“OpenAI最差的決定就是沒有開放它的大模型。”著名科技預言家凱文·凱利在2024年最新演講中強調開源對于AI發展的重要性。

的確，開源大模型近年來迸發出巨大的產業活力，推動了AI的協作與創新：2023年全球新發布的基礎模型中有三分之二為開源模型，80%以上的AI項目使用開源框架，開源大模型下載量超過3億次、并衍生出3萬個新模型……

華麗的數字背后，離不開計算產業的鼎力相助，尤其是開放計算功不可沒。如今，“開源大模型+開放計算”的黃金組合，正深刻影響著AI和計算產業的發展方向。正如浪潮信息服務器產品線總經理趙帥所言：“AI時代，開放計算重要價值在于應對多元算力挑戰，通過產業協作來促進AI的Scale和創新?！?/p>

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AI重構計算產業

2020年，大模型訓練Scaling Law黃金規則的提出，拉開了AI對于計算產業深遠影響的序幕。

所謂Scaling Law黃金規則，即大模型增加參數量、數據集和計算量，就可以得到性能更優的模型效果，當模型規模達到一定閾值，就會出現智能涌現。例如，Meta最新發布的開源Llama 3.1大模型參數規模高達4030億，能力取得長足進步，甚至在多個方面超越閉源大模型。

Scaling Law黃金規則意味著AI大模型的規模、復雜性、數據量將不斷攀升，對于算力等基礎設施提出極高挑戰。浪潮信息服務器產品線總經理趙帥在2024開放計算中國峰會上表示，AI大模型給基礎設施帶來了全面Scale的全新挑戰。

從產品技術維度來看，為應對AI大模型的規模性和復雜性，算力等基礎設施需要在縱向擴展（Scale up：單系統性能提升）和橫向擴展（Scale out：集群規模擴展）方面來解決挑戰：縱向擴展通過更強大或更多AI加速卡、處理器以及更高速互聯通信，來增加單個設備或節點的計算能力和計算效率；橫向擴展則通過不斷增加計算節點構建大規模集群來滿足AI大模型的算力需求。

“以算力橫向擴展為例，會帶來集群網絡帶寬、基礎設施快速部署、算力資源管理以及高效供電與制冷等一系列全新挑戰。”趙帥如是說，“當前算力的縱向擴展與橫向擴展正處于并存迭代、快速發展的過程。”

另一方面，AI大模型的市場應用迎來關鍵節點，持續帶動更加豐富和細化的算力需求。IDC認為，中國大模型應用在2024年進入到落地期，垂直領域大模型的商業化應用正在加速，尤其是多模態大模型的涌現，應用場景將更加豐富，對于AI算力需求迫切且多樣。

鑒于AI大模型對于算力基礎設施帶來的全方位需求，僅僅依靠傳統產業模式和一兩家領先廠商是遠遠不夠的，產業生態的協作與創新成為必然。因此，開放計算則再次被委寄以重望，并在產業協作實踐與創新中展現出巨大價值。OCP（開放計算社區）基金會理事 David Ramku直言，“人工智能的快速增長正在重構數據中心的生態系統，開放計算項目的全球化協作創新模式可以最大限度激發創新活力。”

據悉，過去三年里，OCP成員數量增長至360多家，增幅接近50%，社區項目和子項目數量超過40個。這其中，像OAM（開放加速規范項目）、開放液冷規范、OpenBMC等項目在帶動AI算力產業高質量和推動AI創新等方面成果顯著。在本次開放計算峰會上，開放算力模組規范(OCM)正式啟動，首批成員包括中國電子標準院、浪潮信息、Intel、AMD、百度等產業伙伴宣布立項，旨在解決AI時代的多元算力等系列挑戰。

02

OAM：硬件開放的完美價值體現

在大模型的帶動下，AI應用創新速度“一日千里”，也讓AI加速芯片成為市場中的香餑餑。

但一大批AI加速芯片企業、產品涌現，不僅讓市場一定程度陷入混亂的局面，也在兼容性、適配性等方面增加用戶使用AI算力產品的難度。如何實現各類AI加速卡兼容、接口標準化就成為破局的關鍵。因此，OAI（Open Accelerator Infrastructure）項目在2019年孕育而生，以解決單個服務器內多元AI加速卡形態和接口不統一、高速互連效率低、研發周期長等問題。

在OAI項目中，OAM設計規范發展最為迅速，獲得包括英偉達、英特爾、AMD、微軟、阿里巴巴、谷歌、浪潮信息等AI芯片企業、互聯網企業、系統廠商的廣泛支持，近年來完美展現出硬件開放的巨大產業價值。目前，OAM已成為全球最多高端AI加速芯片遵循的統一設計標準，全球20多家芯片企業支持OAM規范標準。

以AI系統研發為例，受制于AI芯片動輒兩三年的迭代升級周期，AI系統的產品設計難度大、研發周期長，愈發難以滿足快速變化的AI創新算力需求。OAM設計規范改變了一切，使得AI芯片可以節省研發時間6個月以上，并帶動以浪潮信息為代表系統廠商的產品創新速度。相關數據統計，OAM設計在過去幾年已為整體產業研發投入帶來數十億元的節省，AI算力產業創新的難度得以大幅降低，極大滿足市場需求。

