智算产业发展白皮书.pdf
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1、1 智算产业发展白皮书(2023 年)中国电信研究院 天翼智库 2023 年 8 月 3 目录目录 引言引言 .5 5 一、智算发展迎来新机遇一、智算发展迎来新机遇 .7 7 1 1、AIAI 大模型驱动的智算时代正加速到来大模型驱动的智算时代正加速到来 .7 7 2 2、智能算力成为数字经济发展的新引擎、智能算力成为数字经济发展的新引擎 .8 8 3 3、国家和地方密集出台政策支持智算布局、国家和地方密集出台政策支持智算布局 .9 9 二、智算产业全景及新进展二、智算产业全景及新进展 .1212 1 1、智算产业链初步形成,生态集聚效应不断增强、智算产业链初步形成,生态集聚效应不断增强 .1
2、212 2 2、国产自研国产自研 AIAI 芯片加速入场芯片加速入场,短期高效供给仍受限,短期高效供给仍受限 .1515 3 3、智算中心建设版图持续扩张,智算服务灵活多样、智算中心建设版图持续扩张,智算服务灵活多样 .1616 4 4、大模型呈蓬勃发展态势,助力产数业务发展、大模型呈蓬勃发展态势,助力产数业务发展.1919 三、智算发展五大新趋势三、智算发展五大新趋势 .2121 趋势趋势 1 1:国产多元异构算力融合推动智算长效发展:国产多元异构算力融合推动智算长效发展 .2121 趋势趋势 2 2:智算从单节点向区域化协同、边端部署演变:智算从单节点向区域化协同、边端部署演变 .2121
3、 趋势趋势 3 3:普惠泛在的智算服务生态正逐步构建:普惠泛在的智算服务生态正逐步构建 .2323 趋势趋势 4 4:确定性、高性能网络助推大规模智算集群构建:确定性、高性能网络助推大规模智算集群构建 .2424 趋势趋势 5 5:低碳化发展格局需创新智算:低碳化发展格局需创新智算-电网协同模式电网协同模式 .2525 四、智算四、智算技术发展的七大关键词技术发展的七大关键词 .2727 关键词关键词 1 1:存算一体:存算一体 .2727 关键词关键词 2 2:一云多芯:一云多芯 .2727 关键词关键词 3 3:CPOCPO .2828 关键词关键词 4 4:RDMARDMA .2929
4、关键词关键词 5 5:DDCDDC .3030 关键词关键词 6 6:并行计算:并行计算 .3232 关键词关键词 7 7:液冷:液冷 .3232 五、智算发展潜力评估五、智算发展潜力评估 .3434 4 1 1、评估方法、评估方法 .3434 2 2、评估结果、评估结果 .3636 六、典型案例六、典型案例 .4141 1 1、中国电信安徽智算中心、中国电信安徽智算中心 .4141 2 2、中国电信(国家)数字青海绿色大数据中心、中国电信(国家)数字青海绿色大数据中心.4242 3 3、海兰信海底数据中心、海兰信海底数据中心 .4343 七、总结与展望七、总结与展望 .4747 八、附录八、
5、附录-智算评估实施方案智算评估实施方案 .4848 1 1、评估指标模型构建、评估指标模型构建 .4848 2 2、评估指标赋值、评估指标赋值 .4949 3 3、评估指标权重设计、评估指标权重设计 .4949 4 4、各省评估得分、各省评估得分 .5151 九、参考文献九、参考文献 .5252 5 引言引言 以大模型为代表的通用人工智能不断演进,人工智能、机器学习、大数据分析等技术在金融、制造、汽车等领域持续渗透,大模型应用场景愈加广泛,正加速算力产业结构变革,智能算力将取代通用算力成为算力结构最主要构成,智算产业迎来了高速发展期。工信部最新数据显示,我国算力总规模已位居全球第二,保持年约
6、30%快速增长,新增算力设施中智能算力占比过半,成为算力增长的新动能;我国算力产业创新能力持续增强,面向大模型训练、推理等高性能芯片供给持续增强,多元异构计算技术加速普及,有力支撑人工智能、区块链、元宇宙等新兴应用发展。算力是数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力1。智算是算力的一种,指具有提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的智能算力,利用 CPU 与 GPU、FPGA、ASIC 等加速芯片的异构组合,实现高精度通用算力和低精度专用算力的融合供应2,20。智算涵盖从底层高性能芯片、服务器和网络设备,到智算中心基建、机电配套和软硬件服务平台,再到顶层人工智能应用
