2024

GDCC

智算奔涌

Global Distributed Cloud Conference，GDCC

2024年3月27日

中国 · 北京

全球分布式云大会

AI智算服务&

AI大模型训练及应用

GDCC

随着AIGC在近年引发的人工智能风潮，云计算服务正进入以大模型为核心的新阶段。人工智能技术的持续进步，大型AI模型受到了极大的关注，并成为了研究的热点领域之一。它们正在迎来生成式AI等更为高级的技术挑战，这导致了其复杂性的急剧增加。以Chat GPT为典型的对话式AI应用，已经引发了被誉为“第四次科技革命”的浪潮，同时也激发了全球范围内关于AI是否会取代人类智能的辩论。这场转型不仅促使云服务深度整合并借助AI技术进行创新，而且基于AI的计算力量，为各个行业提供了坚实的算力基础，进而为数字经济加固了分布式云的基础设施。

在国内，一场汇集尖端科技交流、全方位实践应用展示以及多元商业合作机遇的顶级行业盛会——全球分布式云大会正蓄势待发，持续发挥其作为产业对接桥梁的重要作用，致力于推进中国云计算行业的繁荣壮大，并以前沿的分布式云技术为核心驱动力，为我国数字经济发展注入源源不断的活力与创新动能。

在此，全球分布式云联盟热烈诚邀您共襄盛举，一同参与这场科技界的璀璨盛典，亲身体验最前沿的技术指导与丰富的实践案例，携手把握新时代下的价值蓝海，为企业和个人发展开辟前所未有的崭新机遇！

——全球分布式云联盟

GDCC

01

大会背景

2023年见证了人工智能与云计算领域的深度融合与集中爆发，其中GPT模型的横空出世对全球科技革新产生了深远的影响，颠覆性地推动了计算机智能应用的边界。这一趋势在分布式云架构下得到了进一步强化和扩展，AI技术深度融入云计算服务的血脉之中，驱动着云服务体系向大模型时代全面转型，并依托强大的AI算力构筑起千行百业坚实的数字基石，有力支撑起了数字经济发展的新型分布式云基础设施。

然而，在迎接这一巨大发展机遇的同时，我们也不可避免地遭遇一系列棘手的挑战：面对不断变化的分布式云环境，我们如何有效调配资源，确保大型模型在各个层级的计算节点上都能展现出高效率与灵活性？我们应如何建立并完善云端与边缘节点之间的协同计算机制，以便最大化整体性能？再者，我们如何在保护分布式云环境安全和隐私方面取得切实的成果？

本届大会将以“智算奔涌”为核心议题，旨在邀请来自全球各地的顶级专家、学者以及企业领袖，共同探讨和解决分布式云与AI融合带来的技术壁垒、商业模式创新以及伦理道德方面的难题，携手构筑一个更智慧化、更高性能、更安全可靠的未来技术生态系统。

02

专场介绍

AI智算服务&

AI大模型训练及应用

智能计算服务在AI领域通过运用异构计算技术，显著优化了模型训练与逻辑推理的处理效率。这推动了分布式计算基础架构的发展，该架构不仅性能卓越、运行稳定，而且能够适应不同地区的部署要求。服务提供者深入优化了计算硬件、网络链接和数据存储系统，并构建了用户友好的开发环境，从而降低了开展AI技术开发的门槛，并激励了对各类芯片进行更广泛的适配与创新探索。

 AI智算服务的这些内容共同构成了一个完整的服务体系，它们不仅能够支持AI技术的研发和应用，还能够推动产业的智能化升级，加速数字经济的发展。随着人工智能技术的不断进步，AI智算服务在各个行业的应用也越来越广泛，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。在大型AI模型的训练过程中，采用了分布式数据存储与边缘云计算技术，构筑起一个新的智能算力网络体系，助力数字经济的持续发展。同时，如SD-WAN和SASE等关键技术为网络的高效运行和安全防护提供了保障。

AI企业目前正专注于开发一体化解决方案，旨在实现AI服务的快速部署与高效运作，并已在内容创作等多个应用场景中取得实质性进展。借助GPT等尖端技术的创新应用，这些企业已显著提高了行业工作效率，并显示出AI将是未来经济增长的关键驱动力。

03

核心议题

01

AI 智算

AI智算是一种综合性的智能计算服务，AI计算可以提供强大的计算能力，支持各种复杂的人工智能算法和模型的训练与推理。还可以为AI应用提供高效的数据存储解决方案，确保数据的快速读写和安全存储。此外，其所具备的模型服务可以提供预训练模型或模型定制服务，使用户能够快速部署和使用AI模型。

02

算力服务

算力服务是数字经济时代的基础服务之一，它为各种计算密集型任务提供了必要的计算资源，从而推动了科技进步和经济发展。通用算力是以CPU输出的计算能力为主，适用于大多数常规计算任务。智能算力算力通常指的是用于AI模型训练和推理的计算能力，它需要特定的硬件支持，如GPU或TPU。超算算力指超级计算机提供的高性能计算能力，通常用于科学研究、气象预报、大数据分析等领域。随着数据经济的发展，数据处理需求日益增长，这就需要云、边、端协同的强大算力和广泛覆盖的网络连接。算力网络是一种在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。

03

数据服务

现代的AI数据服务平台通常基于云计算架构，这样可以提供灵活的资源分配、快速的存储访问和可扩展的系统性能，满足不同规模和需求的用户。AI数据服务的基础在于大量的数据，这些数据需要通过专业的采集和标注工作来准备。数据标注是一个重要的步骤，因为它为有监督学习的模型训练提供了必要的指导信息。为了确保数据的质量，AI数据服务平台通常会提供数据清洗和加工服务，以去除噪声和不准确的数据，保证数据的可用性和准确性。由于人工智能系统需要处理大量数据，因此AI数据服务平台必须具备高性能的存储和检索能力，以及强大的计算能力来支持机器学习模型的训练和运行。

04

AI加速

AI加速是利用特定硬件或软件技术提高人工智能应用的计算效率。AI加速的核心在于优化那些大规模并行处理的任务，这些任务在AI程序中非常常见，如张量运算、卷积或自注意力等。AI程序特别适合硬件加速，因为它们涉及到大量的重复性计算任务，这些任务可以在专用硬件上高效执行。随着AI技术的发展，出现了专门为AI计算设计的芯片，如AI加速器。AI加速是为了满足人工智能应用对高性能计算的需求而发展起来的技术领域。通过硬件和软件的结合，AI加速能够显著提高计算效率，加速模型的训练和推理过程，从而推动AI技术的快速发展和应用。

05

AI容器

AI容器是一种轻量级的虚拟化技术，它通过共享宿主机的内核和关键库来实现资源的隔离和管理。这种技术对于运行人工智能和机器学习工作负载非常适用，它能够提供一种高效的方式来提高模型训练和推理的生产力。还能够在共享宿主机上实现资源的有效隔离，确保每个容器内的应用都有所需的资源，同时保持系统的高效运行。由于容器共享同一个内核，它们在资源消耗上相对较低，这有助于降低系统开销，提高性能。AI容器为AI应用提供了一个高效、灵活且兼容的运行环境，它不仅有助于简化开发和部署流程，还能够在不同的计算环境中保持一致的性能。

GDCC 2024全球分布式云大会/北京

时间：3月27日

智算奔涌，GDCC｜2024全球分布式云大会北京

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