5月9日，在杭州召開的“之江圓桌會”上，由之江實驗室孵化的浙江省之江發(fā)展基金會和新興的杭州市人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟聯(lián)合承辦，并聚焦于“人工智能的競爭：機遇與挑戰(zhàn)”這一議題展開深入討論。會議邀請到了我國頂級科學(xué)家、企業(yè)家以及業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍人物等共計20余人參與分享，包括江實驗室主任王堅院士、智能計算設(shè)施創(chuàng)新中心研究員張汝云、數(shù)據(jù)樞紐與安全研究中心特聘專家韓定一、杭州電子科技大學(xué)教授孔萬增、復(fù)旦大學(xué)人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院研究員徐盈輝、摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中等。

摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中在會上透露，為了滿足國內(nèi)對AI算力的迫切需求，他們正在積極尋求與國內(nèi)頂尖科研機構(gòu)的深度合作，共同推動更大規(guī)模的AI智算集群項目。他強調(diào)，理想的合作伙伴應(yīng)具備與摩爾線程相同的國產(chǎn)算力建設(shè)理念，致力于降低大模型與人工智能的計算成本，為國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供更廣闊的空間。

以下為張建中的演講內(nèi)容摘要：

面對算力挑戰(zhàn)，芯片企業(yè)需要從體系架構(gòu)、應(yīng)用軟件及芯片生態(tài)等多方面進行創(chuàng)新與突破。由于芯片生態(tài)的復(fù)雜性，從設(shè)計到生產(chǎn)再到應(yīng)用，涉及到眾多環(huán)節(jié)，因此芯片廠商需要從源頭做起，打通整個產(chǎn)業(yè)鏈，以綜合性的計算平臺優(yōu)勢應(yīng)對挑戰(zhàn)。

摩爾線程的愿景是成為一家專注于加速計算平臺的企業(yè)。其所有芯片均基于自主研發(fā)的MUSA統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)，能夠適應(yīng)未來各種計算需求，同時兼容CUDA，與國際生態(tài)接軌。

目前，大模型的應(yīng)用場景仍相對有限，而諸如AI for science等其他領(lǐng)域的計算需求將更為龐大。除AI計算加速外，摩爾線程還具備3D圖形渲染、視頻編解碼、物理仿真和科學(xué)計算等多元化計算能力，未來有望為更多應(yīng)用場景提供支持。

千卡或萬卡GPU集群是一個大型復(fù)雜系統(tǒng)，涉及諸多技術(shù)領(lǐng)域，如計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲、驅(qū)動、云原生、集群管理、AI軟件棧等。摩爾線程通過成功部署夸娥千卡智算集群的實踐經(jīng)驗，已經(jīng)形成了一套完整且系統(tǒng)的解決方案，確立了競爭優(yōu)勢。

為解決當前大模型帶來的國內(nèi)AI算力剛需，摩爾線程正計劃與國內(nèi)一些頂尖的機構(gòu)合作推進更大規(guī)模的AI智算集群。我們理想的合作伙伴，雙方在國產(chǎn)算力建設(shè)理念上高度一致，將為國內(nèi)大模型與人工智能的發(fā)展提供更加普惠的計算成本。

我們都知道，通用性和成本息息相關(guān)，只有利用率高，相對成本才會更低。摩爾線程堅持的是一條通用技術(shù)路線，我們的目標是解決國產(chǎn)算力可用問題，并形成算力成本優(yōu)勢，以國產(chǎn)算力的強力引擎，為數(shù)智世界賦能。