华为发布人工智能计算中心服务解决方案，提供5A服务激发算力
华为发布人工智能计算中心服务解决方案，提供5A服务激发算力2021年11月19日[中国，深圳，2021年11月19日]华为正式发布“人工智能计算中心服务解决方案”，通过全栈服务解决方案，为客户提供5A服务体验，激发人工智能算力。
当前全球50多个国家包括中国，已将人工智能上升至国家战略层面，积极推进人工智能基础设施建设。中国也将人工智能作为科技与产业发展的制高点，科技部发布了“一中心+四平台”方案（人工智能计算中心，公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研创新和人才培养平台），推动人工智能产业集约集聚发展，加速科研创新成果孵化，吸引产业链聚合，培养人工智能人才。
华为IT产品技术服务部部长周义林表示：华为构建面向人工智能领域的全栈服务解决方案，提供“全栈（AllStack）、敏捷（Agile）、全时（AllOnline）、智能（AI）、聚赢（Aggregation&Win-Win）”5A级客户体验，支持人工智能计算中心建设与产业生态发展。
华为人工智能领域全栈的服务解决方案，包括算力咨询规划、技术集成、辅助运营和运维保障等4大服务，覆盖咨询规划、平台建设和运营推广等全周期。通过全栈服务解决方案，引领“全栈、敏捷、全时、智能、聚赢”的客户体验，激发人工智能算力，支持产业创新和AI人才培养。
A5客户体验：全栈、敏捷、全时、智能、聚赢
全栈客户体验：从设备到算力，首先基于客户全场景需求，围绕算力咨询、建设和运营等全周期，提供端到端全栈专业服务，全程护航算力集群建设、人工智能创新、产业聚合发展。在华为的技术能力与专业团队的基础上，依托数字化交付流程与质量管理体系，基于30年来ICT领域专业集成服务经验，打造专业集成服务能力。贯穿人工智能计算中心项目全生命周期的辅助运营服务，从提供设备转变为提供算力服务，促进实现人工智能计算中心良性运转的目标。
敏捷客户体验：从按序到按需，让算力获取像水电一样方便，企业、高校和科研机构更聚焦AI创新。基于计算中心建设的实际需求，调研用户的算力需求与创新痛点，进行科学规划与算力预测。基于预制化模块与全栈集成，将上线周期缩短至6个月内，支撑人工智能基础设施快速上线。华为算力调度服务，在提高算力平台利用效率并降低运营成本的基础上，实现资源按需敏捷调度，支持普惠算力和业务创新。
全时客户体验：从有感到无感，构建全场景智能运维服务，保障计算中心稳定运行，实现故障无感知。华为提供从问题、变更、备件、版本补丁等7*24全时守护设备和数据安全，让算力业务全时在线。智能预防服务通过对硬件、容量、性能、系统等进行智能学习和进化，实现80%的风险问题提前识别。
智能客户体验：从人治到智治，利用CloudAutoDeploy部署工具与全栈设计调优方法，实现硬件超高密度集成与算力超高性能的统一，ResNet-50训练时间相比业界缩短30%。为应对节能减排的国家战略，华为通过智能平台与液冷设计，实现动态节能，PUE值控制在1.15之内。同时，通过专业运营管理平台，ModelArts应用开发平台、iMOC运维平台等完善服务工具链，以智能化赋能AI产业。
聚赢客户体验：从个体到生态，华为全面开放人工智能领域的技术积累，面向不同发展阶段企业给予对应资源、技术等方面支撑。通过开发支持与应用创新孵化服务，开展人工智能应用开发和场景试验，支持打造区域人工智能应用创新。基于各类型培训、沙龙、训练营、人工智能大赛等活动培育人才，赋能开发者持续探索人工智能。联合举办生态活动牵引科技创新成果商用转化、形成重大产品创新和示范应用，聚合300+AI服务伙伴和广大AI生态组织和个人，共同创造价值，聚赢未来。
当前，华为人工智能计算中心已落户深圳、武汉、西安、许昌等多个城市。以算力之根深扎科技沃土，以服务之干滋养智慧之树。华为5A人工智能计算中心服务解决方案，助力“一中心+四平台”快速落地，促进人工智能产业创新与生态的聚合发展。
《人工智能计算中心发展白皮书》发布—新闻—科学网
《人工智能计算中心发展白皮书》发布
科技日报武汉10月11日电（记者刘志伟）11日，在武汉市国家新一代人工智能创新发展试验区启动仪式上，中国科学技术信息研究所、华为技术有限公司联合发布《人工智能计算中心发展白皮书》。
据悉，《人工智能计算中心发展白皮书》共4个章节，分别介绍了人工智能计算中心的概念、发展现状、总体架构和关键技术以及加快发展我国人工智能计算中心的建议。
