芯东西8月11日报道，昨天，在第五届OCP China Day（开放计算中国技术峰会）上，面向AIGC产业的《开放加速规范AI服务器设计指南》（下文简称《指南》）正式发布。
这一《指南》为开放加速规范服务器提出了四大设计原则以及全栈设计方法，包括硬件设计参考、管理接口规范和性能测试标准，能帮AI芯片企业显著缩短OAM加速芯片研发和系统适配周期，大幅节省研发投入。
AIGC时代到来，动辄上百亿、上千亿参数规模的大模型使得算力缺口问题被放大，需要处理大量大模型训练任务的AI服务器受关注度也水涨船高。
然而事实是，AI芯片的多元化发展为大模型寻找创新应用提供了机遇，但走向落地，当采用不同技术路线的AI芯片集成到AI计算系统时，企业通常需要投入大量时间、资金来使其AI加速芯片与系统实现高性能的适配，这背后消耗的成本无法估量。
诚然，开放加速计算（OAI）自诞生起就锚定了AI计算基础设施的标准化，但此前界定宽泛、覆盖面广的标准无法真正成体系应用到产业中。因此，这一产业需要的是一个行之有效、落地有声的细化指南。
在OCP China Day期间，芯东西与浪潮信息AI&HPC产品线高级产品经理张政进行了深入交流，找到这则《指南》在AIGC时代下扮演的真实角色。
近日，关于GPU短缺、GPT-5可能需要3-5万张H100 GPU的讨论在社交媒体疯传，AIGC时代的算力已成“兵家必争之地”，再加上其商业化落地、产业化应用提速，AI计算能力这块基石的重要性与日俱增。
因此，为了补上AI算力的缺口，AI芯片公司相继推出各类非标准PCIe CEM的新型态AI加速芯片，越来越多创新技术路径出现，使得AI计算芯片逐渐多元化。随之而来的一大问题就是，不同技术形态的AI加速芯片无法进行标准化快速适配，产业上下游生态面临割裂风险。
解决这一风险的答案可以追溯至2019年，彼时，OCP OAI（Open Accelerator Infrastructure）小组成立，这一小组的研发初衷与当下蓬勃发展的多元算力芯片相对应，并且其关注的为超大规模深度学习训练的AI加速芯片进行形态定义、促进生态建立，在展示开放计算可行性的同时，为规避AI计算芯片多元化趋势背后的风险提供了有效解法。
不同厂商的AI加速芯片在结构、电气特性上存在显著差异，导致不同芯片需要定制化系统硬件平台，OAI小组对AI加速芯片形态进行了定义，通过统一接口、AI加速芯片基板OAI-UBB设计规范、推出基于OAI-UBB1.0规范的开放加速硬件平台，一步步构筑起开放加速计算的生态体系，从而在AIGC时代算力需求狂飙的当下，能为企业提供可匹配其应用场景的AI算力产品方案。
OAI主要通过全球产业链协作的模式，实现产品、规范等共享的同时，推动基础设施创新，在缓解算力供应短缺的同时，进一步加速AIGC时代的技术落地。
参与其中的浪潮信息，在协同合作伙伴完成早期技术验证和经验积累的同时，也发现AI芯片落地过程中还存在众多难以跨越的鸿沟。
因此，浪潮信息基于此前的技术积累发布了这一《指南》，《指南》的最大价值在于，一方面能帮芯片企业快速开发新形态AI芯片，节省开发周期、开发成本，并加速产品的升级和迭代；另一方面，也能让最终客户在实际应用场景中更快享受到多元算力带来的价值。
正如浪潮信息服务器产品线总经理赵帅此前提到的，开放架构的出现就是让领先技术更快从一个行业下沉到千行百业。
▲浪潮信息发布《开放加速规范AI服务器设计指南》
全面系统测试中，浪潮信息沿用了一部分AI服务器的测试用例，同时面向OAM服务器，他们将自己此前在创新实践中遇到的问题，一并进行了细化放入《指南》之中，从而增强新研发设备的稳定性和可靠性。
