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중국 뉴스 서비스, 베이징, 8월 12일(Yuan Jiawei Xia Bin) 최근 베이징에서 2024 오픈 컴퓨팅 중국 서밋이 열렸습니다. 오픈 컴퓨팅이 어떻게 인공 지능의 발전을 가속화하는지가 회의의 초점이 되었습니다. 회의에서 '개방형 컴퓨팅 모듈(OCM)' 사양이 공식적으로 출시되었습니다. 첫 번째 회원으로는 China Electronics Standards Institute, Baidu, Xiaohongshu, Inspur Information, Lenovo, Super Fusion, Intel, AMD 및 기타 기관 및 기업이 있습니다. 이는 국내 최초의 서버 컴퓨팅 모듈 설계 사양으로, 상류 및 하류 업계가 공동으로 표준화된 컴퓨팅 모듈 장치를 구축하고 개방형 협력, 통합 혁신의 산업 생태계를 구축하고 인공 지능 기술의 혁신적인 개발을 촉진하기를 희망합니다.

이번 서밋은 개방형 컴퓨팅 커뮤니티 OCP와 개방형 표준 기구 OCTC(중국전자산업표준화기술협회 개방형 컴퓨팅 표준 실무위원회)가 공동 주최하며 '개방형 협업: 협업, 지능, 혁신'을 주제로 데이터에 초점을 맞췄다. 센터 인프라, 인공 지능 지능형 혁신, 개방형 컴퓨팅 생태학, 그린 컴퓨팅 개발, 개방형 시스템 및 CXL 및 Baidu, Alibaba Cloud, 중국 공상 은행, ByteDance, Samsung, Inspur Information, NVIDIA, Flextronics, Solidigm, 이번 컨퍼런스에는 Intel, 21Vianet 등의 기업을 비롯해 1,000명 이상의 IT 엔지니어, 데이터센터 실무자가 참여했습니다.

생성적 인공지능의 급속한 발전은 더욱 풍부한 지능형 애플리케이션 시나리오를 가져왔고, 지능형 애플리케이션의 번영에는 추론을 지원하기 위해 필연적으로 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요할 것입니다. AI 컴퓨팅의 힘으로 인해 지능 프로세스가 크게 가속화될 것입니다.

Inspur 정보 서버 제품 라인 총책임자 Zhao Shuai는 다음과 같이 직설적으로 말했습니다. “AI 칩뿐만 아니라 모든 계산도 AI이며 일반 컴퓨팅 성능에도 AI 컴퓨팅 기능이 있어야 합니다. 그러나 현재 CPU 프로세서의 반복도 매우 빠릅니다. 다양한 플랫폼의 기술 경로는 10가지가 넘는 칩 유형으로 인해 수백 대의 서버를 개발해야 할 수도 있습니다.”

그러나 현재 x86, ARM, RISC-V 등 다양한 아키텍처에 대한 CPU 프로토콜 표준은 통일되어 있지 않아 하드웨어 개발, 펌웨어 적응, 구성 요소 테스트 등에 막대한 시간이 소요됩니다. AI 추론의 고도로 병렬 컴퓨팅 특성에 더 잘 적응하려면 CPU 버스 상호 연결 대역폭, 메모리 대역폭 및 용량도 특별히 최적화되어야 하며 이로 인해 시스템 전력 소비, 버스 속도 및 전류 밀도가 계속 증가합니다... 여러 요소가 중첩되면 컴퓨팅 성능 시스템의 설계 및 개발 주기가 길고 비용이 많이 듭니다.

CPU 다양화 추세에 따라 AI 추론 부하에 적용될 수 있도록 CPU 혁신을 컴퓨팅 시스템으로 신속하게 완료하는 방법은 현재 AI 컴퓨팅 성능의 부족을 완화하고 인공 지능 개발을 촉진하는 핵심 링크가 되었습니다.