中国科学技术信息研究所党委书记、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘表示：“人工智能计算中心未来将是一个非常重要的基础设施。发布白皮书的目的是在‘政产学研用’各个方面起到推动作用，提升社会各界对人工智能的关注。”
会上，武汉人工智能计算中心项目正式启动建设。计算中心将围绕武汉市国家新一代人工智能创新发展试验区，重点打造一中心四平台，以人工智能计算中心为主体，提供公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台和科研创新人才培养平台，助力武汉市智能制造、智慧医疗、智能数字设计与建造、智能网联汽车产业发展。
“不要盲目地重复建设和盲目地去抢占计算中心这样的基础资源，未来整体的全球经济可能不会迅速走出低谷，在财力有限的情况下，我们要聚集有限的资源和财力，打造支撑人工智能产业和生态发展的基础设施。”赵志耘说：人工智能技术仍在不断演进和变化，人工智能计算中心在建设过程中也会不断面临新的形势和挑战。我国人工智能计算中心的重点工作是解决“自主化”的问题，让关键技术安全、可靠。
赵志耘表示，我国已经批复的人工智能试验区有13个，未来还将批复其他的人工智能试验区。选择第一个计算中心开工建设的实验区发布“白皮书”，具有标志性的意义，它将引领未来实验区的建设。
9月初，科技部正式发文批复《武汉市建设国家新一代人工智能创新发展试验区方案》，支持武汉市建设国家新一代人工智能创新发展试验区。据了解，目前，武汉人工智能核心产业规模近100亿元。
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原标题：多地布局人工智能计算中心，为何如此重要？“十四五”开局之年，人工智能加速演进，机遇与挑战并存。加速建设以技术创新为核心的人工智能计算中心，成为推动人工智能产业发展的关键。
当前，AI产业化正进入深水区，无人驾驶、机器人、刷脸支付等人工智能产品和应用加速落地，机器视觉、语音识别等细分产业初具规模，人工智能正从极具想象力的商业概念成为具有超大发展前景的商业赛道。
《中国成长型AI企业研究报告》显示，2020年，全球人工智能行业在疫情下逆势而行，仅仅在中国，该领域的投融资金额就创下新高，达到1748亿元，相比2019年同比增长73.8%。
算力、算法、数据是人工智能三大马车，其中算力是基础，也是核心，随着数字经济进入新发展阶段，算力已成为核心资源之一。尤其当前大模型、多模态等人工智能技术发展，需要强大算力集群才能满足。因此，突破人工智能发展瓶颈，发展集约、绿色、可持续、高适配、强算力的人工智能计算中心是关键。
人工智能计算中心是建设国家新一代人工智能创新发展试验区的重要基础设施。政府牵头建设人工智能计算中心，能够实现集约化一体式建设，快速交付、快速上线、算力强劲、绿色节能。基于昇腾AI软硬件基础设施打造的算力集群，以政府建设并开放给科研机构及企业使用，既能满足算力的需求，又能解决对数据安全的困扰。
当前，多个地方正在加速布局人工智能计算中心，通过人工智能计算能力，使其算力更强、速度更快，赋予人工智能更强劲的“爬坡之力”。
2021年5月31日，武汉成为全国第一个正式投运人工智能计算中心的城市。武汉人工智能计算中心目前可支持人工智能重大应用的模型训练及推理，其核心围绕数字设计、智能制造、智慧城市、基因测序四大应用场景，可广泛服务于自动驾驶、智慧城市、智慧医疗、智能交通等多个领域。武汉人工智能计算中心算力集群提供的普惠算力，已开始对本地产业集群实施算力使能，当前已实现武汉人工智能计算中心已实现满载运营，目前仍在持续扩容中。据了解，其一期建设规模为100PFLOPSAI算力(FLOPS即每秒浮点运算次数，或每秒峰值速度)，算力底座是由数千颗昇腾AI处理器组成的Atlas900AI集群。
此外，西安、成都、河南的人工智能计算中心已经于日前开工。上海、南京、杭州、广州、大连、青岛、长沙、太原、南宁等地的人工智能计算中心也正在规划之中。
这些具有地方特色的人工智能计算中心，为建设提供新型信息基础设施，为科研提供支撑，为企业提供普惠AI算力，吸引产业链聚集，为人才培养创造环境，同时，通过运营构建良性的产业发展循环，实现产学研用融合发展；吸引大量企业和机构入驻合作，孵化出多模态和遥感等科研创新成果，提升企业人工智能应用水平，使能行业智能化发展。（中新网北京7月8日电）
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什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。