大數據產業年均增長超30% 給“算力”算一算賬
5G應用,萬物互聯,海量數據湧現。隨之而來,各類計算中心“百花齊放”,紛紛進入快速建設期。

大數據產業年均增長超30% 給“算力”算一算賬

來源:新華社2021-07-09

新華社北京7月8日電 題:大數據產業年均增長超30% 給“算力”算一算賬

新華社記者董瑞豐

5G應用,萬物互聯,海量數據湧現。隨之而來,各類計算中心“百花齊放”,紛紛進入快速建設期。

怎麼把數據“算”好,是創新發展的先手棋。這些“算力”是否夠用?有無錯位?值得算一算賬。

數量賬:數據增長,“算力”如何增長?

工業和信息化部公佈,“十三五”時期,我國大數據產業年均複合增長率超過30%,數據中心的規模從2015年的124萬家增長到2020年的500萬家。

數據快速增長,對“算力”提出迫切需求。據工信部賽迪研究院發佈的數據,儘管建設持續加快,北京、上海、廣州、深圳等地仍存在數據中心供不應求的現象。

今年5月,國家發展改革委等會同有關部門印發《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》,提出在不同地區佈局建設樞紐節點,並進一步打通網絡傳輸通道,加快實施“東數西算”。

超級計算、雲計算、智能計算……各種“算力”又有不同用途。中國大數據與智能計算產業聯盟執行理事長、中科院計算技術研究所研究員張雲泉表示,上述三類計算中心各有側重。超級計算是一種通用算力,在油氣勘探、天氣預報、材料開發等領域發揮不可或缺的作用;雲計算重點做互聯網信息服務的基礎架構,解決高併發訪問和算力按需調度的問題;智能計算則是一種專用算力,主要涉及語言、圖像處理、決策等人工智能領域的應用。

“各種‘算力’開放包容、通用融合、綠色低碳、自主安全,是我們希望倡導的理念。”張雲泉説。

質量賬:看速度,也看精度

同樣的計算速度,一個是“雙精度”浮點運算能力,一個是“單精度”運算能力,導致二者的實際計算能力、應用場景大不相同。

記者在採訪中發現,混淆不同類型的“算力”,導致個別地方以為花小錢建成先進的多功能計算集羣,卻只能應用於特定領域,其實多花了冤枉錢。

還有個別地方,可以只建用於特定領域的智能計算中心,卻“大馬拉小車”,花了大價錢建設超級計算中心。

中科院數學與系統科學研究院研究員張林波表示,不同的計算中心相互無法替代,適宜各自發揮特長,“算”自己擅長的數據。

張雲泉認為,針對不同類型的“算力”,可制定一把統一度量的“尺子”。當前,超級計算中心的衡量標準相對明確,但智能計算中心還需要一把更精確的“標尺”。

效率賬:算力重要,應用更重要

“中國的大數據產業將進入集成創新、快速發展、深度應用、結構優化的新階段。”在2021中國國際大數據產業博覽會上,工信部有關負責人這樣表示。

助力大數據產業的創新發展,各類計算中心正在抓緊夯實“地基”。“算力”如何更加高效、更加經濟適用,成為多方努力的方向。

中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民表示,不管是超算中心還是智算中心,首先要明確應用是什麼。成熟的應用匹配,將帶動“算力”健康發展。

“便宜的否定貴的,或者貴的否定便宜的,都不行。”北京應用物理與計算數學研究所研究員袁國興説,不同領域有不同要求,適合自己應用的就是好機器。

受訪專家提醒,“算力”建設不僅包括基礎硬件投入,還包括後期軟件、應用、人才等投入,不必一味追求平台規模。在硬件平台與產業應用已經匹配的基礎上,可將更多資源投向軟件開發、人才培育等需要長期投入的領域。(完)

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大數據產業年均增長超30% 給“算力”算一算賬

2021-07-09 07:21:01 來源: 0 條評論

新華社北京7月8日電 題:大數據產業年均增長超30% 給“算力”算一算賬

新華社記者董瑞豐

5G應用,萬物互聯,海量數據湧現。隨之而來,各類計算中心“百花齊放”,紛紛進入快速建設期。

怎麼把數據“算”好,是創新發展的先手棋。這些“算力”是否夠用?有無錯位?值得算一算賬。

數量賬:數據增長,“算力”如何增長?

工業和信息化部公佈,“十三五”時期,我國大數據產業年均複合增長率超過30%,數據中心的規模從2015年的124萬家增長到2020年的500萬家。

數據快速增長,對“算力”提出迫切需求。據工信部賽迪研究院發佈的數據,儘管建設持續加快,北京、上海、廣州、深圳等地仍存在數據中心供不應求的現象。

今年5月,國家發展改革委等會同有關部門印發《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》,提出在不同地區佈局建設樞紐節點,並進一步打通網絡傳輸通道,加快實施“東數西算”。

超級計算、雲計算、智能計算……各種“算力”又有不同用途。中國大數據與智能計算產業聯盟執行理事長、中科院計算技術研究所研究員張雲泉表示,上述三類計算中心各有側重。超級計算是一種通用算力,在油氣勘探、天氣預報、材料開發等領域發揮不可或缺的作用;雲計算重點做互聯網信息服務的基礎架構,解決高併發訪問和算力按需調度的問題;智能計算則是一種專用算力,主要涉及語言、圖像處理、決策等人工智能領域的應用。

“各種‘算力’開放包容、通用融合、綠色低碳、自主安全,是我們希望倡導的理念。”張雲泉説。

質量賬:看速度,也看精度

同樣的計算速度,一個是“雙精度”浮點運算能力,一個是“單精度”運算能力,導致二者的實際計算能力、應用場景大不相同。

記者在採訪中發現,混淆不同類型的“算力”,導致個別地方以為花小錢建成先進的多功能計算集羣,卻只能應用於特定領域,其實多花了冤枉錢。

還有個別地方,可以只建用於特定領域的智能計算中心,卻“大馬拉小車”,花了大價錢建設超級計算中心。

中科院數學與系統科學研究院研究員張林波表示,不同的計算中心相互無法替代,適宜各自發揮特長,“算”自己擅長的數據。

張雲泉認為,針對不同類型的“算力”,可制定一把統一度量的“尺子”。當前,超級計算中心的衡量標準相對明確,但智能計算中心還需要一把更精確的“標尺”。

效率賬:算力重要,應用更重要

“中國的大數據產業將進入集成創新、快速發展、深度應用、結構優化的新階段。”在2021中國國際大數據產業博覽會上,工信部有關負責人這樣表示。

助力大數據產業的創新發展,各類計算中心正在抓緊夯實“地基”。“算力”如何更加高效、更加經濟適用,成為多方努力的方向。

中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民表示,不管是超算中心還是智算中心,首先要明確應用是什麼。成熟的應用匹配,將帶動“算力”健康發展。

“便宜的否定貴的,或者貴的否定便宜的,都不行。”北京應用物理與計算數學研究所研究員袁國興説,不同領域有不同要求,適合自己應用的就是好機器。

受訪專家提醒,“算力”建設不僅包括基礎硬件投入,還包括後期軟件、應用、人才等投入,不必一味追求平台規模。在硬件平台與產業應用已經匹配的基礎上,可將更多資源投向軟件開發、人才培育等需要長期投入的領域。(完)

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