文/黄海峰的通信生活
今年大模型集中爆发，呈现出百模千态的繁荣局面。据《中国人工智能大模型地图研究报告》数据统计显示，截至5月底，我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
在繁荣的景象背后，也有不少问题令人担忧。一方面，AI模型对算力资源需求日益提升，该如何满足？另一方面，AI深入千行百业，面向不同场景的各异需求，该如何应对？
在华为全联接大会2023上，华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌发布了“三力四总线”，即大算力、大存力、大运力的“AI集群大设施”，构建多场景AI算力和广域、园区、工业和微企四大核心行业场景智能总线，为行业智能化升级赋能，实现智能无处不在。
面对智能新时代发来的邀约，华为为何给出这样的答案？又当如何理解？
“算存运”并驾齐驱，使能百模千态
作为AI领域的里程碑式突破，大模型的出现让AI的未来前景变得更加清晰和广阔。根据《智能经济》报告指出，预计到2030年，由AI推动的全球智能经济的价值将达到18.8万亿美元，这一数字十分可观。
要想发展好大模型，离不开AI集群大设施底座，这就需要大算力、大存力、大运力三架“马车”并驾齐驱，如何理解？大家不妨将大模型运作原理模拟成一台计算机，算力如处理器，运力如主板电路，存力如内存，只有内存充足、主板电路传输快、处理器才能快速运行，以保障计算机高速运行。
看到这你可能要问了，世间有无两全法，让算力、存力与运力高效协同？答案便是构建“大算力、大存力、大运力”大设施底座，让算力发展不要偏科。对此，杨超斌进行了详细解读，给出了华为的应对之策。
首先，在算力方面，随着AI大模型规模的不断扩大，以CPU为中心的传统计算架构面临挑战。面向不同场景的算力需求，华为通过架构和系统创新，从服务器到集群，构筑多场景的大算力平台，突破算力瓶颈，满足千行万业的差异化需求。
其次，在存力方面，企业在开发和应用大模型的过程中也面临挑战。一方面，当前PB级的海量小文件加载速度仅100MB/s，难以跟上GPU运算速度，造成大量算力资源浪费。另一方面，为应对网络波动、算力故障和参数调优等问题，模型训练时每隔两小时需保存一次高达TB级的Checkpoint文件。保存时GPU停止训练，大文件写性能不足，导致GPU空置时间长。此外，大模型在专业领域的知识更新滞后，数据质量不高，出现答非所问现象，行业实用性亟待提升。
基于此，华为发布高性能AI知识库存储OceanStor A800，具备超高性能、超快恢复和超强推理三大优势，其训练数据加载效率达到业界4倍，断点续训恢复速度达到业界3倍，知识库检索效率领先业界30%，解决大模型训练/推理过程中的数据处理效率瓶颈。
笔者获悉，作为全球高端的存储设备厂商，华为相应存储产品已经在国内十大模型厂商得到规模部署，包括我们熟知的科大讯飞、中科院等。
最后， 运力方面，华为发布业界首款高运力DCN星河AI智算交换机，和业界容量最大的超宽全光智能DCI方案，以大规模，大容量网络运力释放大算力。
华为星河AI网络解决方案，打造AI时代最强运力，拥有10万卡级组网和超95%负载率的超高吞吐，具备网络故障预测和秒级定界修复的长稳可靠，大小流精细化编排和弹性抗劣化冲击的弹性高并发。
四大联接总线方案，让业务走向全智能
AI大模型赋能的过程如同一场接力赛，即前半段完成数据价值从0到1的创造，后半段需要将价值触达到千行百业。可以看出，杨超斌推出的“三力”是为赛程前半段而来，后半段又将如何完成？
一方面，面向各类业务场景对AI的部署需求，华为推出的全场景AI计算产品，包括Atlas系列集群、训练和推理服务器、训练推理一体机、AI加速模块等，满足中心、边缘及端侧的多样化模型训练和推理需求。
另一方面，华为提出了“智能联接总线”方案，实现AI行业应用场景的智能联接。据杨超斌介绍，华为已经将“智能联接总线”方案应用到广域、园区、工业、微企等多个行业场景，具体进展如何？
第一，在电力、交通、城市等广域场景，有大量行业AI应用，如电网差动保护、铁路视频分析、全息交通路口等，需要大带宽、低时延、安全隔离的网络。华为推出轻量化、免设计的智能“SE-OTN”（小型化OTN）产品，具备无需光层、十倍带宽、安全可靠、最优TCO四大优势，支持主流100G带宽、业务间100%物理硬隔离，实现了广域智能总线的端到端超宽无损联接快速部署。
第二，在园区场景，智能化升级正全面展开，从AI智能语音、图像和视频，到未来AI智能辅助产品设计，人与AI可以共同进行产品创意、绘图、仿真等。这些智能应用大幅提升了办公效率，要求高带宽、全覆盖和智能化的园区网络。华为发布智能万兆园区解决方案，以极速接入、极简架构、极致体验、极简运维四大特征，让设备“开口说话”，让设备“讲普通话”，让网络“更机灵”，打造万兆到办公、万兆到生产、万兆到分支的高品质园区网络体验，加速企业迈向智能化。
第三，在工业场景，越来越多新型智能化装备进入到生产现场，如AI质检、AI巡检机器人、智能AGV等。这些对网络带宽提出更高的要求：更大带宽，确定性低时延、超高可靠。华为智能编排的确定性低时延TSN交换机和工业光网、Wi-Fi7等技术协同，打造泛在超宽工业智能总线，满足IT业务和OT业务的双重需要，实现数据“上得来”，智能“下得去”。
第四，在微企业场景，华为推出一站式微企智能套装，提供全业务接入和智能漫游网络能力，帮助小微企业实现云端AI应用落地，实现智能化办公和生产，加速企业数字化转型。
笔者观察：打造算力底座，赋能千行万业
回顾今年华为全联接大会，“全面智能化”被广泛提及，这一战略直指千行万业智能化转型，从数字化到智能化，未来将会发生哪些改变？
随着大模型兴起，我国数据将迎来爆发式增长，预计2025年我国数据量将从7.6ZB增至48.6ZB，超过美国成为全球第一。
深耕ICT基础设施三十余年的华为，很快找准了自己的站位，即甘做“百花园”的黑土地，支持大模型在智能化时代的“百花齐放”。
一方面，为了解决算力稀缺难题，华为构建“AI集群大设施”，为世界提供第二选择。另一方面，为了让百模千态与行业场景深度融合，华为发布四大“智能联接总线”方案，解决AI落地难的问题。
见微知著，我们可以借此一窥华为在大模型上的布局。据了解，华为已与30多家硬件伙伴和1300多家软件伙伴，联合打造超过2600个AI场景方案。同时，华为与伙伴共同打造超过50个大模型，与行业场景深度结合，已在多个行业实现大模型落地。
2003年，华为提出“All IP”战略；2013年，华为提出“All Cloud”；下一个十年，站在智能化时代加速的黄金路口，希望华为以“All Intelligence”为指引，为世界打造坚实的算力底座，使能百模千态，赋能千行万业。
