当下人工智能领域的流量担当，毫无疑问是ChatGPT。它不仅可像朋友一样跟你聊天，甚至还能帮你写代码、改剧本····仅上线2个多月，ChatGPT的月活跃用户已过亿，刷新纪录。

       随着ChatGPT爆火，国内外科技企业纷纷加入这场人工智能竞赛，而现象级AI应用背后，则带来庞大的AI算力需求与挑战。截止2月12日，曙光智算公司提供用于AI训练与推理计算的试用资源，在开放使用后一周内已被抢注一空，通常情况下，这些计算资源要三个月左右才能被用户注册并使用。目前，曙光智算正协调多个计算中心，提供更多算力资源满足用户需求。

       据报道，ChatGPT等AI模型的训练与内容生成与“大算力”的支持密不可分，早在2020年5月，GPT-3的模型参数量就已达1750亿，训练该模型花费的硬件相关投入超1700万美元。

       为降低AI大模型的训练与推理成本，曙光在2019年就开始布局AI算力服务，将遍布全国的海量异构计算资源链接，形成一体化算力服务网络。该算力服务网实现了对算力、存储、网络以及数据等分布资源的整合，并通过统一的算力服务门户，根据科学计算、工程计算和智能计算等场景需求向用户输出算力、算法、数据、应用高度协同的一体化资源。让用户无需投入大量成本购买硬件设施也可完成AI大模型训练等复杂计算工作。

       除能够在线提供Tensorflow、PyTroch、PaddlePaddle等主流AI框架外，曙光针对大模型的分布式训练持续优化，率先实现在数千节点规模时仍能满足高效训练目标。

       如今，曙光已与百度、复旦大学等企业及科研院所深度合作，形成了诸多基于AI模型的联合解决方案，支持了国内多个千亿级以上参数规模的AI大模型训练，攻克类脑智能、基因技术、自动驾驶等多个前沿领域AI难题，帮助AI大模型快速走向规模化应用。