发布日期：2024-11-03 20:50 点击次数：92
信誉约炮
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2022年10月13日，追随空想HPC温水水冷贬责有盘算推算一期样式的弘扬完毕，仅用84天，位于湖州长兴的祯祥星贤明算中心就将保有的传统风冷机房矫正为液冷机房。
钛媒体App访谒该智算中心谛视到，该机房设置了那时最新一代英特尔CPU和英伟达GPU当作计较中枢，其中CPU拓荒领域达到4万核。同期，基于液冷有盘算推算下，单颗CPU性能Linpack后果达到87.19%，最终达成实测算力3.54PFlops，全体PUE值降到0.8足下。
该样式复旧了祯祥汽车照拂院在智能仿真平台上的业务运营，如工艺开发、物流仿真、新车型数字化动态仿真分析、三维仿真资源库、轻量化展示平台等，为工程师们加速新车研发。为智能仿真平台提供纷乱算力也成为祯祥面对的最直不雅问题之一。
这是祯祥星贤明算中心在2022年拓荒期间的一抹瞬影。据后续统计，该智算中心云表算力已达到102EFlops，支抓AI模子磨练速率晋升超200倍；并发计较达500万辆汽车；智驾模式研发8小时可完成1000个；谈话大模子参数领域达百亿/千亿级；能源能源料理做事BMS智能电板；智能制造工业计较速率晋升600倍。
从支抓AI大模子磨练，到智能驾驶系统研发，再到电板安全及智能制造等居品全链条的智能化，算力果决成为其新质分娩力。一些头部汽车行业干系企业生态，澄澈意志到这小数，事实上也在近些年掀翻了一波自建智算中心+配合特有云托管的波浪。
大模子“上车”，智算加速
据钛媒体APP不雅察，在大模子应用变化的带动下，车企对智算中心的拓荒需求，正赶紧演变到基于“端到端+大模子”的技艺有盘算推算，以复旧车辆研发及车自身的智能化。
以主机厂为代表，车企对端到端大模子的干与已有一段时期，并依据各自实力有所旅途分化。先一步完成算力基建和数据基础车企更倾向于技艺栈自研，一些车企也会秉承与AI厂商或云厂商配合搭载上该技艺有盘算推算。云计较、AI等科技企业，推出了不少面向汽车行业的AI居品和贬责有盘算推算。
而端到端大模子“上车”，现时主要围绕智能座舱和自动驾驶两个维度伸开：智能座舱锤真金不怕火东说念主机交互体验，不仅限于语音，还有视觉、手势以致情谊识别，以此知悉驾驶车主在不同环境中的需求；而自动驾驶，岂论是扶直驾驶，照旧全自动无东说念主驾驶，更锤真金不怕火汽车对外部环境感知、旅途盘算推算，以及汽车自身能源系统的判断决策智商，从而保险对车辆驾驶的安全性。受限于大模子自身场景适用性和本钱等身分，前者的居品落地性更强，后者价值性更高但也更难落地。
此外，偏用户侧的用户体验、运营要领，跟着主机厂对直销模式和子品牌的爱重，市面上也出现了一些访佛于Agent的营销销售助手。
研发和使用大模子，意味着要作念磨练和推理。因而，任何一家车企势必面对算力干与的挑战，而且跟着磨练数据和模拟仿确切极大冲破，越来越依赖于算力。
特斯拉很早就开动这一方面布局。据最新数据，其Dojo（说念场）数据中默算力在本年10月已达到100 EFlops，达成性能四倍晋升，5倍存储空间节俭。而且，为增强积聚带宽和减少延伸，并减少对英伟达GPU的依赖，特斯拉还推出了专有AI芯片，用自研芯片配合以CPU、GPU为Dojo提供支抓。“往时18个月达成搭载一半特斯拉AI芯片，一半英伟达或其他芯片。”本年6月，马斯克发帖时指出。
妈妈的朋友在线2022年开动，中国车企也加速对智算中心的拓荒表率。除了上述的祯祥星贤明算中心，还有长城汽车旗下毫末智行的“雪湖·绿洲”智算中心，小鹏汽车与阿里云在乌兰察布配合建成的智算中心“扶摇”，逸想汽车和火山引擎共建的智算中心，长安汽车智算中心，比亚迪云辇智算中心等等。
现时车企积聚合云厂商共建智算中心，或者特有化部署并托管到云厂商的数据中心上，若是车企在生态中缺少某些C端软件或器具链，也会采购云厂商某些公有云居品，典型的大混杂云架构体系。
被“逼出来”的异构智算
与CPU或多核芯片就能贬责的通用算力、超算场景不同，智算并不局限于某些超算或高性能计较的证据，而是围绕GPU+CPU+其他AI加速器为主的异构或大计较。
出现该表象的原因是多方面的：
其一，由于高等侧高端算力芯片的产能不及，以及供应链不结识导致的卡脖子问题，尤其是英伟达GPU芯片被封禁的风险，车企常常会筹商到这小数，有秉承性地进行异构部署，从芯片到调度平台到模子框架、应用。
为了弥补这小数，会秉承跟国产芯片厂商配合测试，在细分领域作念国产芯片储备，或者跟政府共建分享。
