人工智能計算中心（青島站）探營：感受昇騰 AI“上天入海”的強大力量
作為我國的戰略性新興技術，人工智能已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，在這個數字經濟時代中，人工智能就是超級大腦，駕馭著千行百業組建成的龐大身軀穩步向前。
【資料圖】
隨著人工智能產業的不斷發展，今年 2 月份，青島人工智能計算中心正式上線，這是山東省首個大規模普惠人工智能算力集群，也是一體化、集約化、節能降耗的城市公共算力基礎設施。
據了解，青島人工智能計算中心基于昇騰 AI 基礎軟硬件平臺建設，首期建設 100P 算力，其承載著“一中心四平臺”的產業模式創新，解決算力普惠、科研創新、應用孵化與落地、人才培養等 AI 發展關鍵問題。
6 月 26 日-27 日，IT之家參加了“算力賦能 智慧青島 人工智能計算中心媒體探營（青島站）”活動，實地探訪青島人工智能計算中心，與高校負責人以及相關企業進行了深度交流，進一步了解青島本地的人工智能產業發展狀況。
這場媒體探營活動中，IT之家還見證了基于昇騰 AI 的白龍浮標項目下水海試，親身感受了昇騰是如何用“AI”賦能各行各業，推動產業升級和質變。
Atlas900 AI 集群作計算中心智慧底座，算力使用率已超 82%
第一站來到的是青島人工智能計算中心，該項目位于青島市人工智能產業園，于今年 2 月份正式上線。
青島人工智能計算中心首期建設 100P 算力，100P 算力是什么概念？其運算速度達到了每秒十億億次，大概相當于 5 萬臺高性能 PC 的算力水平！
據現場工作人員介紹，運營團隊前期對區域企業科研高校等做了算力需求調研，調研單位超過 270 家，算力需求達到 120P。所以青島人工智能計算中心上線即實現規模化運營，為廣大的青島算力用戶進行 AI 賦能。
計算中心的核心設備是 Atlas 900 AI 集群，由數千顆昇騰訓練處理器構成，通過華為集群通信庫和作業調度平臺，整合 HCCS、 PCIe 和 RoCE 三種高速接口，充分釋放昇騰訓練處理器的強大性能。可以讓研究人員更快地進行圖像、語音、自然語言等 AI 模型訓練，更高效地進行科研探索，加速商用進程。
據悉，青島人工智能計算中心算力使用率已達 82%，截至 2023 年 6 月 20 日，已與海爾、海信、中車四方、自然資源部第一海洋研究所、中國海洋大學等 50 多家頭部企業和科研機構、高校，面向智慧海洋、平安城市、智慧交通、工業質檢、智能制造、智慧電力六大領域，實現了 70 多個算法模型創新，孵化了 120 多個場景化解決方案。
北極“讀”冰、強對流精準預報，昇騰 AI 澎湃算力助力海洋科學發展
青島人工智能計算中心結合青島區位優勢與產業特色，在海洋領域推進 AI 前沿研究，在海洋氣象領域形成諸多重大科研成果，用 AI 助力海洋科學發展。
在第二站中國海洋大學，信息科學與工程學部部長、人工智能研究院院長董軍宇教授向我們分享了北極海冰大模型、瑯琊泊海洋環境預報大模型。
具體來看，瑯琊泊海洋環境預報大模型采用華為“全場景 AI 計算框架 Mindspore”，依托青島人工智能計算中心的澎湃算力，實現海面風場實時訂正、海浪實時訂正、強對流預報三部分。
瑯琊泊海洋環境預報大模型可以看做是全球首個強對流領域的“ChatGPT”，其能夠結合降雨氣候學特點，構建像素級全球強對流時空碼本，未來可對全球任意區域無需訓練，即做 2 小時內的強對流臨近預報，助力青島搶占全球海洋氣象領域災害預警制高點。
北極海冰大模型未來也將提升北極海冰及其它海洋條件的實時預報能力，實現首個基于人工智能的北極海冰亞公里級預報系統的業務化運行，相比于傳統數值模擬預報在預報精度和預報時延上分別提升 10% 和降低 20% 以上，為北極科考、航運、勘探提供決策依據，建立北極海域的高分辨率數字孿生，為北極領域的科學研究提供全面而準確的數據支持。
智能化“白龍”浮標首次下水，昇騰 AI 帶來三大技術升級
第三站來到國家深海基地管理中心，在這里，我們見證了基于昇騰 AI 的智能化“白龍”浮標下水海試。
“白龍”浮標是自然資源部第一海洋研究所自主研發的國內首套 6000 米級錨系浮標系統，是深海氣候觀測的重要支撐平臺。白龍浮標可搭載多要素傳感器，實現對海洋水文要素和海表氣象要素的高頻率采樣，并利用銥星 / 北斗 / 天通 / 4G 等通信手段，實時將觀測數據傳輸到位于青島的岸站數據中心。
