AI熱潮，算力概念乘風而上。近日，“我國算力總規模全球第二”的話題熱度不斷飆升。

工信部4月11日公布的數據顯示，截至去年底

，我國算力總規模達到180百億億次浮點運算/秒，存力總規模超過1000EB (1萬億GB)。國家樞紐節點間的網絡單向時延降低到20毫秒以內
，算力核心產業規模達到1.8萬億元。中國信息通信研究院測算，算力每投入1元，將帶動3至4元的GDP經濟增長。

不過
，上述數據中的“算力”隻是一個籠統的算力概念，實際上根據不同應用領域分類，算力可以被分為基礎算力、智zhi能neng算suan力li和he超chao算suan算suan力li。在zai產chan業ye數shu字zi化hua進jin程cheng中zhong
，各ge行xing業ye轉zhuan型xing升sheng級ji需xu要yao大da量liang且qie不bu同tong類lei型xing的de算suan力li支zhi撐cheng
，這zhe其qi中zhong超chao算suan憑ping借jie強qiang大da的de計ji算suan性xing能neng，在zai尖jian端duan科ke學xue領ling域yu，比bi如ru行xing星xing模mo擬ni、藥物分子設計
、基因分析、高端製造等等，逐漸成為最優解。

超算被熟知，很大程度上與超算原來越“普惠”的市場化進展有關。鈦媒體App了(le)解(jie)到(dao)
，與(yu)以(yi)往(wang)服(fu)務(wu)於(yu)高(gao)精(jing)尖(jian)科(ke)研(yan)項(xiang)目(mu)的(de)尖(jian)端(duan)超(chao)算(suan)不(bu)同(tong)，如(ru)今(jin)
，超(chao)算(suan)逐(zhu)漸(jian)演(yan)化(hua)出(chu)通(tong)用(yong)超(chao)算(suan)和(he)行(xing)業(ye)超(chao)算(suan)，進(jin)一(yi)步(bu)的(de)分(fen)化(hua)和(he)場(chang)景(jing)上(shang)的(de)針(zhen)對(dui)性(xing)，以(yi)及(ji)將(jiang)超(chao)算(suan)搬(ban)上(shang)雲(yun)端(duan)的(de)服(fu)務(wu)模(mo)式(shi)
，讓(rang)超(chao)算(suan)開(kai)始(shi)為(wei)大(da)眾(zhong)與(yu)中(zhong)小(xiao)微(wei)企(qi)業(ye)服(fu)務(wu)。

超算的“最後一公裏”

超算普惠，一是要“可用”
，二是要“好用”。

通用超算和行業超算的分化隻是讓超算走下神壇，“可用”問題被解決。但要解決“好用”，最關鍵的要解決超算資源有限而造成的“用超算，先排隊”的問題，同時再把超算的成本打下來。多種因素促成下，超算雲服務化進入公眾視野。

與傳統超算用戶自己購買設備
、自己建機房

、自(zi)己(ji)運(yun)維(wei)相(xiang)比(bi)，超(chao)算(suan)雲(yun)化(hua)有(you)明(ming)顯(xian)的(de)性(xing)價(jia)比(bi)優(you)勢(shi)。同(tong)時(shi)，算(suan)雲(yun)融(rong)合(he)，也(ye)很(hen)大(da)程(cheng)度(du)上(shang)降(jiang)低(di)了(le)廣(guang)大(da)科(ke)研(yan)和(he)企(qi)業(ye)用(yong)戶(hu)使(shi)用(yong)超(chao)算(suan)的(de)成(cheng)本(ben)。但(dan)在(zai)實(shi)際(ji)落(luo)地(di)過(guo)程(cheng)中(zhong)，由(you)於(yu)目(mu)前(qian)國(guo)內(nei)各(ge)個(ge)超(chao)算(suan)中(zhong)心(xin)的(de)算(suan)力(li)資(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)不(bu)一(yi)樣(yang)，應(ying)用(yong)軟(ruan)件(jian)使(shi)用(yong)不(bu)一(yi)樣(yang)，每(mei)個(ge)用(yong)戶(hu)對(dui)計(ji)算(suan)效(xiao)率(lv)的(de)要(yao)求(qiu)也(ye)不(bu)一(yi)樣(yang)
，導(dao)致(zhi)用(yong)戶(hu)使(shi)用(yong)算(suan)力(li)還(hai)麵(mian)臨(lin)著(zhe)資(zi)源(yuan)選(xuan)型(xing)困(kun)難(nan)、性能移植部署困難
、技術獲取服務困難等各類問題。

