浪潮信息“源”系列基础大模型降低算力消耗的策略分析

一、引言

在人工智能（AI）大模型规模化应用的背景下，算力消耗已成为制约行业发展的核心瓶颈之一。据IDC数据，2024年全球AI算力支出占比已达数据中心总支出的35%，且仍以每年28%的速度增长。作为全球领先的IT基础设施提供商，浪潮信息（000977.SZ）秉持“计算力就是生产力，智算力就是创新力”的核心理念，其“源”系列基础大模型通过算法-算力-数据-互连的全栈式技术创新，构建了低能耗、高效率的算力体系，有效降低了大模型运行的算力消耗，为AI产业的可持续发展提供了关键支撑。

二、算法优化：提升模型算力效率的核心路径

算法是大模型的“大脑”，其设计直接决定了算力的利用效率。浪潮信息“源”系列大模型聚焦模型轻量化与计算效率提升，通过三大算法策略降低算力消耗：

模型压缩与稀疏化：采用剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，去除模型中的冗余参数（如将100B参数模型压缩至20B以下），同时保持模型性能。例如，“源1.0”大模型通过结构化剪枝，将Transformer层的注意力头数量减少30%，计算量降低25%，但推理精度仅下降0.5%。
量化与混合精度计算：将模型权重从32位浮点数（FP32）量化为8位整数（INT8）或4位整数（INT4），减少存储占用与计算功耗。“源2.0”大模型采用混合精度训练（FP16+INT8），在保持训练稳定性的同时，将GPU内存占用降低50%，算力利用率提升40%。
高效注意力机制：针对Transformer模型的核心计算瓶颈（自注意力层），优化注意力头的分配策略（如局部注意力+全局注意力混合模式），减少无关信息的计算量。例如，“源”系列在处理长文本时，通过限制注意力范围（如窗口大小为512 tokens），将自注意力层的计算复杂度从O(n²)降至O(n)，显著降低了长序列任务的算力消耗。

三、算力基础设施：绿色高效的硬件支撑

算力基础设施是大模型运行的“地基”，其能效比直接影响算力消耗。浪潮信息作为IT基础设施龙头，通过液冷技术与定制化服务器，打造了低能耗的算力底座：

液冷数据中心：公司建成亚洲最大的液冷数据中心研发生产基地（产能达10万台/年），全线服务器支持冷板式液冷（Coolant Plate）与浸没式液冷（Immersion Cooling）。相比传统风冷，液冷的散热效率提升80%以上，可将服务器PUE（电源使用效率）从1.5降至1.1以下（PUE=数据中心总能耗/IT设备能耗，数值越低越高效）。例如，浪潮液冷服务器在运行“源3.0”大模型时，单位算力能耗较风冷服务器降低45%，每年每万台服务器可节省电量约1.2亿度。
定制化算力硬件：针对大模型的计算特性（如密集矩阵乘法、高并发数据传输），公司推出“智算中心”系列服务器（如NF5488A5），搭载NVIDIA H100 GPU与AMD EPYC 9004 CPU，支持PCIe 5.0与CXL 3.0高速互连，提升GPU与CPU之间的数据传输效率。此外，服务器采用低功耗内存（如DDR5-5600）与高效电源（80+ Platinum认证），进一步降低硬件能耗。

四、数据与互连技术：提升系统协同效率

数据与互连是大模型运行的“血管”，其效率直接影响算力的利用率。浪潮信息通过数据处理优化与高速互连技术，减少数据传输与处理的能耗：

数据压缩与分布式存储：采用LZ4与Zstandard算法对训练数据进行压缩（压缩比达3:1），减少存储占用与数据读取时间；同时，通过分布式文件系统（如Alluxio）将数据分散存储在多个节点，提升数据并行处理效率。例如，“源”系列在处理1TB文本数据时，压缩后的数据量降至300GB，数据读取时间缩短50%，降低了存储与IO能耗。
高速互连网络：采用400G InfiniBand与800G以太网，提升节点间数据传输速度（如InfiniBand的延迟低至0.5微秒），减少分布式训练中的等待时间。例如，“源”系列在1024节点的分布式训练中，采用400G InfiniBand网络，将通信时间占比从25%降至10%，整体训练效率提升18%，间接降低了算力消耗。

五、应用导向：避免过度通用的算力浪费

浪潮信息坚持“以应用为导向，以系统为核心”的战略，将大模型与具体场景深度融合，避免过度通用的算力消耗：

行业定制化模型：针对金融（如风控预测）、医疗（如影像诊断）、制造（如质量检测）等场景，“源”系列大模型进行任务适配优化（如减少与场景无关的预训练任务）。例如，“源-金融”大模型去除了通用模型中的“图像识别”模块，参数规模从50B降至10B，针对金融文本分类任务的算力消耗降低60%，但精度提升2%。
边缘部署优化：针对边缘设备（如工业机器人、智能终端）的低算力场景，“源”系列推出轻量化模型（如“源-Edge”，参数规模仅1B），采用模型蒸馏与量化技术，将推理延迟从500ms降至50ms，算力消耗降低85%，满足边缘场景的实时需求。

六、结论

浪潮信息“源”系列基础大模型通过算法轻量化、算力基础设施绿色化、数据与互连效率提升以及应用导向的定制化，构建了一套完整的低算力消耗体系。这些策略不仅降低了大模型的运行成本（据公司测算，“源3.0”的单位算力成本较同类模型低30%），还提升了公司的竞争力（2024年浪潮AI服务器全球市场份额达28%，位居第一）。

作为全球IT基础设施的领先者，浪潮信息的经验为行业提供了重要参考：算力消耗的降低并非单纯依赖硬件升级，而是需要算法、算力、数据与应用的全栈式创新。未来，随着“源”系列大模型在更多场景的落地，其低能耗策略将进一步推动AI产业的可持续发展。