随着人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为推动科技创新和产业变革的重要驱动力。为了更好地促进大模型算力产业的发展，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）牵头组织的“数据资讯-算力产业发展方阵”大模型算力工作组会议于2024年3月15日在北京召开。

一、会议背景与意义

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了突破性进展，而大模型作为其中的关键组成部分，对算力的需求呈指数级增长。从自然语言处理到计算机视觉，再到多模态融合等领域，大模型的应用场景不断拓展，这不仅催生了海量的数据处理需求，也对算力基础设施提出了前所未有的挑战。在此背景下，成立大模型算力工作组旨在整合各方资源，共同探讨如何构建高效、可靠的算力支撑体系，为我国大模型产业健康快速发展提供坚实保障。

二、参会单位及人员

本次会议吸引了来自国内各大高校、科研机构、互联网企业、硬件制造商等众多单位的专家学者和企业代表参加。其中包括清华大学、北京大学等知名高校的计算机科学领域教授；中科院计算所、自动化所等研究机构的技术骨干；阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头的技术总监；以及华为、浪潮等硬件厂商的研发负责人。这些单位和个人在人工智能算法研发、算力平台建设、芯片设计制造等方面具有丰富的经验和深厚的技术积累，他们的参与为会议带来了多元化的视角和广泛的影响力。

三、会议议程

（一）开场致辞

会议伊始，中国信通院领导发表了热情洋溢的致辞。他指出，当前全球范围内大模型竞争日益激烈，我国要在这个新兴领域占据一席之地，必须充分发挥自身优势，加强产学研用协同创新。同时强调了大模型算力工作组的重要性，希望各成员单位能够积极贡献智慧和力量，共同攻克大模型算力面临的难题。

（二）主题报告

随后进入主题报告环节。首先由清华大学教授介绍了大模型发展趋势及其对算力需求的变化规律。通过大量的实例分析，阐述了不同规模的大模型在训练和推理过程中所需的算力资源差异，并对未来几年内可能出现的新趋势进行了预测。接着，阿里云的技术专家分享了该公司在构建大规模分布式算力平台方面的实践经验。详细讲解了如何利用云计算技术实现算力资源的弹性调度、跨区域协同以及成本优化等内容，为其他企业提供了一定的参考借鉴价值。最后，华为公司代表围绕芯片技术创新与大模型算力提升的关系展开论述。重点介绍了该公司在GPU、NPU等专用芯片领域的最新研究成果，并展望了未来芯片技术在提高大模型算力性能方面将发挥的关键作用。

（三）圆桌讨论

在圆桌讨论环节，与会代表就“如何构建面向大模型的新型算力基础设施”这一话题展开了深入交流。大家一致认为，传统的数据中心架构难以满足大模型日益增长的算力需求，需要探索新的技术路径。例如，可以考虑采用异构计算模式，将CPU、GPU、FPGA等多种类型的处理器组合使用，以提高整体计算效率；还可以借助软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）等技术手段，优化算力资源在网络中的传输路径，减少延迟并降低成本。此外，针对目前存在的算力资源分配不均衡问题，有专家建议建立统一的算力交易平台，实现供需双方的有效对接，提高算力资源利用率。

（四）工作规划研讨

会议最后阶段是关于大模型算力工作组的工作规划研讨。各成员单位根据自身特点和发展需求，提出了许多建设性的意见和建议。经过充分沟通协商，初步确定了下一阶段的重点工作任务：一是开展大模型算力标准体系建设，制定涵盖硬件设备、软件平台、服务质量等方面的规范指南；二是组织相关技术研发项目，集中力量攻关制约大模型算力发展的核心技术瓶颈；三是搭建交流合作平台，定期举办学术论坛、技术培训等活动，促进知识共享和人才培养；四是加强国际合作，积极参与国际标准化组织的相关工作，提升我国在全球大模型算力领域的话语权。

四、会议成果与展望

此次“数据资讯-算力产业发展方阵”大模型算力工作组会议的成功召开，在行业内引起了广泛关注。它不仅为各方提供了一个共商大模型算力发展大计的良好平台，也为后续工作的深入开展奠定了坚实基础。相信在全体成员的共同努力下，我国大模型算力产业将迎来更加广阔的发展空间，为推动数字经济高质量发展作出更大贡献。