北京8月12日電 (袁佳薇 夏賓)2024開放計算中國峰會近日在京舉行，開放計算如何加速人工智能發展成為大會焦點話題。會上，“開放算力模組(OCM)”規范正式啟動，首批成員包括中國電子標準院、百度、小紅書、浪潮信息、聯想、超聚變、英特爾、AMD等機構和企業。這是國內首個服務器計算模組設計規范，產業上下游希望共同建立標準化的算力模組單元，構建開放合作、融合創新的產業生態，激發人工智能技術創新發展。

圖說：“開放算力模組(OCM)”規范正式啟動。攝影：主辦方供圖。

本次峰會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦，以“開放協同：協作、智慧、創新”為主題，聚焦數據中心基礎設施、人工智能創新、開放計算生態、綠色計算發展、開放系統&CXL等議題，包括百度、阿里云、中國工商銀行、字節跳動、三星、浪潮信息、英偉達、偉創力、Solidigm、英特爾、世紀互聯等在內的企業，以及千余名IT工程師和數據中心從業者參與大會。

生成式人工智能的快速發展，帶來了更加豐富的智能應用場景，而智能應用的繁榮必然使得推理需要更多的算力來支撐，通用算力作為一種更加普遍且更易獲得的算力，一旦擁有AI計算的能力顯然會大大加速智能化進程。

浪潮信息服務器產品線總經理趙帥直言：“不僅僅是AI芯片，一切計算皆AI，通用算力也要具有AI計算的能力，但目前CPU處理器的迭代也非常快，而且不同平臺的技術路線和要求都不同，十多款芯片，可能要研發上百臺服務器。”

但目前x86、ARM、RISC-V等不同架構的CPU協議標準不統一，導致硬件開發、固件適配、部件測試等耗時巨大，同時為了更好適應AI推理高并行的計算特點，CPU總線互聯帶寬、內存帶寬及容量也需要特別優化，使得系統功耗、總線速率、電流密度不斷提升……多種因素疊加之下，算力系統的設計與開發周期漫長且成本高昂。

在CPU多元化發展的趨勢下，如何快速完成CPU到計算系統的創新，使其能夠適用于AI推理負載，已經成為緩解當前AI算力稀缺、推動人工智能發展的關鍵環節。

為此，會上開放算力模組(OCM)規范正式啟動立項，旨在以CPU、內存為核心構建最小算力單元，兼容x86、ARM等多架構芯片的多代處理器，方便用戶根據應用場景靈活、快速組合。

OCM規范的啟動，旨在建立基于處理器的標準化算力模組單元，通過統一不同處理器算力單元對外高速互連、管理協議、供電接口等，實現不同架構處理器芯片兼容，構建CPU的統一的算力底座，以解決CPU生態挑戰問題，方便客戶根據人工智能、云計算、大數據等多樣化應用場景，靈活、快速匹配最適合的算力平臺，推動算力產業高質量快速發展。OCM開放標準的制定，能夠為用戶提供更多通用性強、綠色高效、安全可靠的算力選擇。

此外，生成式人工智能正在重構數據中心基礎設施，對計算效能、存儲容量及性能、網絡方案、資源調度管理、能效控制與管理各個方面均提出更高要求，全向Scale(性能增強和規模擴展)能力成為構建先進AI基礎設施的核心。在本屆峰會上，包括CXL技術、面向AI的網絡架構、首款16通道PCIe5.0 TLC固態硬盤等一大批創新技術與產品方案，將進一步提升數據中心的Scale能力。

趙帥認為，開放計算對于智算時代有非常重要的意義和價值，要用開放應對多元算力的挑戰，同樣也要用開放促進現在算力的Scale。算力Scale是Scale up(單系統性能提升)與Scale out(集群規模擴展)并存迭代、快速發展的過程?，F階段，開放加速模組和開放網絡實現了算力的Scale，開放固件解決方案實現了管理的Scale，開放標準和開放生態實現了基礎設施的Scale，未來要以開放創新加速算力系統全向Scale，應對大模型Scaling Law。

大會還發布了開放計算十大創新成果，包括超大規模數據中心部署指南、液冷式人工智能加速卡設計技術要求等，進一步體現出開放計算在數據中心領域所具備的創新活力。

智能時代，大模型正在重構AI基礎設施，數據中心迎來算力、網絡、存儲、管理、能效的全向Scale創新挑戰，需構建全球化的開放協作平臺，合力解決上述重大問題，通過對人工智能基礎設施的全面優化，為AI發展賦予無限可能