9 月 25 日，联想在杭州举办以 " 全栈智能 全程陪伴 " 为主题的新 IT 思享会，集中展示了联想基于新 IT 架构的全栈智能产品与服务，引领行业智能变革的强大实力。
当前，以 ChatGPT 为代表的 AI 模型席卷全球，不仅实现了 AI 技术质变性突破，还推动 AI 应用与产业融合，加速 AI 落地千行百业。
在此背景下，联想中国区基础设施事业部架构师耿太平在会上，重点详细解读了联想 AI 算力战略，以及具体落地实践。他表示：" 在实际业务实践中，联想 AI 导向的基础设施聚焦大模型训练、训推一体、AI For Science 和 AI 生成四大 AI 应用场景，提供软硬件整体方案来落地联想 AI 算力战略。"
（联想中国区基础设施事业部架构师耿太平）
锚定 AI 算力，聚焦四大场景打造 AI 导向基础设施
全球人工智能发展汹涌澎湃，算力规模不断攀升。截止 2021 年，中国的算力规模达到 203EFLOPS，仅次于美国位居世界第二，年增长率为 53%，高于全球平均的增长率 10 个百分点。会上，耿太平表示，目前 AI 算力规模已经超过通用算力，未来预计到 2026 年，仅中国的 AI 算力规模就会达到 1271.4 EFLOPS，年复合增长率达 52.3%，AI 算力成为算力发展的主要方向。
面对日益增长的 AI 算力需求，联想在今年 8 月，正式发布 AI 算力战略，全面打造以 AI 为导向的算力基础设施。耿太平介绍道，联想 AI 算力战略具备 AI 赋智和绿色赋能两大特征。其中，AI 赋智为，100% 算力基础设施产品支持 AI，50% 基础设施研发投入在 AI 领域，全面 AI 技术覆盖全域 AI 应用；绿色赋能是指，全面布局和引领液冷技术，打造液冷集群方案灯塔，以绿色算力基础设施助推智算产业可持续发展。
（联想全面打造 AI 导向的基础设施）
AI 算力战略引导下，耿太平分享称，在实际的业务实践中，联想推出了 AI 算力全栈全域框架，聚焦四大应用场景，提供软硬件的整体方案来推动 AI 战略不断落地。具体来看，联想不仅提供丰富的 AI 算力所需的基础设施，还通过整合不同算力需求的 AI 软件平台，高效覆盖大模型训练、训推一体、AI for Science 和 AI 生成四大应用场景，从而更好地赋能 AI 行业生态。
耿太平进一步阐述道："AI 大模型训练服务器和 AI 训推一体服务器 +Lenovo AI Master 软件的方案，可以覆盖大模型训练和训推一体场景的应用；科学计算异构服务器 +LiCO 软件的组合，可以覆盖 AI for Science 场景的应用；AI 生成服务器 +NVIDIA OVE 软件的组合，可以覆盖 AI 生成场景的应用。"
截至目前，联想已成为全球第三大 AI 基础设施和服务器供应商，全面覆盖云端、边缘算力场景，同时满足 AI 大模型和传统模型的训练、推理需求，并实现 AI 应用场景的深度覆盖，目前已实现智慧制造、智慧医疗、地质勘探等领域的应用。
澎湃算力，构筑坚实 AI 基础设施底座
AI 通用大模型以燎原之势席卷全球，带动算力需求和参数量呈指数级增长，构建满足其发展的 AI 算力最为紧迫。
第一大场景是 AI 大模型训练。会上，耿太平分析称，Open AI 最新 GPT-4 模型算力需求是 GPT-3 的 59 倍，模型参数量是 GPT-3 的 10 倍以上。为满足大规模数据训练需求，AI 算力基础设施需具备纵向高性能扩展和横向灵活扩展能力。联想在今年 8 月推出的联想问天 WA7780 G3 AI 大模型训练服务器很好的满足了这一需求，具有澎湃性能巨幅提升、灵活架构按需配比和扩展不同算力等特点。
（联想问天 WA7780 G3 AI 大模型训练服务器）