也就是说，要解决在AI系统生产、部署、运行过程中，异构加速计算节点的高故障率的问题，想要保证系统的稳定性，其对应的测试条件及环节要更为严苛。基于此，《指南》对结构、散热、压力、稳定性、软件兼容性等方面的测试要点进行了全面的梳理，以满足AI计算系统部署的要求。
在应用层面，AIGC领域加速计算系统软硬件具备强耦合性，对系统的性能要求更高。浪潮信息将此前在全球权威AI基准评测MLPerf等测试中的问鼎冠军的实战测试优化经验，也呈现在了《指南》中。
例如模型性能测试中，《指南》具体指明了基于ResNet、Bert、Yolo等AI主流模型单机开展测试时推理、训练评测重点关注的性能指标，以及多机环境中重点评测的指标。
这样一来，AI芯片创企既能拥有成熟的系统平台，规避闭源生态风险，还能在这份说明书的基础上，缩短芯片开发落地适配的进程。
此外，《指南》里的四大设计原则之首就是应用导向，技术落地效果如何与应用成果密不可分，也是评判这一指南的重要因素之一。
目前有燧原科技、英特尔、浪潮信息等10余家OAI小组成员已经陆续开发了10余种符合开放加速规范的产品组合方案并已实现落地应用，越来越多的芯片、算力系统企业已经聚集在这个开放加速的生态之中。
其中，云端AI算力企业燧原科技打造了国内第一个OAM模组，是该公司2019年发布的云燧T11 PoC，2021年发布云燧T21训练OAM模组，这些基于开放加速计算标准构建的高性能人工智能训练加速模组，能在性能、部署、覆盖、运维方面具有较大优势。
随后，去年3月，浪潮信息与其联手打造“钱塘江”智算中心方案，智算中心能支撑超千亿参数规模模型的高效、并行训练。目前，这一方案已在某大型实验室落地1280卡规模的全液冷AI训练集群。
除此以外，还有壁仞科技发布了符合OCP标准的OAM模组壁仞100、英特尔联合浪潮信息推出新一代AI服务器NF5698G7，集成8颗OAM高速互联的Gaudi 2加速器……
无一例外，这些产品已成为开放加速计算产业展现可行性、可用性的有效见证者。
当下，诸多应用成果、符合OAM标准的设备出现，都展示了开放加速计算技术的可行性，并以此辐射出完整的生态体系。
AI加速计算系统的规范体系正在逐步确立、完善，面向AIGC领域的设计指南也更加全面、细化，为AIGC浪潮下算力供需难题提供了有效的解决方案。
下一步AIGC时代会迸发出什么样的创新应用，通往通用人工智能时代还会出现哪些门槛我们尚且无从得知，但可以确定的是，开放加速计算技术有望成为这些玩家去突破AIGC时代算力瓶颈的一条有效路径。
因此走向实际应用的过程中，AIGC应用亟需一套完整的开放加速计算设计指南，以此为桥梁，使得多元算力之道成为破解大模型训练算力难题的有效解法。
AIGC的发展需要大量的计算资源，因此对算力的需求将会迎来系统级变化。当下，其规模化应用的步伐已经加快，因此，如何低成本补上算力缺口成为难题。开放计算这一新技术的落地与技术路线，都说明了其与AIGC时代这一难题的适配性。
作为开放加速计算的重要参与者，浪潮信息正铆足全力保障AIGC时代的多元算力供应，这背后有两重身份支撑，首先它是国内率先布局开放加速计算的玩家，同时它也是国内AI服务器龙头企业，在产品落地应用中积累了众多有效经验。
张政谈道，面向AIGC领域的规划，短期内，浪潮信息将继续在软硬件布局，硬件中继续为合作伙伴提供先进且强大的开放加速硬件平台，软件、算法层面将基于资源管理平台实现对多元算力的高效管理和调度，目前，这一管理平台已经可以适配业内30多种算力芯片。
长期来看，浪潮信息将继续围绕大模型、智算中心、AI算力服务等场景的多元算力产业化应用实践进一步探索。