隨著人工智能、大模型技術的迅速發(fā)展，云計算迎來了一個新的時代——智能化時代，新時代的到來對底層的算力基礎設施提出更高的要求。面對新的需求，阿里云持續(xù)投入，推出了通義千問大模型2.0和8大行業(yè)大模型，同時還對阿里云基礎設施進行全面的技術升級和創(chuàng)新，致力于打造出的“AI時代最開放的云”，繼續(xù)引領云計算行業(yè)的發(fā)展。

云計算第三次浪潮

針對此輪AIGC浪潮，黃仁勛等業(yè)內大佬紛紛拋出“AI的iPhone時刻、互聯(lián)網時刻”等評價，那么如何評估GPT浪潮對云計算的影響？

阿里云創(chuàng)始人、中國工程院院士王堅博士認為，“2023年，人工智能與云計算在60年后自然地走在一起，是云計算的第三次浪潮”（自約翰·麥卡錫在1956年首次提出人工智能概念算起），前兩次分別是互聯(lián)網企業(yè)上云和傳統(tǒng)企業(yè)上云。

2000年美國工程院評選的《二十世紀最偉大20項工程技術成就》榜單中，排在第一名的是電氣化。可以說，電氣化催生了其余19項成就的出現(xiàn)，包括無線電與電視、電話、家用電器、計算機、因特網等等。

王堅博士認為，云計算就像電，兩者都是“你每分每秒都在用，但不會感覺到它的存在?！?/p>

如果將當前的人工智能革命類比100多年前的電氣化革命，云計算與大模型的關系，就像電和電機的關系。

根據工信部數(shù)據，電機能耗約占整個工業(yè)能耗的65％以上，占全國總耗電的60%。未來，云計算大部分基礎資源將被大模型消耗掉。

打造AI時代的云基礎設施

大模型的訓練是一個系統(tǒng)工程，它不止是涉及AI框架和模型，還涉及到底層的算力、網絡、存儲，只有強大的云計算體系才能訓練出高質量的大模型。比如，大模型需要海量的訓練數(shù)據，這不僅對存儲提出更高的需求，同時，對數(shù)據的傳輸和時延也都有更嚴格的要求。另外，大模型通常需要長時間訓練，一旦出錯恢復起來費時費力，這就需要系統(tǒng)具有更高可靠性。

“阿里云很早就提出數(shù)據中心是一臺計算機的理念，今天，AI時代更加需要這樣的技術體系。我們要以云的方式，通過高效的網絡連接、高效的并行計算為AI模型、為AI應用提供堅實的算力底層?！?span id="jmveyv1" class="candidate-entity-word" data-gid="2251080021593234841">周靖人說。

為了保證大模型訓練的穩(wěn)定互聯(lián)和高效并行計算，阿里云全面升級了人工智能平臺PAI。據悉，PAI支持高達10萬卡量級的集群可擴展規(guī)模，超大規(guī)模分布式訓練加速比高達96%，遠超業(yè)界水平；在大模型訓練任務中，可節(jié)省超過50%算力資源。

阿里云通義大模型系列就是基于人工智能平臺PAI訓練而成。除了通義大模型，中國一半大模型公司跑在阿里云上，百川智能、智譜AI、零一萬物、昆侖萬維、vivo、復旦大學等大批頭部企業(yè)及機構均在阿里云上訓練大模型。

除了人工智能平臺的優(yōu)化和升級，阿里云還對云基礎設施整體從性能、安全和智能三個維度進行全面升級。比如，阿里云推出了最高性能的第八代實例g8i，CPU級至第五代至強，性能提升20%以上，而且保持價格不變;阿里云還發(fā)布了多款HPC優(yōu)化實例，性能可提升40%;OSS對象存儲讀取帶寬也提升10倍至100 Gbps，有效加速大模型相關計算和數(shù)據分析；RDS數(shù)據庫讀寫性能提升了102%等。

尤為值得一提的是，阿里云基于自研云原生CPU倚天710的服務器已經得到規(guī)模化部署。過去一年，阿里云持續(xù)完成了數(shù)十項軟硬一體的全棧優(yōu)化，倚天710主頻已提升至3.0GHz，內存頻率由4400提升到4800GHz，芯片性能更加強勁，同時芯片與CIPU協(xié)同，可提供更高性能和更低成本的算力服務。

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