也就是說
，當用戶想使用超算的時候，通過什麼樣的軟件調取超算資源實際上也不是一件容易事，超算普惠的最後一公裏
，讓超算“可用”和“好用”，還需要再超算平台與實際用戶之間構建一個繁榮多元的超算軟件生態。

“congzhenshiyingyongyunxingtezhengrushou，zonghekaolvbutongyingyongchangjingxiageleisuanliziyuanheyingyongjisuandexingnengbiaoxian，zaitongguoduigeleiyingyongdejingxihuafenxi，weibutongyonghuxuanzegengshihedeyingyongchengxu。”北京超算（北京超級雲計算中心簡稱）技術總監甄亞楠對鈦媒體App表示。

北(bei)京(jing)超(chao)算(suan)的(de)實(shi)踐(jian)經(jing)驗(yan)是(shi)將(jiang)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)具(ju)體(ti)細(xi)化(hua)，隻(zhi)有(you)打(da)通(tong)了(le)超(chao)算(suan)軟(ruan)件(jian)應(ying)用(yong)生(sheng)態(tai)的(de)最(zui)後(hou)一(yi)公(gong)裏(li)，進(jin)一(yi)步(bu)才(cai)是(shi)向(xiang)企(qi)業(ye)級(ji)用(yong)戶(hu)提(ti)供(gong)一(yi)些(xie)定(ding)製(zhi)化(hua)的(de)算(suan)力(li)服(fu)務(wu)。“包括算力資源、網絡資源、存儲資源的定製。”甄亞楠說。

不過

，有意無意間，在構建一個多元的超算軟件生態的過程中
，“工業軟件”成為了超算場景下成長最快的應用類型。

超算上長出“工業軟件”

gongyeruanjianbeikabozi
，zheshigebeigoubingyijiudewenti。zailuluxuxuhaiwaigongyeruanjiantingfudeanlipuchuzhihou
，jiadazhongguogongyeruanjiandechuangxinsudu，jiuchengweileyijianfeichangpoqiedeshiqing。erchaosuanyugongyeruanjiandehuaxuefanying，yezaizheyiguochengzhongchansheng。

論應用，工業軟件的研發實踐需要大量的高性能計算來輔助
，它與超算能稱得上天然適配。近年來
，我國的工業軟件領域時常麵臨“卡脖子”問題，“打好科技儀器設備
、操作係統和基礎軟件國產化攻堅戰”也被點名提出
，因此
，我國超算服務商也在逐漸走上助力國產工業軟件的道路。

助力國產工業軟件

，首先是幫助其上“雲”
，建立算力供應鏈，借助超算雲服務化模式，在提供大量高性能的算力資源的同時，還能充分發揮算雲融合優勢。

但這一過程，具體是怎麼有效落地的呢
？

鈦媒體App了解到，最重要的是算力供應鏈的建立。通過幫助國產工業軟件實現上雲
，能夠使產業鏈上各企業、部門進行高效協作，共同達成智能供應鏈協同；通過保穩算力供應鏈，超算平台從對接算力用戶到對接國產軟件研發團隊，充分發揮橋梁作用。

