大数据产业年均增长超30% 给“算力”算一算账

大数据产业年均增长超30% 给“算力”算一算账_大数据资讯_中国IDC圈

5G应用，万物互联，海量数据涌现。随之而来，各类计算中心“百花齐放”，纷纷进入快速建设期。

怎么把数据“算”好，是创新发展的先手棋。这些“算力”是否够用？有无错位？值得算一算账。

数量账：数据增长，“算力”如何增长？

工业和信息化部公布，“十三五”时期，我国大数据产业年均复合增长率超过30%，数据中心的规模从2015年的124万家增长到2020年的500万家。

数据快速增长，对“算力”提出迫切需求。据工信部赛迪研究院发布的数据，尽管建设持续加快，北京、上海、广州、深圳等地仍存在数据中心供不应求的现象。

今年5月，国家发展改革委等会同有关部门印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在不同地区布局建设枢纽节点，并进一步打通网络传输通道，加快实施“东数西算”。

超级计算、云计算、智能计算……各种“算力”又有不同用途。中国大数据与智能计算产业联盟执行理事长、中科院计算技术研究所研究员张云泉表示，上述三类计算中心各有侧重。超级计算是一种通用算力，在油气勘探、天气预报、材料开发等领域发挥不可或缺的作用；云计算重点做互联网信息服务的基础架构，解决高并发访问和算力按需调度的问题；智能计算则是一种专用算力，主要涉及语言、图像处理、决策等人工智能领域的应用。

“各种‘算力’开放包容、通用融合、绿色低碳、自主安全，是我们希望倡导的理念。”张云泉说。

质量账：看速度，也看精度

同样的计算速度，一个是“双精度”浮点运算能力，一个是“单精度”运算能力，导致二者的实际计算能力、应用场景大不相同。

记者在采访中发现，混淆不同类型的“算力”，导致个别地方以为花小钱建成先进的多功能计算集群，却只能应用于特定领域，其实多花了冤枉钱。

还有个别地方，可以只建用于特定领域的智能计算中心，却“大马拉小车”，花了大价钱建设超级计算中心。

中科院数学与系统科学研究院研究员张林波表示，不同的计算中心相互无法替代，适宜各自发挥特长，“算”自己擅长的数据。

张云泉认为，针对不同类型的“算力”，可制定一把统一度量的“尺子”。当前，超级计算中心的衡量标准相对明确，但智能计算中心还需要一把更精确的“标尺”。

效率账：算力重要，应用更重要

“中国的大数据产业将进入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。”在2021中国国际大数据产业博览会上，工信部有关负责人这样表示。

助力大数据产业的创新发展，各类计算中心正在抓紧夯实“地基”。“算力”如何更加高效、更加经济适用，成为多方努力的方向。

中国工程院院士、清华大学教授郑纬民表示，不管是超算中心还是智算中心，首先要明确应用是什么。成熟的应用匹配，将带动“算力”健康发展。

“便宜的否定贵的，或者贵的否定便宜的，都不行。”北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴说，不同领域有不同要求，适合自己应用的就是好机器。

受访专家提醒，“算力”建设不仅包括基础硬件投入，还包括后期软件、应用、人才等投入，不必一味追求平台规模。在硬件平台与产业应用已经匹配的基础上，可将更多资源投向软件开发、人才培育等需要长期投入的领域。