高安全性的算力底座，为增加算力供应给予支持。
现在，基于华为鲲鹏+昇腾产业生态，神州数码信创业务打造金年会jinnian系列产品，包含入门型、均衡型、高密型、存储型、高性能型、AI计算型等多种类服务器，适用于广泛的应用场景，也同样以强大的算力支撑人工智能技术在各行业丰富场景的应用。
在AI场景下，金年会jinnianAI服务器拥有强大的实时推理能力，广泛应用于AI推理场景；在例如制造业、智慧城市等物联网应用较多的场景下，金年会jinnian边缘计算服务器可以给予数据网络传输效率、实时计算、智能决策方面的支持，适用于深度学习训练、推理加速和边缘分析等业务系统。
与此同时，神州数码持续有助于人工智能算力基础建设，响应政府“新基建”号召，建设运营厦门鲲鹏超算中心，并不断参与沈阳、上海等各地人工智能中心建设、运营和服务，为区域AI智算产业的创新和开展打造坚实基础。在安平、交通行业，中标多地智能AI识别项目，广泛服务于人脸识别、车辆识别等一系列人工智能应用场景。其中在厦门鲲鹏超算中心的项目中，采用新模式、新业态、新技术，以企业投资、运营，政府购买的方式持续完善超算中心建设，面向专网服务、政务服务、产业服务的不同需求，给予多样性的算力服务；结合大数据、工业互联网、边缘计算、AI智能等海量场景，持续赋能，持续创新产生新型行业解决方案。建成以后，超算中心为区域各组织和企业给予超算服务，为当地的数字化转型赋能。
在人工智能一路狂飙的时代，算力是影响人工智能开展的一个关键因素。产业生态的众多企业应同心协力，在算力问题上持续突破，为我国人工智能的开展给予强大保障。
