当下，AI大模型发展得很快，模型规模持续扩大，能源消耗急剧上升，计算资源需求也急剧上升，怎样平衡发展与节能可持续，成了急需解决的问题。

算力需求困境

AI大模型发展速度特别快，它对计算资源的需求在不断增长。训练阶段需要大量计算资源来支持，推理阶段也需要大量计算资源来支持。比如说一些有名的大语言模型，训练的时候，需要数千块高性能GPU持续运行。这不是简单的硬件数量相加，还会带来巨大的电量消耗以及散热成本压力。

大量计算资源会让采购成本变得更高，企业要是想搭建合适的计算环境，就得投入巨额资金去买服务器和处理器，这对众多中小企业而言，是难以承受的沉重负担，资金压力致使很多有潜力的项目无法顺利开展。

存储内存难题

AI大模型运行时，需要充足的内存。还需要充足的存储空间。这些存储空间用于“装下”参数、梯度和中间计算结果。比如一些复杂的深度学习模型。其参数数量能达到数亿甚至更多。这对存储系统来说是极大的考验。

存在存储方面的限制，存在内存方面的限制，所以很多时候必须对模型做压缩处理，做压缩处理会在一定程度上让模型性能下降。当数据量超出存储上限时，有可能导致数据丢失，有可能导致系统崩溃，进而影响模型训练的正常进行，进而影响模型推理的正常进行。

并行与分布式挑战

为了应对AI大模型的计算挑战，并行计算成了研究人员常用的办法，分布式训练也是研究人员常用的办法。研究人员将任务分配到多个计算节点，让这些节点同时处理，这样就能提升整体处理效率。然而要做到这一点并不容易，会遇到许多技术难题。

要是任务划分得不合理，就可能让某些节点的任务负担变得过重，而有些节点却处于闲置状态，这样就会造成资源浪费 。要是各计算节点间的通信和同步问题处理得不好，一旦数据同步出现偏差，那么之前做的大量计算工作就会白费，这会严重影响效率 。

新华三智慧产品矩阵

面对这些难题，新华三构建了完备的智慧计算产品矩阵，推出了智能算力旗舰H3C UniServer R5500 G6，该产品专为大模型训练，可满足高效训练需求，还推出了多元算力引擎H3C UniServer R5300 G6，其适用于大规模推理/训练场景，能够应对不同应用场景。

这些产品性能出色，稳定性佳。在实际应用里，它们助力多个行业的企业提升了AI处理能力，为企业在AI领域的发展提供了有力的硬件支撑。

新华三智算解决方案

新华三集团推出了全新一代智算解决方案，此方案中有傲飞算力平台，在网络联接方面，傲飞算力平台支持两种组网方式，分别是400G RoCE和400G IB，经过实际部署以及第三方测试，新华三400G RoCE解决方案的性能与IB相当。

该解决方案具备强大的调度能力，能支持8000节点的AI集群调度，它还拥有强大的存储能力，具备60万IOPS的分布式存储能力，能够很好地匹配高性能并行数据处理的特殊需求，进而提高大模型计算效率。

节能与可持续发展

模型规模不断持续增大，节能以及可持续发展方面的问题变得越发突出。新华三始终秉持着全身心投入绿色领域的理念，在能够满足大模型算力需求的情况下，还十分重视提升能源的利用效率。

全栈液冷解决方案能够进行统一管理，还能够实现智能运维，进而提高数据中心的运维效率与可靠性。整机柜方案可以让部署密度增加一倍，能把交付效率提升到原来的十倍，在降低运营成本的同时优化碳排放，致力于打造低碳的计算环境。

你觉得新华三的这些解决办法，在未来人工智能大模型发展进程里，会起到什么作用，又能起到多大作用？