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  CV與大模型時代,科研算力面臨挑戰

  作為國內頂級的模式識別和計算機視覺領域學術盛會、CCFC類會議,本屆PRCV由中國圖象圖形學學會(CSIG)、中國人工智能學會(CAAI)、中國計算機學會(CCF)和中國自動化學會(CAA)聯合主辦,由上海交通大學承辦。

  尚明棟在PRCV發言中提到,當前,全球智能算力需求正以“超摩爾定律”的速度激增,但算力資源的分配卻呈現出顯著失衡,巨大的“算力鴻溝”仍橫亙在數字經濟發展的道路上。尤其在計算機視覺(CV)領域,這一矛盾更為突出。據Precedence Research數據預測,2025年全球AI市場規模將達到3138.8億美元,其中CV領域占比超35%。斯坦福HAI的研究顯示,目前僅38%的高校實驗室具備支撐CV大模型訓練的算力條件,供需差距懸殊。

  在科研場景中,“算力鴻溝”問題尤為顯著。高端算力供給本身存在缺口,跨校協作時又因資源分配機制不完善,進一步加劇了算力分配的失衡。同時,分布式算力部署流程復雜、實驗環境配置操作繁瑣,形成雙重技術阻礙,直接拖慢科研推進效率,更關鍵的是,算力資源閑置與科研預算受限的矛盾突出,導致成本與效率嚴重失衡。

  尚明棟舉例,高校實驗室的固定GPU設備,因科研需求“潮汐式”特點,訓練需求集中在短時間波峰,推理需求則較為分散,實際利用率僅10%-20%,造成大量科研經費隱性浪費。學生群體的困境更直接,傳統卡時計費模式下,單張A800顯卡每小時費用超百元,遠超多數課題預算,迫使學生不得不縮減實驗樣本量或降低模型復雜度,最終影響科研結果的完整性與準確性。

  針對這些痛點,尚明棟明確指出,九章云極正通過布局AI基礎設施,打造面向科研場景的普惠算力解決方案破局。其核心目標是讓算力像水、電一樣,實現便捷獲取與成本可控,從根本上緩解科研場景的算力困境。

  以普惠算力破解科研算力瓶頸

  九章云極提出的普惠算力,核心是“按度計量、按需消費”模式,以九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0為技術基座,通過虛擬化服務替代傳統硬件堆砌,將算力轉化為“度(DCU)”這一標準化計量單位,實現如電力計量般的高效流通,用戶僅需為實際消耗的算力付費,大幅降低使用成本。

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  尚明棟認為,九章云極打造科研算力普惠的落地,緊扣“可獲取、能負擔、易使用”三大核心目標。一方面構建“普惠算力=普惠×(算力+存力+運力)”的服務生態,以可復制、規模化的AIDC工程化能力保障算力供給,向全球輸出標準化中國方案;依托Alaya NeW Cloud降低使用成本,再通過易操作、模塊化的智能工具鏈簡化流程,打破大模型開發應用的技術壁壘,推動算力服務從基礎資源供給向普惠化生態演進,助力CV領域突破算力瓶頸。

  另一方面,九章云極同步打造科研專屬工具矩陣,形成從論文到落地的全鏈路支持。其中大模型實驗室Lab4AI.cn,定位為高校科研工作者、AI開發者的高性能GPU算力場景社區,整合“算力資源+實驗平臺+社區互動”三大模塊,聚焦高算力密集型場景,加速大模型技術從科研到應用的轉化;再輔以與LLaMA-Factory合作的在線大模型訓練與微調平臺、全托管式大模型推理服務平臺,共同構成完整工具體系。這套矩陣有效解決高校科研院所缺乏算力、算法與人才的困境,既降低開發者門檻,也提升用戶粘性,支撐AI應用生態落地。

  構建科研算力生態

  “以前跑數據每個月要消耗5760個A800云主機卡時,現在用1-64卡H800彈性資源就能出結果,還能按實際用量結算,省了不少預算。”北京某高校網絡實驗室里,這樣的算力升級場景正成為常態。目前,九章云極的普惠算力已在國內多所高校科研場景落地見效,通過與高校聯合研發先進算力調度算法、共建AI算力實驗室,進一步搭建共享算力網與算力池,推動各高校算力資源互聯互通,這一舉措不僅全面提升了高校整體算力水平,更為一流人才培養提供了堅實的算力支撐。

  如今,科研算力建設已不再是高校發展的“選擇題”,而是關乎創新競爭力的“生存題”。其核心價值在于將每一份算力精準轉化為教育生產力,支撐前沿科研創新的突破。隨著科研算力領域從單一資源供給,加速向“算力-工具-人才”協同的生態化模式轉型。

  尚明棟還表示,九章云極仍在持續落地構建科研算力生態,并提出三點核心倡議:以人才為核心,聯合高校開設相關實踐課程,提供免費算力額度與工具培訓,幫助學生掌握“算法+算力”復合能力;以科研為導向,共建“論文復現開源社區”,持續擴充Lab4AI.cn的論文庫,助力科研成果高效轉化;以生態為支撐,聯動高校與企業建立“閑置算力池”,向科研需求薄弱的團隊傾斜資源,推動“算力資源共享機制”落地。

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