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OCM規(guī)范的啟動，旨在建立基于處理器的標(biāo)準(zhǔn)化算力模組單元，通過統(tǒng)一不同處理器算力單元對外高速互連、管理協(xié)議、供電接口等，實現(xiàn)不同架構(gòu)處理器芯片兼容，構(gòu)建CPU的統(tǒng)一的算力底座，以解決CPU生態(tài)挑戰(zhàn)問題，方便客戶根據(jù)人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等多樣化應(yīng)用場景，靈活、快速匹配最適合的算力平臺，推動算力產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量快速發(fā)展。OCM開放標(biāo)準(zhǔn)的制定，能夠為用戶提供更多通用性強、綠色高效、安全可靠的算力選擇。

官方快三app下载中新網(wǎng)北京8月12日電 (袁佳薇 夏賓)2024開放計算中國峰會近日在京舉行，開放計算如何加速人工智能發(fā)展成為大會焦點話題。會上，“開放算力模組(OCM)”規(guī)范正式啟動，首批成員包括中國電子標(biāo)準(zhǔn)院、百度、小紅書、浪潮信息、聯(lián)想、超聚變、英特爾、AMD等機構(gòu)和企業(yè)。這是國內(nèi)首個服務(wù)器計算模組設(shè)計規(guī)范，產(chǎn)業(yè)上下游希望共同建立標(biāo)準(zhǔn)化的算力模組單元，構(gòu)建開放合作、融合創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，激發(fā)人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。

浪潮信息服務(wù)器產(chǎn)品線總經(jīng)理趙帥直言：“不僅僅是AI芯片，一切計算皆AI，通用算力也要具有AI計算的能力，但目前CPU處理器的迭代也非常快，而且不同平臺的技術(shù)路線和要求都不同，十多款芯片，可能要研發(fā)上百臺服務(wù)器。”

大會還發(fā)布了開放計算十大創(chuàng)新成果，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心部署指南、液冷式人工智能加速卡設(shè)計技術(shù)要求等，進一步體現(xiàn)出開放計算在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域所具備的創(chuàng)新活力。

智能時代，大模型正在重構(gòu)AI基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中心迎來算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲、管理、能效的全向Scale創(chuàng)新挑戰(zhàn)，需構(gòu)建全球化的開放協(xié)作平臺，合力解決上述重大問題，通過對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的全面優(yōu)化，為AI發(fā)展賦予無限可能。(完)

生成式人工智能的快速發(fā)展，帶來了更加豐富的智能應(yīng)用場景，而智能應(yīng)用的繁榮必然使得推理需要更多的算力來支撐，通用算力作為一種更加普遍且更易獲得的算力，一旦擁有AI計算的能力顯然會大大加速智能化進程。

為此，會上開放算力模組(OCM)規(guī)范正式啟動立項，旨在以CPU、內(nèi)存為核心構(gòu)建最小算力單元，兼容x86、ARM等多架構(gòu)芯片的多代處理器，方便用戶根據(jù)應(yīng)用場景靈活、快速組合。

本次峰會由開放計算社區(qū)OCP及開放標(biāo)準(zhǔn)組織OCTC(中國電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會開放計算標(biāo)準(zhǔn)工作委員會)聯(lián)合主辦，以“開放協(xié)同：協(xié)作、智慧、創(chuàng)新”為主題，聚焦數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能創(chuàng)新、開放計算生態(tài)、綠色計算發(fā)展、開放系統(tǒng)&CXL等議題，包括百度、阿里云、中國工商銀行、字節(jié)跳動、三星、浪潮信息、英偉達、偉創(chuàng)力、Solidigm、英特爾、世紀(jì)互聯(lián)等在內(nèi)的企業(yè)，以及千余名IT工程師和數(shù)據(jù)中心從業(yè)者參與大會。

在CPU多元化發(fā)展的趨勢下，如何快速完成CPU到計算系統(tǒng)的創(chuàng)新，使其能夠適用于AI推理負(fù)載，已經(jīng)成為緩解當(dāng)前AI算力稀缺、推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

趙帥認(rèn)為，開放計算對于智算時代有非常重要的意義和價值，要用開放應(yīng)對多元算力的挑戰(zhàn)，同樣也要用開放促進現(xiàn)在算力的Scale。算力Scale是Scale up(單系統(tǒng)性能提升)與Scale out(集群規(guī)模擴展)并存迭代、快速發(fā)展的過程?，F(xiàn)階段，開放加速模組和開放網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了算力的Scale，開放固件解決方案實現(xiàn)了管理的Scale，開放標(biāo)準(zhǔn)和開放生態(tài)實現(xiàn)了基礎(chǔ)設(shè)施的Scale，未來要以開放創(chuàng)新加速算力系統(tǒng)全向Scale，應(yīng)對大模型Scaling Law。

此外，生成式人工智能正在重構(gòu)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，對計算效能、存儲容量及性能、網(wǎng)絡(luò)方案、資源調(diào)度管理、能效控制與管理各個方面均提出更高要求，全向Scale(性能增強和規(guī)模擴展)能力成為構(gòu)建先進AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心。在本屆峰會上，包括CXL技術(shù)、面向AI的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、首款16通道PCIe5.0 TLC固態(tài)硬盤等一大批創(chuàng)新技術(shù)與產(chǎn)品方案，將進一步提升數(shù)據(jù)中心的Scale能力。

但目前x86、ARM、RISC-V等不同架構(gòu)的CPU協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致硬件開發(fā)、固件適配、部件測試等耗時巨大，同時為了更好適應(yīng)AI推理高并行的計算特點，CPU總線互聯(lián)帶寬、內(nèi)存帶寬及容量也需要特別優(yōu)化，使得系統(tǒng)功耗、總線速率、電流密度不斷提升……多種因素疊加之下，算力系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)周期漫長且成本高昂。