而提到保穩供應鏈，其實就是供應鏈安全性問題。鈦媒體App了解到，北京超算主要是從保障算力供應鏈以及保障軟件供應鏈兩方麵入手，來提升算力服務的支撐能力：

在保障算力供應的安全方麵，現在北京超算擁有國內最大的通用算力資源池，同時也引入了百PFlops的國產算力資源

，可以實現國產算力有效替代
，滿足不同用戶的算力需求；

在保障軟件供應鏈方麵：北京超算將國產算力資源帶入到國產應用軟件生產和研發的關鍵環節，來保障軟件供應鏈安全；目前，其平台已經部署了超過200款的通用計算軟件，還有覆蓋工業仿真、材料計算
、生命科學等細分領域超過30款的國產工業軟件。

甄zhen亞ya楠nan表biao示shi，許xu多duo軟ruan件jian在zai研yan發fa之zhi初chu都dou已yi經jing開kai始shi考kao慮lv直zhi接jie基ji於yu雲yun上shang的de環huan境jing進jin行xing安an裝zhuang和he部bu署shu
，相xiang對dui於yu傳chuan統tong的de比bi如ru刻ke光guang盤pan或huo者zhe刻ke優you盤pan去qu賣mai軟ruan件jian的de方fang式shi
，雲yun端duan共gong享xiang軟ruan件jian的de模mo式shi更geng為wei靈ling活huo。“尤其是國產工業軟件雲化，能夠搭載互聯網優勢，使用戶快速

、jishidihuoquguochangongyeruanjiandezuixingongnengxinxi。ciwai，guochangongyeruanjianshangyunyehuijiasuruanjiandekaifadiedai，tongguoyunhuadefuwumoshikaituochugengduodebushuhuanjing。”甄亞楠說到。

不過，幫助工業軟件雲化和保障算力供應鏈安全隻是其一

，隨著AI時代的加速到來，不隻是超算，未來工業軟件對AI算suan力li或huo者zhe說shuo智zhi能neng算suan力li的de需xu求qiu也ye會hui逐zhu漸jian加jia大da
，大da量liang的de工gong業ye類lei數shu據ju需xu要yao分fen析xi和he價jia值zhi挖wa掘jue
，超chao算suan平ping台tai在zai塑su造zao多duo元yuan軟ruan件jian生sheng態tai的de過guo程cheng中zhong，這zhe一yi趨qu勢shi也ye不bu得de不bu考kao慮lv。

根據中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書(2022年)》，2021年全球計算設備算力總規模達到615EFlops
，同比增長44%，其中智能算力規模為232EFlops，超級算力規模為14EFlops
；2021年中國算力總規模達到202EFlops，其中智能算力規模達104EFlops，增速85%
，占比超過50%；預計2030年全球算力規模達到56ZFlops
，平均年增速達到65%。

甄亞楠介紹，針對ChatGPT一類的大語言模型，考慮到其強勁的算力需求以及預訓練模型的數據處理需要，目前北京超算已經具備了百卡
、千卡規模的算力服務能力。此外，北京超算在積極尋求與國內頂尖研究機構的合作，通過集成部署通用框架、自研算法等方式來滿足算力需要。截至目前，北京超算已經部署了如A100、V100等在內的多種GPU芯片，以及優化部署了一批常用的深度學習框架。

回歸應用，甄亞楠表示，在人工智能場景中，北京超算一方麵建設以GPUhuojiasukaweidaibiaodesuanliziyuan，bangzhujiasukexuejisuanyijirengongzhinengjisuanjieguoshengcheng。lingyifangmian
，mianxiangtuilichangjing，tongguojianshedaliangjiyuyunjisuandeyunzhujiziyuan

，bangzhuyonghushunlikaizhanzaixiantuiliyewu。

基於超算雲服務化模式，算力市場還有很大的拓展空間

，北京超算助力國產工業軟件的實踐效果還有待驗證。而AI帶動的萬億藍海
，就在那裏，依舊波濤洶湧。