“前兩年，我的提案關注‘東數西算’宏觀布局，今年更聚焦于‘超智融合’趨勢下的發展問題。”3月4日，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉在接受《中國科學報》采訪時說，這幾年他都圍繞算力基礎設施建設的相關議題“跑”提案。
用張云泉的話來說，一份好的提案不是寫出來的，而是跑出來的。在過去一年的時間里他走訪了國內大大小小的多家算力中心及相關企業，對于當下算力產業發展狀況有了細致了解。
張云泉委員。本人供圖
作為計算領域的專家，張云泉今年準備再次圍繞算力設施建設與智算產業發展，提出以超智融合突破“算力圍城”的新提案，呼吁加快高端算力設施建設，提升算力使用效率，以應對人工智能大模型快速發展所帶來的“算力圍城”困局。
“政協委員提案不是‘一錘子買賣’，不光要四處調研發現問題、寫成提案指出問題，還要持續跟進解決問題。”張云泉說。
“隨著DeepSeek等AI開源大模型涌現，大模型在各個行業的應用不斷變多，這對算力基礎設施建設提出了新需求。”張云泉對國內的算力產業發展洞若觀火：當前算力市場存在供需性矛盾——算力結構單一、高端算力緊缺，同時，算力基礎設施與國際領先水平存在代際差異，制約了大模型迭代創新速度。
“我認為這種供需失衡，首先反映在規模上。”他介紹，目前國內公開的主要智算中心單體規模僅在100~1000Pflops（1Pflops即每秒千萬億次浮點運算）之間；而高端智算中心要求具備萬卡級分布式訓練能力，性能需達到10Eflops@BF16以上（1Eflops即每秒百億億次浮點運算，BF16是一種16 位的浮點數數據格式，此處指“BF16精度的性能不低于10E”）。另外，部分智算中心只考慮低精度訓練算力需求，未結合行業場景考慮混合精度融合算力需求，導致通用性不強；而國產高性能可擴展并行訓推編程框架和優化工具鏈的缺失還導致國產大規模智算機群計算效率普遍偏低，可擴展性不高。
對于算力設施建設與智算產業發展的諸多痛點，張云泉呼吁，一方面要從算力供給側引導高端算力發展走“超智融合”技術路線，建設大算力、全精度、高互聯的高端智算中心，并發展先進存力，促進產業界均衡配置算力與存力資源；另一方面要從算力應用側，重點支持頭部基礎大模型企業，打造世界領先開源開放主權級基礎通用大模型，鼓勵開放更多應用場景。
他介紹，“超智融合”是計算領域近年來的熱點話題，其核心思想是將超算與智算的能力相結合，以滿足在人工智能高速發展背景下的各行業多元算力需求。對此我國已有相關布局，如國家超算互聯網等算力平臺，正成為國內“超智融合”技術演變的重要依托。
張云泉多年對算力設施的建言，也逐漸發揮著作用：2023年他提出《關于合理規劃算力網建設，確保東數西算健康發展》提案，建議建設國家級算力調度和交易平臺，目前已得到相關部門的正式答復和辦理。
談及他對算力建設的堅持，張云泉笑稱：“提案就像種樹，不能只播種不養護。既然擔任了政協委員，就得為數字中國栽種好算力這棵大樹。”
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