據了解，自 2010 年以來，白龍浮標已經成功布放于印度洋、南海等海域，并于 2012 年在安達曼海實現了長達 13 個月的連續觀測和實時通訊。經過 10 余年的艱辛研發，到 2021 年白龍浮標技術已達到同類浮標的國際先進等水平，具備完全自主知識產權和模塊化級別的全部自主創新。這也是繼美國 TAO 浮標和日本 TRITON 浮標之后全球第三個深海氣候觀測錨系浮標系列。
此次海試的是智能化白龍化浮標，它是在原白龍浮標基礎上，利用昇騰 AI 基礎軟硬件平臺的邊緣計算等技術進行智能化升級而來。
據自然資源部第一海洋研究所正高級工程師寧春林介紹，加入昇騰 AI 后的白龍浮標，其性能提升主要在三個方面：
第一， 利用浮標實時監測數據和人工智能算法識別海洋關鍵過程并實現加密觀測。寧春林介紹，原先浮標無法在浮標端進行關鍵海洋現象的現場識別。目前，我們利用 AI 建立關鍵海洋過程的模型，例如內波識別模型，可以通過對白龍浮標觀測的實時海溫數據進行內波的識別，在主動識別到內波后，便可以及時進行加密觀測，從而獲取高時空分辨率的內波數據。
第二，利用浮標上的視頻監控數據和人工智能算法識別周圍的船和人并進行預警和現場取證。通過 AI 對安裝于浮標上的攝像機所拍攝的圖片進行識別，當識別出船和人并且判斷其大概率會進一步靠近浮標時，安裝在浮標上的聲光設備就會發出警告，同時把照片立刻傳回岸站留存為取證材料。
第三，利用浮標水下高速相機數據和人工智能算法識別和分類海洋浮游生物。原先需要將浮游生物照片取回，在實驗室進行圖像后處理識別與分類。而在智能化白龍浮標上，安裝有一個可以沿著包塑鋼纜自主升降的剖面儀，浮標可直接對安裝其上的浮游生物攝像儀所獲取的圖像進行現場 AI 識別和分類。
提供高能效比計算能力，助力衛星智能化轉型
昇騰 AI 所賦能的不僅僅包括海洋探索，還有讓“衛星”開口說話的能力。所以，第四站我們來到了北京航空航天大學青島研究院。
北京航空航天大學青島研究院于 2016 年 5 月 28 日正式成立，由北京航空航天大學、青島市政府、嶗山區政府以及校友企業歌爾集團四方合作共建。北京航空航天大學青島研究院自主研發了國內首個航空航天專用 AI 中臺（“天行 2.0”），為企業服務、科研教育、行業應用提供一系列“航空航天 + AI”解決方案，服務于林業保護、國土規劃、應急保障、裝備制造、測試仿真等多個領域。
在研究院內，北航青島空天技術應用研究院執行院長、青島空天行者科技有限公司 CEO 姚黎帆向我們展示了星載實時計算系統。
據介紹，星載實時計算系統以華為 Atlas 200 AI 加速模塊為主，搭配使用 FPGA 等關鍵器件極大保障項目安全、可靠、高效的交付能力。
其次，星載實時計算系統該載荷平臺還具備低功耗、高算力、高可靠、小型化、適配性強等核心優勢，可滿足在軌深度學習計算和通用計算需求，在衛星邊緣端提供高能效比的計算能力，通過在軌實時處理，將價值第一時間觸達客戶，助力衛星智能化轉型。
未來，將應用于商業航天領域各類衛星，極大提升衛星的 AI 運算能力，有力支撐自然資源保護、區域態勢感知等多類場景落地，未來也將同步拓展至各類對能耗要求比較敏感的行業，例如自動駕駛、邊緣計算等。
寫在最后
人工智能技術已經滲透到我們生活中的方方面面，也已經成為推動我國數字化時代飛速發展的澎湃勢能。與此同時，我國的算力需求也面臨著高速增長，在這個過程中，昇騰構建了中國算力的堅實底座。
在此次探營活動中，我們親身感受到了昇騰 AI 在智能制造、智慧海洋、航空航天領域內的深度賦能。而據IT之家了解，包括青島在內，目前全國已有 20 多個城市在規劃和建設人工智能計算中心。其中，深圳、武漢、中原、西安、成都、南京、杭州、沈陽、青島、重慶、天津已相繼上線或試運營。已經累計為 1200 + 企業、120 + 高校、70 + 科研單位提供了算力服務。
接下來，華為將始終堅持“硬件開放、軟件開源、使能伙伴、人才發展”的生態策略，聚焦昇騰 AI 基礎軟硬件平臺，以根深促葉茂，與產業界“共建、共享、共贏”AI 產業。
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