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2023年中國智算中心技術架構分析 AI芯片、AI服務器、AI集群以及AI大模型為關鍵技術【組圖】

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20 杜永芳 ? 2023-09-04 14:30:02  來源:前瞻產業研究院 E10138G1

智算中心行業主要上市公司:浪潮信息(000977.SZ);中科曙光(603019.SH);商湯-W(00020.HK);光環新網(300383.SZ);科華數據(002335.SZ);奧飛數據(300738.SZ)等

本文核心指標:中國AI服務器市場規模;生成式AI訓練大模型匯總

智算中心采用領先的人工智能計算架構

《智能計算中心創新發展指南》指出,智算中心的發展基于最新人工智能理論和領先的人工智能計算架構,算力技術與算法模型是其中的關鍵核心技術,算力技術以AI芯片、AI服務器、AI集群為載體,而當前的算法模型發展趨勢以AI大模型為代表。在此基礎上,通過智算中心操作系統作為智算中心的“神經中樞”對算力資源池進行高效管理和智能調度,使智算中心更好地對外提供算力、數據和算法等服務,支撐各類智慧應用場景落地。而軟件生態則是智算中心“好用、用好”的關鍵支撐。

圖表1:智算中心的計算架構

AI芯片是智能計算的主流模式

基于AI芯片的加速計算是當前智能計算的主流模式。AI芯片通過和AI算法的協同設計來滿足AI計算對算力的超高需求。當前主流的AI加速計算主要是采用CPU系統搭載GPU、FPGA、ASIC等異構加速芯片。

近年來,國產AI加速芯片廠商持續發力,在該領域取得了快速進展,相關產品陸續發布,覆蓋了AI推理和AI訓練需求,其中既有基于通用GPU架構的芯片,也有基于ASIC架構的芯片,另外也出現了類腦架構芯片,總體上呈現出多元化的發展趨勢。

圖表2:不同技術架構下AI芯片的特點

AI服務器是智算中心建設中最關鍵的設備

根據《智能計算中心創新發展指南》,AI服務器是智算中心建設中投入比重最大、最為關鍵的設備。AI服務器是智算中心的算力機組。當前AI服務器主要采用CPU+AI加速芯片的異構架構,通過集成多顆AI加速芯片實現超高計算性能。目前業界以NVLink和OAM兩種高速互聯架構為主,其中NVLink是NVIDIA開發并推出的一種私有通信協議,其采用點對點結構、串列傳輸,可以達到數百GB/s的P2P互聯帶寬,極大地提升了模型并行訓練的效率和性能。

根據IDC發布的《中國半年度加速計算市場(2022下半年)跟蹤》報告,2022年中國AI服務器市場規模達到67億美元,同比增長24%。其中GPU服務器依然是主導地位,占據89%的市場份額,達到60億美元。同時NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服務器以同比12%的增速占有了11%的市場份額,達到7億美元。

圖表3:2020-2022年中國AI服務器市場規模及其同比增速(單位:億美元,%)

AI集群能夠滿足智算中心的大規模算力需求

大模型參數量和訓練數據復雜性快速增長,對智算系統提出大規模算力擴展需求。通過充分考慮大模型分布式訓練對于計算、網絡和存儲的需求特點,可以設計構建高性能可擴展、高速互聯、存算平衡的AI集群來滿足尖端的智能計算需求。

2023年7月,華為宣布昇騰AI集群全面升級,推出首個萬卡AI集群,擁有更快的訓練速度和30天以上的穩定訓練周期,十倍領先業界。目前,昇騰AI集群已支撐全國25個城市的人工智能計算中心建設,其中7個城市公共算力平臺入選首批國家“新一代人工智能公共算力開放創新平臺”。

圖表4:華為昇騰AI集群技術規格

AI大模型是一種新的智能計算范式

超大規模智能模型,簡稱大模型,是近年興起的一種新的人工智能計算范式。和傳統AI模型相比,大模型的訓練使用了更多的數據,具有更好的泛化性,可以應用到更廣泛的下游任務中。按照應用場景劃分,AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態大模型等。業界典型的自然語言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。視覺大模型也已廣泛應用于自動駕駛、智能安防、醫學影像等領域。基于多模態大模型的以文生圖技術也迅速發展,AI內容生成(AI Generated Content,AIGC)已成為下一個AI發展的重點領域。

圖表5:生成式AI訓練大模型匯總

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國智算中心行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

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