致廣大、盡精微，曙光問道算力服務“神經系統”_風聞

歷史上，生物有機體及其器官常常是科學家和哲學家們思考問題的“原型”。一個典型的例證是，計算產業從誕生的那一刻起，就與大腦結下了不解之緣。

眾所周知，計算機正是以“大腦”為參照而誕生的。計算機之父馮·諾依曼在《計算機與人腦》一書中，將計算機與神經系統進行類比。以深度學習為核心的第三次人工智能浪潮，源於對人腦神經網絡的模擬。類腦計算，被視為下一個極具潛力的技術突破方向。

大腦之於計算產業，具有某種“普適”價值。這種“普適性”也體現在，如果將目前如火如荼建設中的算力基礎設施，與大腦的神經系統相類比，可以讓我們對東數西算工程等的認識更為深刻，並從中獲取靈感，以收穫更好的產業效用。

如果説IDC、智算中心等基礎設施是負責生產算力的“神經元”，如火如荼建設中的東數西算工程則希望將幅員遼闊的算力連接成“神經網絡”，而算力要傳輸到千行百業，則離不開 “神經中樞”——算力服務的協調與調度。

近期，中科曙光就以大腦神經系統為參照，推出“三位一體”算力服務原型，打通算力流通的關鍵環節：算力神經元-算力神經中樞-算力神經網絡，以實現供需雙方的流暢對接。

中國人常説，“物有本末，事有始終。知所先後，則近道矣”，曙光將生產側和需求側，如同神經系統一樣連接起來，形成一個完整鏈路，頗有一點“道“的味道。

算力的流動，真的可以像人腦一樣高效、智慧、低能耗，助力產業數字化的“知行合一”嗎？

問道：算力向產業奔湧的神經“斷點”

有來自西部地區的高校師生曾告訴我：AI雖好，但板卡GPU太貴，優質算力資源對於經費有限的他們來説，十分奢侈；

有養豬場的老闆表示：算力支出這部分預算是有的，也很希望引入AI做豬體温監測、豬臉識別，但AI應用的開發迭代門檻太高，招不到會用的人；

也有天文地理生物等科研院所的科學家表示，基礎科學與先進計算的融合創新越來越緊密，但計算需求龐大，訓練一個算法模型往往耗時許久，一旦過程中服務不穩定導致中斷，就要重來，這個過程消耗了大量搞研究、做創新的時間和精力。

其實，這些朋友遇到的問題可以用一個詞來形容，那就是：算力“斷點”。

神經信號在傳輸中遭遇斷點，放在人身上就是“偏癱”。算力從生產端到應用端的整個過程中如果存在斷點，就會出現供需錯配，導致算力價值無法充分為產業所用。

以神經系統的運行模式為類比，能更清晰地理解算力 “斷點”主要在何處——

1.供給端：多樣化算力的斷點。神經元收集信號並傳遞給神經中樞，正是因為有了視覺、觸覺、聽覺、嗅覺等多種神經信號，人類才理解豐富多彩的世界。在真實的數字經濟中，千行百業對於算力的需求也是多元化的，需要多樣算力融合供給。目前，一些算力中心資源比較陳舊，難以滿足千行萬業對多樣化算力的需求。

2.連接通道：算力網絡的斷點。如果神經元信號在傳輸過程中遇到“斷點”，人體自然也就接收不到大腦的指令。目前，全國的“算力神經元”還沒有全面聯結成網，算力資源在全國範圍內還存在區域部署不均的情況。一些廠商的算力網絡，只在某個區域內零星佈局，沒有互聯互通，就會出現一些行業無法充分享用到海量、普惠的算力資源，而一些地區的算力資源卻在空置，這也是東數西算工程搭建全國算力一張網所希望改變的局面；

3.需求端：垂直場景落地應用的斷點。大腦指令通過神經系統傳導到人體，激活相應的生理活動，人才能做到“知行合一”。而對於產業應用側來説，人才缺失、技能缺失、經驗缺失，自然很難用好算力、服務於數字化實踐。算力想要轉化為生產力，打通應用“斷點”，離不開解決方案、產品服務等支持。