浪潮信息是業界最早擁抱且深度參與OAM規范的系統廠商，并定義業界第一個符合OAM規范的8卡互連硬件系統，其全球首款支持多家不同型號AI加速芯片的開放計算系統MX1可讓不同的加速器共享統一的服務器，用戶可根據需求更換不同的AI加速芯片，而無需更換整機系統，大幅降低AI使用門檻。去年，浪潮信息發布基于OAM v1.5規范的開放加速計算平臺NF5698G7，支持多款基于OAM標準的開放加速芯片，推動完善著整個OAM產業生態。

“基于OAM的標準化平臺，不僅大大加速AI芯片的適配兼容過程，還有利于AI芯片產品的迭代升級，更讓算力部署和使用得以提速，從而快速支撐起大模型和AIGC應用的創新需求。”趙帥介紹道，“明年浪潮信息會基于UBB2.0推出交換拓撲，支撐正在開發的數十款OAM2.0產品的適配兼容?！?/p>

顯然，OAM成為開放計算產業鏈開放、協作成功的典范。當AI浪潮來臨之際，OAM真正以AI需求為牽引，通過硬件產品、設計規范和知識共享，實現產業鏈的高效協作、AI算力創新加速。例如，當前涌現出越來越多千卡、萬卡AI集群，但也帶來了AI大模型訓練的穩定性挑戰，意外中斷的情況頻發、有效訓練時間不足。為此，浪潮信息、字節等10余家企業聯合定義OAM監控管理規范，兼顧不同AI芯片功能特性，完善監控管理數據處理機制，構建分層故障診斷機制，定義標準數據傳輸協議格式，以降低AI芯片訓練的故障。

據悉，OAM規范還在持續迭代，未來基于OAM2.0規范的AI加速卡將支持1024張加速卡的卡間互聯，有望突破大模型互聯瓶頸。

03

開放算力模組規范OCM正式啟動

近年來，計算產業因為AI算力而受到廣泛關注，而通用算力似乎“備受冷落”。事實上，隨著AI大模型廣泛進入各行各業，AI大模型一方面與PC、手機、邊緣服務器等設備緊密結合，另一方面又與HPC、數據庫、大數據、BI、備份軟件等各類應用的深度融合，這一切使得算力范式再次變化，通用算力也需要迎接AI的浪潮，承擔起AI融合的重任。

“未來不僅僅是AI芯片，一切計算皆AI，通用算力也需要具備AI計算的能力。”趙帥旗幟鮮明地表示。

另一方面，通用算力芯片依然是計算產業中的核心骨干，并呈現出百花齊放的發展態勢，x86、ARM、RISC-V等不同架構的芯片高速發展，讓多元化算力的趨勢更加明顯。另一方面，不同CPU協議標準不統一，隨著系統功耗、總線速率、電流密度不斷提升，導致硬件開發、固件適配、部件測試資源等時間激增，給算力系統設計帶來巨大挑戰。

趙帥表示：“應用場景的豐富化、復雜化和快速變化，使得算力平臺的迭代速度需要提速。因此，需要一個統一的算力底座，來解決CPU計算的效率、兼容和迭代升級等問題。”

因此，本次開放計算峰會上啟動的開放算力模組規范(OCM)受到業界廣泛關注。OCM規范是將過去緊耦合的服務器架構進行“分散”，以CPU和內存作為最小的算力單元，通過標準化對外高速互連、管理協議、供電接口等來實現多CPU的“兼容并蓄”。

顯然，OCM規范對于開放計算、計算產業的意義重大。有了OCM規范之后，算力系統廠商可以加快產品迭代速度，并提升產品研發效率；另外，屆時，采用OCM規范的算力平臺針對不同應用需求，只需更換CPU即可，實現算力快速抵達用戶，讓用戶可根據需求變化快速地利用最先進、最適配的算力。

對于OCM標準化未來可能帶來產品同質化的挑戰。浪潮信息認為，標準化必然會帶來同質化，但計算產品走向標準化和開放化是大勢所趨，既能夠讓新技術實現快速迭代和落地，又能夠讓廠商與用戶連接更加緊密，更能夠促進新技術的產業化。

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全方位進化，加速AI創新

AI改變世界的“進度條”才剛剛開始。對于算力基礎設施而言，OAM、OCM等規范的出爐與實踐，僅僅是算力范式的進化。面向未來，隨著算力需求依然會持續大幅增加，算力還將繼續Scale，必須在運維、管理、制冷散熱等方面全方位進化，從而加速AI創新。

例如，異構多元算力的發展，必然會帶來固件平臺分支龐大、適配管理困難等挑戰。為此，浪潮信息去年發布了基于OpenBMC的InBry開放管理平臺，經過一年多的發展，實現多種管理規范的統一和多固件分支版本適配等挑戰，并建立統一管理規范和在標準接口規范下的異步、自主定制迭代，為AI的發展進一步做提速。

又如，AI芯片功耗的飆升，隨著萬卡、十萬卡規模的AI集群越來也多，整個數據中心能耗問題突出。產業鏈上下游亟需高效協作和推動液冷技術的產業化，讓液冷技術走進每一個數據中心。為此，浪潮信息聯合產業鏈合作伙伴制定了四個液冷相關標準，推動GPU、CPU等算力組件液冷化，以及模塊化標準接口、液冷機柜等，解決未來AI集群規模化下的能耗挑戰。

“開放計算對于計算產業未來發展的意義重大。作為產業鏈一份子，浪潮信息會堅定走開放的路線，并且更加開放、走的更快，擁抱新技術、推動技術產業化，實現與用戶、產業鏈共贏?！壁w帥表示。

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