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我是数学天才
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- Java
- Python
- JavaScript
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2024年03月
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03.14 16:02:56
回答了问题
2024-03-14 16:02:56
国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？
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03.14 15:03:44回答了问题
2024-03-14 15:03:44
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回答了问题
2024-03-14
国产算力土壤之上，能孕育出怎样的AI创新之花？
我认为AI不错
目前我国已经把算力资源的地位提高到了与水资源和电力资源同一水平线上，旨在通过进行算力基础设施的建设，将算力服务变成一种公共服务，就如“人工智能之父“约翰·麦卡锡所设想的一样。但是我国的”算力大基建“依然处于起步阶段，在我看来距离实现算力基础设施化依然需要我们面对并克服诸多挑战：1、 其一是算力标准化的挑战，以电力资源为例，电力基础设施从发电、输电、储电、用电等各个环节，全面实现全局统一和环节解耦。在发电环节，不同发电方式均可通过统一规格和标准接入电网；在输电环节，电网建设全面覆盖我国大中小城市和偏远地区，实现分级分片的多级管理和统一调度；在储电环节，有统一规格、容量的三元锂、磷酸铁电池等，实现对电力资源的存储；在用电环节，通过统一的电压和电流标准、电表，实现电力资源的即插即用、统一计费。这些是算力设施基础化必须解决的技术难题，面对当前大中小企业所各自建设的算力站的不同技术方案、系统架构、硬件设备、服务保障，如何用统一的标准实现离散算力资源的整合是第一步；其次，不同的硬件设备、协议、软件应用层接口的差异都是巨大的，所以算力基础设施化的关键就在于构建一个高效、系统化、协调统一的异构算力系统，所涉及到的技术挑战包括但不仅限于硬件上需要保证不同型号的硬件可以统一互联标准、软件上为硬件提供算力共享所适配的接口。2、其二是应用场景的创新，应用场景的创新一定是算力网络形成的原生动力。目前我国的算力资源需求集中于大数据与云两大领域，企业对于数据挖掘和人工智能的需求急速攀升，是算力资源的重要使用场景。通过大数据进行分析和人工智能应用，可以提高预测的高效性、分析的准确性，提升整体的决策力。同样智慧城市的建设也需要大量的算力资源为现实世界可视化、城市管理智能化、物联网络图形化、事件管理协同化提供原动力。而云计算作为算力资源的二次分配方式，为中小微企业乃至个人提供了高灵活性、高扩展性、高性价比的算力获取方式。当下我国推进数据中心、算力中心的建设绝不是简单的为这两大领域服务，而是希望通过以算力基础设施化为引擎，推动我国数字化的转型进程，大力发展数字经济，进一步在数据与算力的驱动下探索更加广阔的数字应用场景，并以需求推动生产力的发展来实现我国信息科学技术的进一步突破。所以进一步探索如AR、自动驾驶、物联网、云游戏等数据算力的使用需求也是我国算力基础设施化的挑战之一。3、其三是信息安全性的建设，数据安全问题是我们在建设数据中心必须考虑别的问题。近年来信息泄露的问题不断发生，给我们敲响了数据安全的警钟，数据中心在建成后所存储的数据数量将远大于此前发生信息泄露的企业，如果发生信息泄露问题所受侵害的不仅仅是用户的个人隐私，更可能会涉及到社会安定和国家安全问题。目前我国的软硬件发展水平都还没有达到国际领先水平，在技术上依旧没有打破国外的壁垒，所以从数据中心的硬件到软件都需要我们在技术上进行新的突破，需要我们进行独立自主的研发，为我国的网络信息建设提供一个完全自主可控的基础支撑，在此基础上从法律、技术、安全、制度等多个角度建设完整的信息安全机制。4、其四是绿色计算的需求，根据我国统计，2021年我国所有数据中心的PUE(Power Usage Effectiveness)为1.49（越接近1越好），而且有相当一部分数量的数据中心PUE甚至接近2，这是由于我国的数据中心建设处于小而散的粗放的初期阶段。在“双碳“政策的号召下数据中心的高能耗带来的高排放高污染是我国算力基础设施化进程中不可避免地问题，所以清洁能源与节能技术的突破也是刻不容缓。但是除此之外应用绿色计算技术，同样能能够大幅度提升数据和算力的使用效率。所以研究高效，更绿色的算法，实现绿色计算工程，集群全栈技术体突破，也是实现绿色低碳循环发展的重要方向。今年2月份，我国正式启动“东数西算“工程，准备构建一个全国一体化的数据、算力协同创新体系，旨在推进技术、业务、数据融合，是实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。相信在不远的未来将会大力推动我国数字化的进程，成为我国信息科学技术发展的一大引擎，实现数据算力资源的最大化利用率，促进我国碳达峰、碳中和的战略实现。
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回答了问题
2024-03-14
https://amp-message.alicdn.com/upload/这个链接是如何生成的?
找到了吗？
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