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算力需与运力存力协同发展
新闻来源:    点击数:4097    更新时间:2023/8/31    收藏此页

加强顶层设计,加快标准建设,实现算力、运力、存力均衡发展。

强化产业自主创新,加快构建“云边端”协同、算存运融合的算力基础设施体系。

日前召开的2023中国算力大会宣布,我国算力总规模位居全球第二位,算力产业已初具规模。当前,大模型等人工智能技术的发展,引发算力需求爆发式增长,算力布局不断加速。但也要注意,算力发展离不开存力和运力的协同支撑,如果只重视算力却忽视运力和存力,也无法实现算力的高效利用。

算力是数字经济时代的关键生产力,是全社会数字化、智能化转型的重要基石。加快算力建设,能有效激发数据要素创新活力,加快数字产业化和产业数字化进程,催生新技术、新产业、新业态、新模式,发挥对经济发展效能的放大、叠加、倍增作用,并为加快建设现代化产业体系注入澎湃动力。算力已成为世界主要国家战略布局的新焦点,是新一轮科技革命和产业变革的必争之地。要抓住这一大国博弈的核心竞争力,我国自然也要加紧布局。

运力、存力与算力共同构成数字经济的核心底座。简言之,算力就是计算能力,运力是网络运载能力,存力则是数据存储能力。怎样理解这三者之间的关系?我们不妨把数字经济想象为一台大型计算机,那么算力就是中央处理器,运力则是主板电路,存力就是内存。中央处理器越强大,这台大型计算机的处理速度就越快,处理的数据量也就越大。但如果主板电路跟不上,数据信息就不能及时流畅地传输和共享;内存要是不够,数据信息就无法得到有效存储。这样来看,要让这台大型计算机发挥出最大效能,仅有强大的中央处理器显然是不够的。

算力需求越大,运力越要跟得上。以“东数西算”为例,这项工程旨在利用西部更丰富的算力资源,去支撑东部安博(中国)的算力需求。听起来很美,要实现却有诸多困难,一个重要原因就是数据传输难即运力问题。对应用实时性要求高的“热数据”,想要传到西部,所需的传输网络不仅要满足低时延、高可靠、大带宽、广覆盖等要求,还得面临跨区域、跨层级连接的挑战,要么传输效率很低,要么传输成本高昂。而大量适合运到西部的“冷数据”,当前的运输方式主要靠的还是卡车拉硬盘。

我国已存在算力与运力、存力发展不平衡的问题,甚至是重算力、轻存力。按照测算,我国将在2025年成为世界上数据量最大的国家,但公开数据显示,存力和算力的比重,美国目前是1.1,我国只有0.4,存力显然跟不上数据量的增速。事实上,存力并不仅仅指容量,还包括安全可靠、绿色低碳等综合能力,只有这样才能让数据存得下、跑得快、用得好。算力只有与运力、存力均衡配置,才能提升使用效率,真正发挥出数据要素的价值。

要实现算力、运力、存力高效协同发展,需统筹发力。一方面,进一步加强顶层设计,加快标准建设,优化算力、运力、存力的比率,实现三者均衡发展,提升算力综合供给能力。另一方面,强化产业自主创新,开展前沿技术研究,推进新技术、新产品落地应用,加快构建“云边端”协同、算存运融合的算力基础设施体系。

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