【复旦大学】人工智能与先进计算融合创新关键技术与基础支撑体系研究蓝皮书

近日，由复旦大学牵头，联合清华大学、北京大学等多家知名高校及科研机构发布了《人工智能与先进计算融合创新关键技术与基础支撑体系研究蓝皮书》。该报告深入探讨了人工智能与先进计算技术融合创新的关键技术及基础支撑体系，旨在为国家深入推进“人工智能+”行动、加速人工智能规模化商业化应用提供理论支撑和技术指导。报告内容涵盖了从生成式变结构计算、软件定义互连、晶圆级封装与物理实现，到超融合算力网络环境、AI计算应用系统内生安全等多个前沿技术领域，为全球数字经济打造高可靠、高可信、高效能的智能底座提供了科学依据和实践路径。报告中不仅详细介绍了各项技术的理论基础和应用前景，还提出了具体的技术发展路线图和政策建议，是一份对学术界和产业界都具有重要参考价值的研究报告。

人工智能正在改变我们的世界，而这份《人工智能与先进计算融合创新关键技术与基础支撑体系研究蓝皮书》为我们揭示了背后的一些关键技术。报告指出，人工智能和先进计算的融合迎来了历史机遇，我们正需要突破传统计算的局限，以满足对算力“高智能、低时延、零信任”的极致需求。

报告中提到，晶上生成式变结构计算为人工智能与先进计算融合提供了新路径。这种计算方式通过动态重构硬件资源与任务的映射关系，化解了应用需求多样性的矛盾。这意味着，我们的计算机将能够根据不同任务的需求，实时调整自己的结构，从而提高效率和性能。

在软件定义互连方面，报告强调了其在打破传统计算结构瓶颈中的作用。软件定义互连能够支持不同协议、不同带宽、不同互连模式的数据交互通信需求，为变结构计算提供高密度物理基座。

报告还提到了晶圆级封装技术，这是实现算力密度大幅提升的关键。在28nm工艺下，算力密度较传统方案提升了3个数量级，这为变结构计算提供了强大的物理支持。

超融合算力网络环境是报告中的另一个亮点。这种环境为大规模算力优化提供了关键支撑，通过AI计算内生安全技术，实现了安全与效能的协同演进。

报告中对AI计算应用系统内生安全的重要性也做了强调。内生安全架构能够化解大模型对抗攻击、数据投毒等未知风险，这对于保护我们的智能系统至关重要。

最后，报告提出了智能调度高效柔性负荷微网能源系统的概念，这一系统能够解决AI算力激增与新能源波动性的挑战，为算力基础设施注入可持续动能。

通过这些技术，人工智能与先进计算的深度融合将推动计算范式从“工具赋能”向“体系重构”跃迁，实现“智能驱动决策、安全融入基因、能效突破极限”的终极目标。

报告中的数据也让我们印象深刻。例如，我国智能算力规模在2024年达到了725.3百亿亿次/秒，同比增长74.1%，这个增长速度是通用算力增幅的3倍以上。这表明，我们对算力的需求正在迅速增长。

同时，报告也提醒我们，AI算力的崛起带来了旺盛的电力需求。例如，GPT-3大模型单次训练的耗电量为128.7万千瓦时，相当于430个家庭一整年的生活用电量。这让我们意识到，算力的发展必须与能源供应相匹配。

报告的灵感来自于这份蓝皮书，它为我们提供了对人工智能与先进计算融合创新关键技术的深刻洞见。除了这份报告，还有许多同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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