鄭緯民指出，人工智能計算在海量數據、實(shí)時(shí)響應、極端條件等場(chǎng)景下相較通用計算優(yōu)勢愈發(fā)明顯。預計到2025年，我國人工智能算力總量將超過(guò)1800EFlops，AI算力占整個(gè)算力的比重超過(guò)85%。

　　“以后的計算機中AI計算機和處理人工智能的計算機將占很大比例，特別是隨著(zhù)ChatGPT的發(fā)展，算力需求大幅提升，迎來(lái)了高速擴張時(shí)代。”鄭緯民表示。

　　在談及AI計算與HPC（高性能計算）的區別時(shí)，鄭緯民指出，HPC通常應用在天氣預報、核聚變模擬、飛行器設計等領(lǐng)域，而AI計算是做分類(lèi)、回歸、自然語(yǔ)言處理等，二者應用場(chǎng)合不同，運算精度也不一樣。

　　鄭緯民認為AI算力基礎設施的設計需要遵循計算平衡、網(wǎng)絡(luò )平衡、IO子系統平衡的原則。

　　“傳統的高性能計算機的測試結果與人工智能需要的性能不完全一致。高性能計算算力測試程序主要使用雙精度浮點(diǎn)數運算，即64位浮點(diǎn)運算，人工智能訓練以單精度浮點(diǎn)數，即32位浮點(diǎn)數為主。”在鄭緯民看來(lái)，現在要做符合語(yǔ)言模型的訓練，就要考慮半精度平衡性，即設計中主要考慮半精度運營(yíng)性能，又要注意雙精度運算能力不能過(guò)低，所以雙精度與半精度運算性能之比為1:100較好。

　　“現在很多廠(chǎng)家都已經(jīng)在考慮這三個(gè)平衡設計，國內也有差不多30個(gè)城市在建或者建好了AI超算中心。”據其預測，HPC+AI+大數據中心在未來(lái)不超過(guò)5年的時(shí)間內將會(huì )融合到一臺計算機中，“既可以做HPC，又可以做AI，也能處理大數據”。