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伴隨8家大模型陸續通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案，文心一言率先向全社會全面開放，AIGC將真正迎來在國內實際落地開花的時期， “百模大戰”也將愈演愈烈。

ChatGPT帶領AIGC火爆的背后，支撐人工智能所需要的算力需求也隨之暴漲。數據顯示，GPT-4的模型參數在1.8萬億左右、13萬億訓練數據、一次訓練成本達6300萬美元等，大模型對算力的依賴顯而易見。除增加算力資源供給外，算力利用率優化、使用門檻降低也至關重要。無疑，實現算力、算法及應用的智能、協同調度，將算力更高效地轉化為生產力，成為制勝百模爭“算”時代的關鍵。

作為全產業鏈覆蓋的核心信息基礎設施企業，曙光對于大模型及大規模算力的支持與經驗，遠早于2023年。

近年來，基于對產業的深入洞察和前瞻預判，曙光在全國范圍內構建了包括智算中心、云中心、一體化大數據中心在內的各類算力中心，掌握了豐富多樣且通用性極強的算力資源。通過智能化調度和資源管理，將算力資源上云聯網，并以創新型算力服務平臺為出口，面向不同行業區域的用戶提供可便捷獲取的算力和應用。

截至目前，曙光已參與“悟道2.0”、“紫東太初”、“文心一言”、“通義千問”等多類大模型的訓練、微調、推理等工作，為其提供強勁算力支撐，累計完成30余個國內外主流大模型的適配孵化，包括業界熟知的GPT系列、LLaMA系列、GLM系列等。同等條件下，大模型訓練效率及訓練穩定性都得到顯著提升。

此外，針對大模型訓練帶來的挑戰，曙光與生態伙伴緊密聯合，與百度、阿里、智源研究院、智譜AI、復旦大學、之江實驗室、捷通華聲等業內領先企業及科研院所深度合作，充分調動起政、產、學、研、用各方力量，打造了面向不同應用場景的大模型一體機、大模型存儲解決方案等，提供從底層算力、框架、算法、應用等全棧AI能力，滿足多場景需求，加速大模型探索創新及產業化落地。

與此同時，由于大模型對算力的巨大需求，能耗問題日益嚴峻。自2011年開啟，曙光便致力于相關探索，研發了領先的浸沒式相變液冷技術和冷板式冷卻技術，構建了包含計算和存儲的全棧綠色計算方案，并已成功實現商業化部署。相比傳統風冷模式，在同等功率下，可為AI計算核心部件降溫20-30°C；在同等性能下，為算力設備降低能耗30%。目前，中國有超過58%的液冷數據中心選擇了曙光的技術方案。

信息產業在演變的每個階段，都會有主流的技術應用方向。在“萬變”的環境中，唯有把握前瞻趨勢、堅持打造核心競爭力才是應對變化的“不變”法則。無論是大模型，還是下一個新“風口”，曙光早已在等候。

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百模爭“算”時代，曙光已ready！