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《算力时代》核心专家技术观点整理

天津中科曙光存储科技有限公司首席科学家郭照斌

智能机器人学习知识需建立思维体系，依赖素材训练；素材（如图片、影像、声音）需通过高速网络存入存储系统；因信息量庞大，训练周期长（可能十年），对海量、高并发带宽吞吐量有革命性需求。

算力不再是瓶颈，数据存储常成为瓶颈；需通过软件突破硬件性能，综合表现来看，算力系统整体提升30%-40%（带宽从100多G/秒提升至400G/秒）；GPU为图像应用而生，可暴力求解复杂问题。

曙光信息产业股份有限公司数据中心事业部首席科学家张鹏

2000-2020年：主要使用CPU芯片，功耗无显著变化；
2020年后：CPU功耗翻番（达450瓦）；AI需求旺盛后转向GPU AI芯片，功耗从450瓦增至1.2千瓦。

采用强化换热技术，重点解决高功耗芯片（如GPU AI芯片）的散热问题；通过及时带走热量转化成气体，再利用常温水与气体换热重新转化为液体，实现热量循环利用。