供需之間的這些斷點，都是算力服務需要“粘合”的地方。不過，基建容易服務難。儘管不少頭部廠商紛紛入局，提出了相應的服務方案，但多少還存在一些短板。

當整個行業都在呼喚一個標準、成熟、能夠商業化落地的算力服務方案時，中科曙光率先提出了算力服務的“神經系統”，希望從根本上解決問題。

尋道：三位一體的算力模型

中科曙光推出的“三位一體”算力服務原型，正是以大腦神經系統作為參照，從宏觀上打通一個個算力斷點。

第一個供給側的斷點打通，依靠豐富算力資源的“神經元”。依託各地先進計算中心、智算中心，如同大腦構造中，負責存儲電信號的百億神經元，提供強勁、多元、高效、綠色的算力資源，為實現統一算力服務建立基礎。

第二個連接側的斷點打通，得益於全面互聯的“算力神經網絡”。中科曙光將全國範圍內多個計算中心進行統籌，形成一個算力資源池，實現了算力高度集成和一體化運營。

第三個需求側斷點的打通，則取決於一體化資源協同調度的“算力神經中樞”。基於 Access(通路)、Acceleration(加速)、Automatic Collaboration(協同)三大特徵，算網中樞能夠智慧化、定製化地匹配用户需求，為用户提供最優化的算力資源投資組合，讓每一個用户需求“適得其算”。

通過AC3.0算網中樞，計算“算力投資組合”，判斷某些任務應該到哪個地區的算力中心區進行計算，從而最大化滿足產業應用的多樣化算力需求。既可以讓各類計算任務和客羣都得到快速、高效的服務，也能夠提高整個計算資源的利用率。

證道：算力神經中樞的價值幾何？

人腦神經衝動的最高境界是“知行合一”，曙光“三位一體”算力服務原型，將生產側和需求側，如同神經系統一樣連接起來，合為一體，加速算力落地應用。

通過曙光智算AC平台，算力得以源源不斷地奔湧向廣闊的產業原野，與科學計算、工程計算、人工智能三大領域深度融合。

以目前各行業智能化轉型最迫切引入的AI為例，曙光智算就面向人工智能企業、高校與科研院所，推出了基於彈性計算 / 混合計算的人工智能算法訓練環境，支持TensorFlow/PyTorch/MxNet/PaddlePaddle/Parrots/MegEngine 等國內外主流深度學習框架，可支持萬億規模參數模型的訓練，滿足AI對超強算力的需求。並且由曙光提供的專業運維服務，按需付費，科研院所、企業組織無需自建、自行維護計算中心，大大加速了AI for Science的創新步伐。

此外，面向不同科研領域的個性化計算需求，曙光還進一步推出了氣象海洋領域解決方案、生命科學領域解決方案等，提供差異化能力。以曙光智算聯合深勢科技開發的Hermite Uni-FEP藥物設計平台為例，就基於“三位一體”算力服務原型，讓整體計算速度加速比提升10倍，為生物新藥研發提供算力支撐。

至此，算力才最終轉化成生產力，豐富多彩的應用創新，共同點亮數字經濟。

悟道：中科曙光的一以貫之

方興未艾的東數西算，吸引了大量行業和企業來分一杯羹。其中，有術者紛紛，問道者難求。中科曙光能夠率先看到全國算力網絡建設中的“斷點”，並以大腦神經系統為原型，打通一體化算力服務體系，這種“悟性”究竟從何而來？

中華自古就有“吾道一以貫之”的説法，中科曙光率先求道，正源於對計算產業的“一以貫之”。

在中國科學院的推動下組建，中科曙光20餘年的發展，堅持以技術創新為基因，在高端計算、存儲、安全、數據中心等領域形成了深厚的技術積累，也在全國範圍內形成了算力優勢。構建一個“中樞系統”，對於其他從業者來説也許很難，對於曙光來説，不過是水到渠成的一種必然。

人腦神經系統的特殊之處在於，既可以包羅萬象，致廣大於無邊；又可以拆解成一個個電子、神經衝動，盡精微至末節。從這個角度理解算力之“道”，正包含着曙光對於計算產業的宏觀理解和細節感知。

三位一體算力服務原型，是計算與大腦在新世紀的又一次精彩碰撞，也指向了下一個宏偉時代。