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产业|大数据产业年均增长超30% 给“算力”算一算账

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新华社北京7月8日电题：大数据产业年均增长超30% 给“算力”算一算账
【产业|大数据产业年均增长超30% 给“算力”算一算账】新华社采访人员董瑞丰
5G应用 ， 万物互联 ， 海量数据涌现 。 随之而来 ， 各类计算中心“百花齐放” ， 纷纷进入快速建设期 。
怎么把数据“算”好 ， 是创新发展的先手棋 。 这些“算力”是否够用？有无错位？值得算一算账 。
数量账：数据增长 ， “算力”如何增长？
工业和信息化部公布 ， “十三五”时期 ， 我国大数据产业年均复合增长率超过30% ， 数据中心的规模从2015年的124万家增长到2020年的500万家 。
数据快速增长 ， 对“算力”提出迫切需求 。 据工信部赛迪研究院发布的数据 ， 尽管建设持续加快 ， 北京、上海、广州、深圳等地仍存在数据中心供不应求的现象 。
今年5月 ， 国家发展改革委等会同有关部门印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》 ， 提出在不同地区布局建设枢纽节点 ， 并进一步打通网络传输通道 ， 加快实施“东数西算” 。
超级计算、云计算、智能计算……各种“算力”又有不同用途 。 中国大数据与智能计算产业联盟执行理事长、中科院计算技术研究所研究员张云泉表示 ， 上述三类计算中心各有侧重 。 超级计算是一种通用算力 ， 在油气勘探、天气预报、材料开发等领域发挥不可或缺的作用；云计算重点做互联网信息服务的基础架构 ， 解决高并发访问和算力按需调度的问题；智能计算则是一种专用算力 ， 主要涉及语言、图像处理、决策等人工智能领域的应用 。
“各种‘算力’开放包容、通用融合、绿色低碳、自主安全 ， 是我们希望倡导的理念 。 ”张云泉说 。
质量账：看速度 ， 也看精度
同样的计算速度 ， 一个是“双精度”浮点运算能力 ， 一个是“单精度”运算能力 ， 导致二者的实际计算能力、应用场景大不相同 。
采访人员在采访中发现 ， 混淆不同类型的“算力” ， 导致个别地方以为花小钱建成先进的多功能计算集群 ， 却只能应用于特定领域 ， 其实多花了冤枉钱 。
还有个别地方 ， 可以只建用于特定领域的智能计算中心 ， 却“大马拉小车” ， 花了大价钱建设超级计算中心 。
中科院数学与系统科学研究院研究员张林波表示 ， 不同的计算中心相互无法替代 ， 适宜各自发挥特长 ， “算”自己擅长的数据 。
张云泉认为 ， 针对不同类型的“算力” ， 可制定一把统一度量的“尺子” 。 当前 ， 超级计算中心的衡量标准相对明确 ， 但智能计算中心还需要一把更精确的“标尺” 。
效率账：算力重要 ， 应用更重要
“中国的大数据产业将进入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段 。 ”在2021中国国际大数据产业博览会上 ， 工信部有关负责人这样表示 。
助力大数据产业的创新发展 ， 各类计算中心正在抓紧夯实“地基” 。 “算力”如何更加高效、更加经济适用 ， 成为多方努力的方向 。
中国工程院院士、清华大学教授郑纬民表示 ， 不管是超算中心还是智算中心 ， 首先要明确应用是什么 。 成熟的应用匹配 ， 将带动“算力”健康发展 。
“便宜的否定贵的 ， 或者贵的否定便宜的 ， 都不行 。 ”北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴说 ， 不同领域有不同要求 ， 适合自己应用的就是好机器 。
受访专家提醒 ， “算力”建设不仅包括基础硬件投入 ， 还包括后期软件、应用、人才等投入 ， 不必一味追求平台规模 。 在硬件平台与产业应用已经匹配的基础上 ， 可将更多资源投向软件开发、人才培育等需要长期投入的领域 。 （完）

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