“現在是不計任何成本的暴利計算時代,粗放式發展的同時大家都在搶GPU,未來這一定是不可持續的?!?/p>
“聯想自己訓練的大語言模型已經達到GPT3的能力?!?/p>
“服務于大語言模型的服務器硬件必須要提升軟件定義服務器的能力,應用于不同場景的差別就在于軟件定義能力,這和服務是一致的?!?/p>
“不僅僅是算力皆服務,未來一切皆服務,設備也是服務,我們判斷從宏觀看,今后是服務導向的市場?!?/p>
“可能過十年之后,大家談到聯想,會認為聯想是服務商,而不只是設備制造商?!?/p>
8月18日,聯想在2023中國算力大會上,不但重磅發布了兩款AI服務器新品,在以AI為導向新基礎設施的基礎上,還帶來了聯想智算中心解決方案和服務核心產品。依托“端-邊-云-網-智”新IT架構和智能IT引擎“擎天”,打造了端到端智算中心解決方案與全棧全周期服務,以構成全棧智能產品及方案服務布局。
聯想集團副總裁、中國區方案服務業務群總經理戴煒
發布會后, 聯想集團副總裁、中國區方案服務業務群總經理戴煒在與36氪等多家內容服務機構的溝通與座談環節中金句頻出,輸出了大量在行業內具有前瞻性的觀點。
“聯想把智慧方案服務作為主要抓手,來整合內部產品資源,變成一個整體解決方案提供給客戶,我們強調全棧全周期服務?!贝鳠槺硎?“在大語言模型出現之前,聯想已經開始布局全棧AI。我們看到不僅限于服務器,PC、以及下一代智能終端的發展中,在端這一側會涌現出海量大模型需求?!?/p>
當大語言模型成為數字化、智能化轉型的新引擎,過去十多年與移動互聯網一起成長起來的公有云計算架構來到了十字路口。
在全球范圍內每個重要的B端市場,出于數據安全性等多重考量,智能化基座無一例外地需要私有化部署。
每一個垂直領域都需要自己的行業級模型,大量服務于行業模型的推理和訓練對于高性能算力的供給提出了嚴峻的挑戰。
“公有云的出現有其自身的特點,頭部互聯網公司自己就是超大規模的客戶,有巨大供自己使用的池子,公用云把這個池子進行零售,可以得到相對低的價格。頭部公有云廠商首先用其滿足自己使用的需求,然后再賣出剩余部分,所以成本低。所以云計算賣的更多是資源,而不是服務?!贝鳠樀莱隽爽F有計算架構的局限性。
聯想對于下一代計算架構的探索則來自于自身在工業互聯網領域數字化轉型過程中長期的積淀。
聯想在全球管理著35家以上的制造基地,分布在巴西、中國、匈牙利、阿根廷、印度、墨西哥、日本和美國等地。與全球5000多家供應商建立合作關系,并與400多家核心的供應商構建了數字化平臺。
在智能化轉型中聯想廣泛應用了人工智能技術,在不同場景成為降本增效的生產力工具。集團旗下聯寶科技每天生產的超過10萬臺電腦中80%是數量小于5臺的客制化訂單,排產復雜度約為10的160次方,介于國際象棋和圍棋的復雜度之間。使用智能排產后,每天排產時間從人工的6小時縮短至只需要90秒。
在智能制造領域的全方位深度布局,使聯想獲得了搭建智能化時代基礎計算架構、和生產力型算力網絡的方法論和實踐。在夯實智能制造版圖的同時,向提供基于混合計算架構的智能計算服務實現了硬核躍遷。
基于聯想高性能計算集成方案,吉利汽車集團打造了吉利星睿智算中心·智能仿真平臺,是目前國內汽車制造企業已公布一次性建設最大規模的仿真科學計算集群。
吉利星睿智算中心·智能仿真平臺
采用聯想 Lenovo xCloud 聯想混合云方案,該科學計算平臺的算力能夠完成12000+次/輛的虛擬安全碰撞,還能大幅降低 TCO(全周期使用成本);同時構建了多元化軟件生態;讓高性能算力更靈活的助力業務實際應用;并且,采用最新溫水水冷技術的聯想ThinkSystem SD650 V3服務器,使整個數據中心 PUE 達到1.1062。
“吉利汽車的案例很有代表性,從智能制造的角度看,我們都是制造型企業,有著很多的相似性,我們也都是全球性布局。當時這個項目做完,大語言模型還沒有火,我們叫它超算中心,已經具備了多云和多算力的顯著特點?!贝鳠樤敿毥榻B道:
全球化帶來多云管理平臺的需求,而國內幾大主流的公有云廠商選中聯想是因為業務體量,和全球供應鏈能力。聯想有著橫跨全球多個大洲的多云管理平臺,足以支持智算中心的混合計算架構需求;
仿真計算集群有著明確的混合算力需求,吉利的案例中已經具體到三種算力場景的混合需求,這在一年多以前的招投標階段,很少有廠商能給出具體完整的方案。
戴煒還舉了甘肅電投紫金云的例子,結合紫金云的實際需求,聯想設計了以Lenovo xCloud聯想混合云為核心的混合計算平臺解決方案,該平臺采用“一云多芯”的架構設計,為北斗核心業務提供ARM架構的計算服務器資源池,為集團私有云和公共服務區提供x86計算資源池,并通過多租戶模型,實現子公司可以作為租戶申請使用云平臺資源,實現資源相互隔離。
在智能涌現的時代,對于任何一家科技公司而言,大語言模型絕對是不容錯過的風口。
