“过去仿真一次要10分钟，现在25秒就可以”

【文/观察者网 吕栋】
在数据、算法和算力“三驾马车”驱动下，人工智能的价值正逐步在行业中体现出来。通过近距离观察近几年的世界人工智能大会，“AI很火，落地却很难”的窘境正逐步告别历史。
“过去仿真一次要10分钟，现在25秒就可以了。而在一个大飞机的整个设计过程中，大概需要千万次仿真，这千万次，从每次10分钟到25秒，大家可以想象这是多么大效率的提升。”
9月2日，在2022世界人工智能大会（WAIC 2022）上，华为昇腾计算业务总裁张迪煊在接受观察者网等媒体采访时说道。
在当天举办的昇腾人工智能生态大会上，中国商飞上海飞机设计研究院联合华为发布了业界首个工业级流体仿真大模型“东方.御风”。
中国工程院院士、中国商飞首席科学家吴光辉在会上介绍，“东方.御风”是人工智能与流体力学深度融合，并在大飞机设计中的成功实践。人工智能技术将为大飞机制造带来新动能，承载了几代人梦想的中国大飞机，正在变为现实。
众所周知，AI大模型的训练部署，离不开算力的支撑。在这场生态大会上，中国算力网新增7个节点，节点总数超过20个，全国AI算力一张网布局基本完成；智能流体力学产业联合体也正式成立。

国产大飞机C919 图源：中国商飞
AI大模型赋能大飞机设计
“大模型已成为人工智能产业发展的大势所趋，”张迪煊告诉观察者网等媒体，过去是多个小模型支撑一个场景，而大模型具备更强泛化能力，可适配多个场景，带来生产效率的提升。目前，国家有关部委正在牵头制定大模型沙盘，避免科研机构和企业重复研发。
在本次昇腾人工智能生态大会上，中国商飞与昇腾AI打造的业界首个工业级流体仿真大模型——“东方·御风”正式亮相。
据介绍，“东方·御风”是基于昇腾AI打造的面向大型客机翼型流场高效高精度AI仿真预测模型。在昇思MindSpore流体仿真套件支持下，可有效提高对复杂流动的仿真能力，减少风洞试验的次数。同时，该模型对流场中变化剧烈的区域可进行精准预测，流场平均误差降低到万分之一量级，达到工业级标准。

