在IPF2021浪潮数据中心合作伙伴大会上，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东院士表示当前智能计算面临着三大挑战——多元化、巨量化和生态化。
具体来看，三个方面：
第一，多元化。计算的关键任务是支撑业务的发展，不同的业务类型势必要求不同的计算系统完成，AI应用引入了新的计算类型，从推理到训练跨度大，数据类型从结构化到半结构化，复杂多样，通用CPU无法满足多元计算场景需求，此外，计算芯片代工模式越来越普及，但存在开发者学习成本高、用户应用千疑难、芯片制造难上规模等问题。
第二，巨量化。模型参数多，并且训练数据量大，预计2023年，训练模型参数量突破百万亿，巨量模型需要巨量内存，1块GPU板载高速内存容量约40GB，包含百万亿参数巨量模型，参数分配到每个GPU当中，要1万块GPU，训练当中还要额外存储，则需2万块GPU才能启动百万亿参数模型训练。当前的AI芯片架构是不足以支撑巨量模型参数存储需求的。AI算法本质上还是依赖量变的质变，很难从一个质变跳跃到另外一个质变。当前每天AI开放平台承载数万亿次交用量、海量的视频音频图片数据，对算力、应用承载力而言是巨大挑战。
第三，生态化，即AI技术链条和产业链条面临脱节问题。人工智能如何与应用场景更好地融合，始终是关键所在，这需要好的AI开发平台，需要AI算法研发人才对传统行业的需求场景、业务规律有更深层的理解。
总结
面对当前智能计算新格局，走在AI前沿的浪潮，启动新的5年计划，确定新的发展目标，将在技术、产品、生态上断创新，包括计算体系结构、计算产品体系等在内，持续推进并引领国内智慧计算的发展。
