想要打造高密度的人才团队和营造创新性的工程文化氛围并不容易 , 他在看书和实践中慢慢有了些心得 , “给到团队共同目标和愿景 , 并且有足够的context(语境) , 让他们一块努力 , 这样更能激发团队的主观能动性 。现在环境发展越来越快 , 不确定性也越来越多 , 特别条条框框僵化的管理制度不合适未来的社会发展 , 需要建立柔性的价值观、使命、愿景驱动的组织 。”
2022年 , 临港的算力规模已经达到了5000PFLPOS(1PFLPOS相当于每秒可以进行1千万亿次浮点运算) , 有效支持最多20个千亿参数量超大模型 (以千卡并行)同时训练 。“现在都已经超过原先设计的算力容量了 , 我们把这些散落各处的算力放到一起 , 并且又增补了很多新增的人工智能算力 。”大装置这样的新型AI基础设施需要数千块GPU的联合训练和推理 , 他要和团队一起系统化地思考怎么把网络的大规模算力高效互联 , 也要规划存储系统如何满足算力所需要的高吞吐 。
“我们还是要跟上时代的变化” 。陈宇恒带有一种使命感 , 他从万尼瓦尔?布什(Vannevar Bush)的《科学:无尽的前沿》中受到了强烈的启发:应用落地的本源是基础技术的进步 , 基础技术的进步来源于对长期主义的坚持 。虽然业界有厂商公开喊出“所有产品都值得用大模型重做一遍” , 也必然会由下一波造富浪潮的兴起 , 他还是更希望有人去关注那些坚持的人因为大装置的建设需要更多后来有志者的加入 。
“人工智能也好 , 计算机也好发展是非常快的 , 要有持续的好奇心拥抱最新的技术变化 。”陈宇恒说 。
【“从0到1”,90后毕业即创业,与人工智能时代同发展|“20年?奋斗人生” 中国十大创业青年】
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