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京东曹鹏:鼓励使用自主可控智算资源,加强国产化GPU使用比重

【文/观察者网 周毅,编辑 张广凯】

DeepSeek的火爆,让AI成为当下中国新兴产业崛起的历史性机遇。与AI发展息息相关的算力基础设施等话题,尤其是国产化,成为各界关注的焦点。

今年全国两会,全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏带来一系列提案,围绕加强异构算力建设、实现智算普惠等话题建言献策。

异构智算是一种通过整合多种不同类型的处理器(如CPU、GPU、FPGA、ASIC等)协同工作的计算模式,旨在应对人工智能、大数据等场景下对算力效率、性能和灵活性的更高需求。其核心在于根据任务特性选择最优的计算单元,实现资源的高效分配和性能最大化。

曹鹏委员对观察者网表示,想要兼顾供应链安全与技术跃迁发展,核心在于构建国产技术从"可用"向"好用"跃迁的良性循环。要加强异构智算建设,打破区域壁垒,实现跨地域、跨架构的算力协同;同时加强国产化GPU适配国产的算力调度软件,建设自主可控的智算基础,加强国产化智算使用的比重,为行业智能化发展提供有力支撑。

曹鹏委员建议,政策配套支持时,应当注重三个维度:一是通过链长机制,强化龙头企业对产业链上下游的技术辐射作用;二是推动异构智算建设,通过以政策引导、标准化建设、典型案例树立等方式,推动算力协同调度;三是鼓励使用自主可控智算资源,尤其是关键领域,加强国产化GPU在应用中所占的比重。

年初至今,以DeepSeek为代表的中国AI新势力席卷全球,在世界范围内带来一场卓尔不凡的效率革命和中国方案,某种程度上提供了一种截然不同的AI新范式。

今年两会期间,曹鹏委员在访谈中指出,DeepSeek带来的效率革命主要体现在算法优化与算力协同两个层面。

算法优化上,DeepSeek通过创新的模型架构设计(如稀疏计算、动态资源分配)和训练策略(如混合精度、分布式并行),显著降低了算力消耗与训练成本。例如,DeepSeek在同等参数量下推理速度提升30%-50%,且支持国产芯片适配,减少对单一硬件生态的依赖。

“这一技术(DeepSeek)突破直接改变了大模型生态。中小企业和开发者得以更低成本调用先进模型能力,推动AI应用从‘大厂专属’走向普惠化”,曹鹏委员指出,“另一方面,这也倒逼全球大模型竞争从‘堆参数’转向‘拼效率’,加速行业技术迭代。”

曹鹏委员认为,在算力资源生态上面,DeepSeek的异军突起,影响更为深远。曹鹏委员指出,DeepSeek的异构兼容特性,推动算力资源从“集中式消耗”转向“动态化共享”,例如通过云边端协同,将高负载任务分配至云端,边缘端处理轻量化推理,整体利用率提升50%以上。

今年两会,曹鹏委员提议,针对国产算力底座建设,应该聚焦三点:

自主可控与生态兼容并重:优先扶持国产芯片(如昇腾、海光)与主流框架(PyTorch、TensorFlow)的深度适配,通过开源社区共建工具链,降低开发迁移成本。

构建“算力-算法-数据”三角闭环:借鉴京东云“存算协同”经验,建立区域级智算中心,集成向量数据库、实时数据仓库等基础设施,支撑算法快速迭代与数据高效利用。

政策引导普惠与绿色算力:对采用国产算力集群的企业给予税收减免,强制要求新建数据中心液冷技术覆盖率超50%,并通过算力交易平台推动闲置资源跨区域流转,缩小东西部算力鸿沟。

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