性能方面，该服务器可提供 32PFLOPS 的 AI 算力，支持高达 400Gb/s 的高性能网络，拥有高达 640GB 的 HBM3 高速显存。由于搭载的 H800GPU 相较上一代的 GPU AI 性能有高达 3.44 倍的提升，同时升级了第 4 代 Tensor Core 和 Transformer 的引擎，使得大模型 AI 训练提升 9 倍，大模型 AI 推理性能提升 30 倍。灵活架构方面，该服务器通过采用了 GPU Direct Storage ( GDS ) 技术，让 GPU 与 NVMe 直接进行数据的通讯，同时实现 GPU 与 NVMe 灵活配比（1:1 或 2:1），大幅提高程序载入数据的速度，提升大模型训练的性能。
第二大场景是训推一体场景。为应对大模型推理和传统训练以及云游戏、模拟仿真等多元算力需求，联想问天 WA5480 G3 AI 训推一体服务器可支持业界主流的 PCle 规格的 AI 加速卡，可以按照场景要求模块化配置 GPU 算力。该服务器还支持丰富生态，通过对系统拓扑和结构的兼容性设计以及软件的调优，可支持 Intel、寒武纪、摩尔等多元 AI 芯片。此外，该服务器安全可靠，通过 N+N 冗余的电源设计和动态的软件监控，可确保无间断运行和稳定的性能。
可以看出，联想问天 WA7780 G3 AI 大模型训练服务器和 WA5480 G3 AI 训推一体服务器专为 AI 大模型而生，满足 AI 大模型所需的数据训练和推理需求。耿太平还表示，两款服务器在保证高性能的同时实现了低功耗运行。其中，联想问天 WA7780 G3 AI 大模型训练服务器通过创新三层独立风道设计，根据不同的部件，散热特征进行优化，可以节省散热功耗 1000 瓦。
绿色算力，加速 AI 技术高效利用
除了 AI 大模型蓬勃发展， AI 技术与产业融合带动 AI 应用不断落地掀起产业智能化变革。联想不仅聚焦通用人工智能领域，还看重 AI 与产业深度融合，致力于为行业智能化变革打造算力 " 新基建 "。
第三大场景是 AI for Science，科学计算和 AI 在加速融合。一方面 AI 算法科学应用实现了创新发展。如在气象领域，ForecastNet 模型可将气象预测的速度提升 4.5 万倍。在生命科学领域，Alpha Fold2 可以帮助科学家精准预测蛋白质的结构。另一方面，针对计算密集型应用，原来在 CPU 上的科学算法在不断向异构计算进行迁移，如材料科学领域的 VASP 和冷冻电镜 RELION，因此当前科学计算算力基础设施既需要满足传统的科学计算，又需要兼顾日益增长的 AI 需求。
基于此，联想推出了科学异构计算服务器——联想 Think System SD650-I V3。这款服务器可实现异构多元，CPU 和 GPU 的比例是 1:2，可以进行最佳的异构计算。此外，GPU 的双精度算力单节点额可达到 210TFLOPS，GPU 之间可通过 XeLink 进行高速互联。该服务器还具有极致高密和绿色节能的特点：42U 整机柜可以支持多达 144 颗 GPU，提供 7.5PFLOPS 的双精度算力； PUE 小于 1.1, 全水冷设计，零噪音，可支持余热回收。
（联想 Think System SD650-I V3）
最后一个是 AI 生成场景，即 AI 生成技术与各行各业深度结合，在未来数字工厂、数字孪生地球、火势蔓延模拟、5G 信号模拟等虚拟应用场景加速落地，不断刷新 AI 创新行业的想象力。而这些应用背后都需要强大的 AI 算力支持，逼真且低延迟的渲染能力、整合离散的设计工具和协同多人在线实时工作能力等。
联想在这些领域进行了领先布局，推出了 AI 生成 OVX 基础设施方案。该方案包含高速全闪存储（DSS-G）用于存放海量的数据、国内首款 OVX3.0 认证的 AI 生成服务器，OVX SR675 V3，搭载英伟达 Omniverse Enterprise 软件一起来提供 AI+ 渲染能力，同时可实现多种软件工具和多人多地的在线实时协作，还包含高速的交换机，为纵向和横向的扩展部署提供便利。
（联想 AI 生成 OVX 基础设施方案）
耿太平表示，在 AI 浪潮下，AI 正加速与产业融合推动智能生产力重塑产业。联想将以 AI 赋智、绿色赋能全面打造 AI 导向算力基础设施建设，为助力 AI 赋能行业提供源源不断的发展动能。