是一窩蜂的押注大模型,參與暴力計算的軍備競賽;還是盡快投入到生成式AI的應用開發中,收獲新計算時代的第一桶金。
聯想的選擇是量身打造了三把趁手的掘金鏟。
站在客戶的立場,戴煒認為:聯想的客戶其實更多需要解決實際問題,作為一家科技公司,聯想不同于其他的外包企業單純從人的角度去思考問題。針對企業的核心需求,我們更多給客戶提供的是智能化運維手段去提升效率。
在AI算力戰略暨AI服務器新品發布會上,戴煒正式公布將以聯想混合云解決方案、聯想臻算服務2.0訂閱式和一站式建設和服務這三種交付方式支持通用的混合計算、智算和超算三類算力場景的混合計算需求。
對于如何使用以大語言模型、生成式AI為代表的全新一代人工智能,并創造出真正的價值,必須跳出舊有的思維定式。戴煒認為:“隨著智能化越來越深入,甚至軟件開發未來都不需要人類工程師參與。當AI可以大比例替代傳統工作,客戶的預算也沒有必要再分為硬件、軟件和服務,它們將以不同形式融合在一起?!?/p>
“所以我們判斷,不論客戶要買算力,還是要買設備,最終目的都是為了計算。如果有一種更方便的方式,像水電煤一樣提供給客戶,客戶將選擇直接購買算力?!痹诖鳠樋磥?算力普惠是水到渠成的。
在聯想看來,端側智能設備是一座亟待開發的巨型金礦。
對于以PC起家的聯想來說,這樣的判斷舉足輕重,值得深思熟慮。
“當然,用一臺PC實現超大規模訓練是不現實的,但每臺PC的智能化場景未來在每個人身邊都會越來越多。比如寫稿,當未來PC本身有了大模型、AI功能后,它會根據歷史記錄中的文筆風格、用詞習慣,直接從對話中提煉觀點,輸出評論內容。我們認為這將很快實現。之所以在端側實現,首先私人訓練數據不應該上傳到云端,其次端側計算有更高的效率也更綠色環保?!睂τ诙藗鹊拇竽P托枨?戴煒進一步闡述。
從智慧教育、智慧交通、智慧農業… …到智慧城市,未來無數的智慧場景為方案服務商帶來了指數級增長的機遇。
類比智能手機的出現帶來了移動互聯網超過15年的繁榮和高速增長,智能化時代的機會一定不止在大語言模型本身。
在各種典型的智能化場景中,未來人工智能對一些工作的替代已經成為必然趨勢。戴煒談到:當這些場景出現的時候,每個人可能更在意的不是去買一臺PC,而是背后所帶的服務、和人工智能的能力。任何智能終端從根本上來說都只是顯示設備與交互工具,用戶最終消費的是背后的智能服務。
“過去聯想還沒有在一次發布會上既發布重磅產品,又發布全新解決方案?!贝鳠槒娬{,而這一次聯想為算力破了例,也表明了算力對于聯想、對于行業的重要意義。
這一次聯想同時發布了三大類解決方案:聯想大腦嵌入的解決方案、聯想智算中心解決方案、聯想綠色低碳智算中心基礎設施。
以及兩大類服務:端到端全周期聯想智算中心服務;按需訂閱、靈活付費的聯想臻算服務2.0。
聯想端到端全周期智算中心方案
戴煒指出:“伴隨這波智能算力的變革,聯想的定位已經不再僅僅是服務器制造商,這也是這次發布會與以往相比最大的不同?!?/p>
對于聯想而言,在強化了用軟件定義服務器的能力之后,得以承載百花齊放的算力需求是憑借一切皆服務的長線布局。
在暴力計算階段,結果導向可以壓倒一切。但現在從大語言模型引申而來的最強應用ChatGPT依然沒有轉化出強大的生產力。
“當大模型真正進入應用場景、生產環境的時候,它一定要考慮成本,所以,在每一個具體場景中都有顆粒度非常小的細節?!痹诖鳠樋磥?大范圍應用落地也將帶來市場洗牌:“比如,聯想的現場工程師知道針對不同應用需求機柜設計的各種細節,用一1U服務器放4塊卡還是用2U放8塊卡?服務器在機柜里如何堆疊?服務器背后如何接用最短的數據線?這些都在考驗系統化的設計能力?!?/p>
無論是傳統企業的數字化轉型,還是新一代人工智能創業公司,賽道尚處于早期,為了訓練模型、為了讓應用落地,勢必要踩無數的坑,時間、人力、投資等多重成本都難以預期。
“聯想甚至自己訓練了大語言模型,已經可以達到GPT3.0的水平?!甭撓霝榱颂峁┡c算力相關的全棧服務,做足了準備,戴煒認為:提供算力服務首先要幫助客戶把應用場景分析清楚,弄清哪些場景需要智算、哪些需要超算、哪些需要通用的混合計算。在此基礎上幫客戶搭建具有最優成本結構的混合架構。這本身是非常復雜的服務,也是聯想為什么一直強調服務要從咨詢設計。
我們期待大語言模型讓第四次工業革命全面開花、也期待生成式人工智能讓下一代互聯網變得更好。
而這些也有賴于算力大爆發,以及基于算力的服務突破現有的計算框架。
這一次,聯想在硬件設備之外,對于計算架構、對于輸出算力的全方位解決方案,以及提供算力服務的全面闡述,加速推進AI賦智、綠色賦能的“普慧”戰略,為智能化轉型的探索提供了全新的思路,更有望讓大語言模型創造真正的社會和產業價值。(36氪)
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