其二，客户业务场景交融导致需要多类芯片去承载。“现时客户场景里多种技艺场景在交融，试图从客户视角来拆解算力场景其实挺难的。客户场景不是单一的，客户的业务场景出现了交融，比如会筹商AI化、视频化等等。”国内某头部云厂商智算居品负责东说念主此前对钛媒体抒发。
而异构带来的确切挑战是“组合”。由于受到更上游英伟达等关于GPU及干系专用芯片的限制，即便适配国产芯片，那么不同性能、不同场景下的异构有盘算推算将变得闲居。
一位做事器厂商负责东说念主与钛媒体相通中指出，现时GPU厂商齐会筹商到芯片互联的问题，因为他们最早在联想之初并不是为大模子磨练做事的，要么照着英伟达4090或A100径直抄。另外，英伟达是按“独处集群+外置存储”联想，通常也会导致对GPU的诈欺率不高。而且，不同国产GPU厂家的智商也会有杂沓，用户需要有不同秉承去弥补这种杂沓。
现时8卡模组是英伟达专为大领域并行计较和深度学习任务联想的贬责有盘算推算，市面上主流AI做事器设置也基本按照8卡模组，这种联想方式也带来了另一个需求：为了保证性能，需要高效的散热联想和机动的扩展性以及互联通讯智商。
一位云厂商负责东说念主对钛媒体暗示，从绿色算力的角度，单颗芯片功耗越来越高，热量达到一定进程时芯片密度是无法连接扩展的，这种情况下，液冷技艺是势必秉承。同期还要有绿色及性价比妥当的电力供给。
钛媒体与波浪、空想、新华三等国内多家做事器厂商负责东说念主相通中也取得了基本共同的计谋念念路：布局异构算力，追求全栈液冷，提高算力效率。
事实上，智算中心从一开动就如故围绕绿色和高慢商场供需当作拓荒底色。智算中心本钱镌汰将是往时很伏击的问题，这也将影响大模子的研发本钱。
探索智算新模式
尽管车企智算中心拓荒已基本初步成型，但跟其他此前拓荒的智算中心一样，与之干系的干与产出问题依然需要回复，或者说需求商场的波动性问题需要筹商在内。
中国电信照拂院发布的《智算产业发展照拂禀报(2024)》显现，适度2024年6月，中国已建和正在拓荒的智算中心超250个。国度级数据中心，各地点政府、运营商、互联网企业齐已参与到智算中心的拓荒中。
IDC最新禀报《中国汽车云商场（2024上半年）追踪》指出，从2023年一季度开动，企业为了缩减云的恒久开销，开动加率性度拓荒特有云，但流程一年的尝试后，多数客户发现时一些新式场景，如车联网、自动驾驶磨练，公有云相干于特有云有更好的弹性、更高的使用后果及更优的使用体验，云资源的采购要点冉冉归来到公有云。
对此，一位智算行业从业者为钛媒体分享了一则国际用户案例：Uber最早亦然自建数据中心，但在发展多年后毁灭这一模式，开动与谷歌云、甲骨文等厂商建立公有云配合，从而均衡自建数据中心和公有云的使用情况。在他看来，企业对智算中心的拓荒或者对公有云的需求是动态变化的。在不同阶段，证据自身的东说念主才储备、资金实力乃至当地政策支抓情况，有不同的诉求考量。
近期，在异构智算生态产业定约独揽的行动中，中国智能计较产业定约布告长、异构智算产业生态定约布告长满足指出小数：“现时边临的情况是，有好多智算中心、超算中心在拓荒，但算力应用上却仍是一小部分，大部分算力仍处于闲置情状。怎样达成当地算力消纳，需要从政策层面脱手，转念现存算力应用；同期，好多地点盘算推算智算中心拓荒也需要有中枢目的，去贬责产业应用问题。”
算力果决成为车企发展的新质分娩力。对内，主要支抓车企分娩研发提速，包括自动驾驶研发、仿真联想，以及在旯旮算力节点，针对制造工场的支抓；对外，主要面向浮滥者端的运营销售如智能座舱等提供便利。
以本文起原的祯祥汽车为例。星贤明算中心的拓荒初志，不是传统IDC的拓荒念念路，而是主要围绕业务伸开，怎样拓荒不详将需求从上至下得以高慢，业务价值智力确切让平台价值体现。
其逻辑是，从底层算力到数据层，再到模子层的全面领略，在此基础之上再构建智能座舱、智能驾驶数据、售后做事、企业智能体等居品做事。最近的情况是，祯祥照拂院推出了语音合成模子、拒识模子、当然谈话大模子、音乐分解模子、AI DRIVE合成数据模子、多模态模子。归讲求底，是去蔓延更大体量的算力应用场景。
而下一步，祯祥汽车照拂院东说念主工智能中心主任陈勇回复媒体采访中指出，大模子磨练和推理本钱仍会抓续着落，现时也并非最优解。在数据层面，构建高质地数据集，确保数据质地和完备性；在算法层面，将算法与应用场景勾搭，鼓励垂类应用场景；在算力层面，通过软硬件交融，晋升算力诈欺率和模子推理速率。
汽车如故不再是传统的机械设备，而是不错及时交互的大型移动末端。每天，车辆产生多数的个性化数据，采集的传感器数据、司机的驾驶轨迹、司机的驾驶习气等，这些数据正通过云化和数字化技艺进行能效晋升和尺度化处理信誉约炮，小数点积聚起来，构筑成为广阔车企迈向智能网联期间的目的。（本文首发于钛媒体APP，作家 | 杨丽，裁剪 | 盖虹达）