图源：华为
“飞机的气动外形设计是飞机设计最基础、也是最核心的技术之一，决定了飞机的安全性、经济性与环保性，流体仿真是飞机气动设计的重要手段，飞机的空气动力学模拟仿真运算量非常大，需要借助超算，而有了“东方·御风”大模型的帮助，在精度一样的情况下，仿真时间只需要原来的二十五分之一。”中国工程院院士、中国商飞首席科学家吴光辉介绍称。
张迪煊则在媒体沟通会上提到，大飞机在飞行过程中有52%的阻力来自机翼，好的机翼设计对飞机的稳定运行、能耗都带来了非常大的改进。
“过去我们也没有想到人工智能怎么跟大飞机结合，但跟院士专家聊过之后，发现人工智能计算可以帮助大飞机的仿真设计。这种创新模式将极大助力AI跟行业的结合。”张迪煊表示。
在本次大会上，华为轮值董事长胡厚崑透露，华为已推出系列科学智能套件，把AI引入生物、物理、气象等科学领域，帮助科学家们用人工智能技术来解决传统和前沿的科学问题。目前已经推出了电磁仿真、分子动力学等科学智能套件，正在加速科研成果产业化。
为了让AI与流体力学领域深度融合，使能科研创新，智能流体力学产业联合体也在本次大会上成立。该联合体是在中国空气动力学会指导下，由唐志共、吴光辉、鄂维南等院士为代表的产业界领军人物和30多家全球头部流体力学高校、科研院所与龙头企业共同组建。
“产业界成立智能流体力学产业联合体的核心，是为了通过人工智能的方式解决原来科学计算的难题。因为人工智能的计算力很强，速度很快。通过人工智能跟流体力学的结合，可以更多通过人工智能的计算模型进行仿真。例如，可以通过大模型的开发去更好的设计机翼，也可以帮助高铁和跨海大桥在设计造型时减少风的阻力等。”张迪煊向观察者网等媒体表示。
全国AI算力一张网初具雏形
在人工智能产业蓬勃发展的过程中，算力作为基础资源不可或缺。中国工程院院士郑纬民曾撰文将算力分为三类：第一类是高性能计算，即“超算”；第二类是近两年才出现的人工智能计算，主要处理人工智能应用问题；第三类是数据中心，更多是通过云计算的方式提供算力公共服务。
相对应地，随着中国迈入数字经济时代，超算中心、人工智能计算中心以及全国一体化算力网络枢纽节点等，正作为国家新型算力基础设施加快建设。
“过去很多算力都掌握在企业手里，以企业自建自用为主。一些人工智能初创企业，或者科研院所的算力明显不足，某种程度上会减缓科研创新、科研成果的发布。通过建设算力中心的方式，可以解决各个城市算力稀缺的问题，给社会提供更普惠的算力。”张迪煊表示。
截至目前，全国已有20多个城市基于昇腾AI基础软硬件平台，建设了人工智能计算中心。
但与此同时，由于各地算力基础设施相对割裂，国内也存在着算力资源配置不均、数据流通效率有待提升、单点算力存在极限等问题。如何才能更好地汇聚和共享算力、数据、算法资源？建设全国统一的算力网络和算力大市场成为大势所趋。
今年5月底，鹏城实验室的“中国算力网（China Computing NET，C²NET）”计划首次公开。该计划提出要构建自主可控的算力网络技术体系，要“像建设电网一样建设国家算力网，像运营互联网一样运营算力网，让用户像用电一样使用算力服务”。
6月中旬，中国算力网——智算网络一期正式上线，标志着中国算力网计划的全面展开，鹏城云脑、北京、合肥、武汉、西安、成都、中原、南京、杭州等9个算力中心被接入，总算力超过2000P。
在本次大会上，沈阳、广州、重庆、昆明、福州、长沙、河北（廊坊）7个新增节点接入中国算力网，至此已有超过20个节点接入，包括人工智能计算中心、超算中心、一体化大数据中心算力枢纽等。多个人工智能计算中心间的AI算力调度与协同训练已完成初步验证，全国AI算力一张网初具雏形。

图源：华为
“中国算力网构建起来就是算力大平台了，”张迪煊向观察者网等媒体表示，水和电比较容易获取，本质上是因为互联互通。所以中国算力网首先解决连接问题，把算力连接在一起，可以实现东数西算、东数西存和东数西训。
他还提到，通过建设中国算力网，可以实现算力、数据和生态的汇聚，以及算力的交易流通，“以后上海算力不够时，可以从宁夏中卫的枢纽节点调度相应的算力。其实中国人均算力比较低，全球排在十几位，这也是为什么人工智能计算中心上线即饱和，因为算力资源很缺。”
“下一步算力上线即饱和的城市会有序地进行扩容，已经有一些城市启动相应的扩容计划，来满足更多的产学研算力需求，这也正是人工智能蓬勃发展的根本原因。”张迪煊表示。
在本届WAIC上，观察者网注意到，除了昇腾展出的AI硬件之外，阿里平头哥、寒武纪、燧原科技、壁仞科技、天数智芯等公司也均展出了自己的AI芯片。各家国产芯片厂商在百花齐放的同时，也均试图构建自己的软件生态，这让外界十分关注国内厂商之间如何形成合力。
张迪煊在媒体沟通会上表示，在芯片层面，华为希望能定义统一的接口。在框架层面希望定义统一的南向接口，南向是对接芯片层的，北向是对接应用层的，来定义统一的北向接口。这样可以帮助国产AI芯片厂商和软件厂商之间形成一个体系，真正发展壮大中国人工智能产业。
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