이를 위해 이날 회의에서는 CPU와 메모리를 핵심으로 하는 최소형 컴퓨팅 유닛을 구축하는 것을 목표로 하며, 멀티 아키텍처 칩 등의 다세대 프로세서와 호환되는 OCM(Open Computing Module) 사양이 공식 발표됐다. x86과 ARM은 애플리케이션에 따라 사용자를 용이하게 하며 시나리오는 유연하고 빠르게 결합됩니다.

OCM 사양의 출시는 서로 다른 프로세서의 컴퓨팅 전원 장치의 외부 고속 상호 연결, 관리 프로토콜, 전원 공급 장치 인터페이스 등을 통합함으로써 프로세서를 기반으로 하는 표준화된 컴퓨팅 전원 모듈 장치를 구축하는 것을 목표로 합니다. 통합된 컴퓨팅 성능 기반은 CPU 생태학적 문제를 해결하고 고객이 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅 및 대규모와 같은 다양한 애플리케이션 시나리오를 기반으로 가장 적합한 컴퓨팅 성능 플랫폼을 유연하고 신속하게 일치시킬 수 있도록 지원합니다. 데이터를 제공하고 컴퓨팅 파워 산업의 고품질 및 신속한 발전을 촉진합니다. OCM 개방형 표준의 공식화는 사용자에게 보다 다양하고 친환경적이며 효율적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 성능 옵션을 제공할 수 있습니다.

또한 생성적 인공 지능은 데이터 센터 인프라를 재구성하여 컴퓨팅 효율성, 스토리지 용량 및 성능, 네트워크 솔루션, 리소스 스케줄링 관리, 에너지 효율성 제어 및 관리, 전방향 확장(성능 향상 및 확장)에 대한 더 높은 요구 사항을 제시하고 있습니다. 역량은 첨단 AI 인프라 구축의 핵심이 되었습니다. 이번 서밋에서는 CXL 기술, AI 지향 네트워크 아키텍처, 최초의 16채널 PCIe5.0 TLC 솔리드 스테이트 드라이브를 포함한 수많은 혁신적인 기술과 제품 솔루션이 데이터 센터의 확장 기능을 더욱 향상시킬 것입니다.

Zhao Shuai는 개방형 컴퓨팅이 지능형 컴퓨팅 시대에 큰 의미와 가치가 있다고 믿습니다. 개방성은 다양한 컴퓨팅 능력의 과제를 해결하는 데 사용해야 하며, 현재 컴퓨팅 능력의 규모를 촉진하는 데도 개방성을 사용해야 합니다. 컴퓨팅 스케일은 스케일 업(단일 시스템 성능 향상)과 스케일 아웃(클러스터 규모 확장)이 공존하는 반복적이고 빠른 개발 프로세스입니다. 이 단계에서는 개방형 가속 모듈과 개방형 네트워크가 컴퓨팅 성능의 규모를 실현하고, 개방형 펌웨어 솔루션이 관리의 규모를 실현하며, 개방형 표준과 개방형 생태학이 인프라의 규모를 실현합니다. 앞으로는 개방형 혁신을 통해 컴퓨팅 성능을 가속화할 것입니다. 모든 방향의 컴퓨팅 파워 시스템 규모, 대형 모델 규모 조정 법칙을 다루고 있습니다.

또한 이번 컨퍼런스에서는 초대형 데이터센터 구축 지침, 수냉식 인공지능 가속기 카드 설계 기술 요구사항 등 오픈 컴퓨팅의 10대 주요 혁신 사항도 발표해 데이터센터 분야에서 오픈 컴퓨팅의 혁신적 활력을 더욱 반영했다.

인텔리전스 시대에는 대형 모델이 AI 인프라를 재구성하고 있으며, 데이터 센터는 컴퓨팅 성능, 네트워크, 스토리지, 관리 및 에너지 효율성 분야에서 전방위적인 규모의 혁신 과제에 직면해 있으며 이를 해결하기 위해 글로벌 개방형 협업 플랫폼을 구축하고 협력해야 합니다. 인공지능 인프라의 포괄적인 최적화는 AI 개발에 무한한 가능성을 제공합니다. (위에)