郑纬民指出，人工智能计算在海量数据、实时响应、极端条件等场景下相较通用计算优势愈发明显。预计到2025年，我国人工智能算力总量将超过1800EFlops，AI算力占整个算力的比重超过85%。
“以后的计算机中AI计算机和处理人工智能的计算机将占很大比例，特别是随着ChatGPT的发展，算力需求大幅提升，迎来了高速扩张时代。”郑纬民表示。
在谈及AI计算与HPC（高性能计算）的区别时，郑纬民指出，HPC通常应用在天气预报、核聚变模拟、飞行器设计等领域，而AI计算是做分类、回归、自然语言处理等，二者应用场合不同，运算精度也不一样。
郑纬民认为AI算力基础设施的设计需要遵循计算平衡、网络平衡、IO子系统平衡的原则。
“传统的高性能计算机的测试结果与人工智能需要的性能不完全一致。高性能计算算力测试程序主要使用双精度浮点数运算，即64位浮点运算，人工智能训练以单精度浮点数，即32位浮点数为主。”在郑纬民看来，现在要做符合语言模型的训练，就要考虑半精度平衡性，即设计中主要考虑半精度运营性能，又要注意双精度运算能力不能过低，所以双精度与半精度运算性能之比为1:100较好。
“现在很多厂家都已经在考虑这三个平衡设计，国内也有差不多30个城市在建或者建好了AI超算中心。”据其预测，HPC+AI+大数据中心在未来不超过5年的时间内将会融合到一台计算机中，“既可以做HPC，又可以做AI，也能处理大数据”。
