2021年7月2日，以“数智创新，算力赋能”为主题的2021算力中心健康发展研讨会在北京举行。中国工程院院士、清华大学教授郑纬民，北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴，中国科学院软件研究所首席研究员孙家昶，中国科学院数学与系统科学研究院研究员张林波，中国科学院计算技术研究所研究员、中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉，清华大学教授陈文光等行业内知名专家学者参加了此次研讨会。
算力很重要 应用更重要
在万物互联的时代下，数字经济进入了新的发展阶段，算力成为驱动经济发展和产业变革的重要源动力，以超级计算中心、智能计算中心等为代表的算力基础设施也成为新基建中的“地基”。
在信息基础设施的规划中，算力中心被纳入新基建的范畴。郑纬民院士在开场致辞中指出：要促进算力健康发展，首先需要明确应用是什么。不管是超算中心还是人工智能中心，一定要有重大的产业应用。智能计算中心的发展主要涉及到语言、图像处理类;决策类和自然语言处理三大类，不同的应用场景适配不同的算力中心是发展的关键一步。前两类中心对算力规模需求有限，第三类中心则需要成熟的应用匹配。希望通过对市场中场景应用、概念混淆等问题深入探讨，为促进我国计算力的发展做出贡献。
智算中心建设需厘清概念，算好经济账
在新基建、“东数西算”等相关政策的引导下，各区域纷纷加大对算力基础设施的建设布局。在建设规划中，区域应依据产业需求建设匹配的算力需求，充分实现经济效益。
算力代表了对数字化信息处理能力的强弱，但不同类型的算力，会存在较大的差别。智能计算机和超级计算机二者在计量单位、计算精度及应用场景上就有很大差异。
在计算精度方面，超级计算机和智能计算机并不同。目前业界用于衡量超级计算采用的“双精度浮点运算能力”，而智能计算机的衡量精度则是单精度。
由于算力概念的混淆，导致部分区域建设方向和建设需求错位。“混淆传统超级计算与智能计算可能会导致用户或地方政府错误决策——他们本意是建设强大的、面向多应用的计算集群，最后却建成了只适宜人工智能应用的机器。”张云泉指出，智能计算机、超级计算机两者的概念混淆，会引起行业混乱。
“智算中心除了概念的混淆，更直接的体现是不同的智算中心之间的价格相差巨大。”以粤港澳大湾区的两家算力约等的智算中心为例，项目A的购买费用约为4亿元，项目B则约为15亿元。与会专家表示，部分智能计算中心存在价格的混乱与虚高，区域在选择的时候，应对智算中心建设费用进行多方对比，避免花费冤枉钱。
“好刚用在刀刃上。”与会专家提醒，智算中心的建设不仅仅包括基础设施建设投入，还包括后期软件、应用、人才投入。区域前期建设智算平台时，不应一味追求算力规模。规模与产业应用匹配即可，将更多的资金留在后期软件、应用、人才培育等需要进行长期投入的领域。
智算中心标准亟待解决
随着算力概念混淆、智算中心价格混乱、应用需求不明等现象的出现，诸多信号已经表明，当下我国智算中心的建设需要加强统筹引导，根据区域产业需要，定向建立智算中心，以保证人工智能算力资源得以健康、可持续发展。
“当前，超算中心的算力衡量标准已经相对明确。但智能计算中心，还需要一个新的标尺来引导走上健康发展的道路。”张云泉认为，实现人工智能算力资源的健康发展，应设立针对不同智算中心的技术、价格、应用标准，制定一把可以度量的“尺子”。
“不同领域有不同的要求，适合产业应用的才是最好的。”袁国兴指出，采用标准程序计算，选择对应的智算中心是捷径。只有形成业界普遍认可的统一标准，做好顶层设计才能促进算力产业转型升级，良性发展。
