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算力需與運力存力協(xié)同發(fā)展

發(fā)布時間:2023-08-29 閱讀量:

加強頂層設計,加快標準建設,實現算力、運力、存力均衡發(fā)展。

強化產業(yè)自主創(chuàng)新,加快構建“云邊端”協(xié)同、算存運融合的算力基礎設施體系。

日前召開的2023中國算力大會宣布,我國算力總規(guī)模位居全球第二位,算力產業(yè)已初具規(guī)模。當前,大模型等人工智能技術的發(fā)展,引發(fā)算力需求爆發(fā)式增長,算力布局不斷加速。但也要注意,算力發(fā)展離不開存力和運力的協(xié)同支撐,如果只重視算力卻忽視運力和存力,也無法實現算力的高效利用。

算力是數字經濟時代的關鍵生產力,是全社會數字化、智能化轉型的重要基石。加快算力建設,能有效激發(fā)數據要素創(chuàng)新活力,加快數字產業(yè)化和產業(yè)數字化進程,催生新技術、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式,發(fā)揮對經濟發(fā)展效能的放大、疊加、倍增作用,并為加快建設現代化產業(yè)體系注入澎湃動力。算力已成為世界主要國家戰(zhàn)略布局的新焦點,是新一輪科技革命和產業(yè)變革的必爭之地。要抓住這一大國博弈的核心競爭力,我國自然也要加緊布局。

運力、存力與算力共同構成數字經濟的核心底座。簡言之,算力就是計算能力,運力是網絡運載能力,存力則是數據存儲能力。怎樣理解這三者之間的關系?我們不妨把數字經濟想象為一臺大型計算機,那么算力就是中央處理器,運力則是主板電路,存力就是內存。中央處理器越強大,這臺大型計算機的處理速度就越快,處理的數據量也就越大。但如果主板電路跟不上,數據信息就不能及時流暢地傳輸和共享;內存要是不夠,數據信息就無法得到有效存儲。這樣來看,要讓這臺大型計算機發(fā)揮出最大效能,僅有強大的中央處理器顯然是不夠的。

算力需求越大,運力越要跟得上。以“東數西算”為例,這項工程旨在利用西部更豐富的算力資源,去支撐東部更多的算力需求。聽起來很美,要實現卻有諸多困難,一個重要原因就是數據傳輸難即運力問題。對應用實時性要求高的“熱數據”,想要傳到西部,所需的傳輸網絡不僅要滿足低時延、高可靠、大帶寬、廣覆蓋等要求,還得面臨跨區(qū)域、跨層級連接的挑戰(zhàn),要么傳輸效率很低,要么傳輸成本高昂。而大量適合運到西部的“冷數據”,當前的運輸方式主要靠的還是卡車拉硬盤。

我國已存在算力與運力、存力發(fā)展不平衡的問題,甚至是重算力、輕存力。按照測算,我國將在2025年成為世界上數據量最大的國家,但公開數據顯示,存力和算力的比重,美國目前是1.1,我國只有0.4,存力顯然跟不上數據量的增速。事實上,存力并不僅僅指容量,還包括安全可靠、綠色低碳等綜合能力,只有這樣才能讓數據存得下、跑得快、用得好。算力只有與運力、存力均衡配置,才能提升使用效率,真正發(fā)揮出數據要素的價值。

要實現算力、運力、存力高效協(xié)同發(fā)展,需統(tǒng)籌發(fā)力。一方面,進一步加強頂層設計,加快標準建設,優(yōu)化算力、運力、存力的比率,實現三者均衡發(fā)展,提升算力綜合供給能力。另一方面,強化產業(yè)自主創(chuàng)新,開展前沿技術研究,推進新技術、新產品落地應用,加快構建“云邊端”協(xié)同、算存運融合的算力基礎設施體系。