7、等完整体系,产业上下链长、集聚效应显著。智算为经济增长提供数字转型、智能升级、融合创新的新动力,带动人工智能及相关产业倍速增长,成为我国数字经济发展的新引擎。本白皮书系统分析了智算产业发展环境、产业链全景特点、最新进展及面临挑战,指出了智算产业五大发展趋势、七大技术关键词,提出了我国智算发展潜力评估体系及分省指标结果,并介绍了典型智6 算中心建设场景案例。本白皮书由中国电信研究院编制,我们希望通过此白皮书为我国智算产业市场洞察、技术创新、生态建设,高水平发展提供参考启示。7 一、智算发展迎来新机遇一、智算发展迎来新机遇 1、AI 大模型驱动的智算时代正加速到来 图 1 人工智能产业发展历程 人
8、工智能自人工智能自 19561956 年诞生以来,年诞生以来,历经三次发展浪潮历经三次发展浪潮。第一次浪潮(第一次浪潮(1 1956956-1971970s0s),),神经网络相关基础理论被提出,搜索式推理、自然语言等大量 AI 程序和创新研究涌现。但由于大部分AI 程序不具备解决复杂问题的能力,造成 AI 研究经费开始大幅削减,AI 迎来第一次发展低谷。该阶段算力主要以 IBM 大型计算机为主,以集中的方式分配使用。第二次浪潮(第二次浪潮(1980s1980s-2000s2000s),),80 年代名为“专家系统”的 AI 程序问世,极大增强了 AI 的实用性。但“专家系统”应用仅限于特定领
9、域,迭代升级难度及维护成本高,规模推广难度大,AI 再次进入发展低谷。90 年代小型计算机性能每 18 个月翻一番,且价格和耗电量大幅降低,算力逐渐进入分布式发展阶段3。第三次浪潮(第三次浪潮(20062006-20202020),),深度学习等算法的突破使得 AI 性能8 大幅提升。移动通信技术快速发展,共享计算资源、提高算力利用率等需求催生出以云计算为中心的集中式共享算力模式。2016 年,谷歌研发的 AlphaGo 将 AI 推向大众视野,语音识别、视觉处理等 AI 应用逐渐渗透到各行各业。同年,中国电信提出“云网融合”发展方向,将云计算和网络技术有机结合,实现计算和网络资源的统一管理和
10、优化配置,推动网络和算力一体化供给、运营和服务。当前人工智能正迎来第四次发展热潮,加速进入大模型驱动的智当前人工智能正迎来第四次发展热潮,加速进入大模型驱动的智算时代。算时代。2022 年 11 月,OpenAI 公司正式推出 ChatGPT,推动生成式AI 应用进入爆发期,M、文心一言、盘古等国内 AI 大模型层出不穷,AI 算力需求被推到“井喷”状态,开启智算时代。随着数据指数级增长,计算密度越来越高、计算节点分布越来越广,加速云网与AI、安全等要素融合。算力逐渐由终端计算等需求驱动的“被动式”发展,转向促进 AI 大模型训练、实现通用人工智能等代表的“主动式”发展,从“技术工具”进阶为社
11、会经济发展的“底层动力”。2、智能算力成为数字经济发展的新引擎 人工智能产业市场前景广阔,成为推动全球经济发展的新动力。人工智能产业市场前景广阔,成为推动全球经济发展的新动力。IDC 预测,全球以 AI 为中心的各类系统的软件、硬件与服务支出,2023 年将达到 1540 亿美元,到 2026 年将超过 3000 亿美元,预计2022 年至 2026 年间复合年增长率(CAGR)为 27%4。2021 年中国 Al服务器市场规模为 53.9 亿美元,预计 2025 年达到 103.4 亿美元,2021 年至 2025 年间 CAGR 达 17.7%5。9 智算产业智算产业集群化作用显著,集群化
12、作用显著,成为带动人工智能及相关产业快速发成为带动人工智能及相关产业快速发展的新动力。展的新动力。到 2035 年,人工智能的发展将给我国甚至全球经济增长带来突出贡献。预计到 2026 年,人工智能技术对于全行业的渗透率将超过 20%6。据信通院数据,2022 年我国算力核心产业规模达到1.8 万亿元,其中人工智能核心产业规模达 5080 亿元,同比增长 18%7;2022 年我国新增算力基础设施中智能算力占比过半,智算成为算力增长新曲线,智算中心正在支撑人工智能产业的快速发展,支撑其到2025 年达到 4000 亿,带动 5 万亿产业目标;2030 年达到 1 万亿,带动 10 万亿元产业目
13、标8。3、国家和地方密集出台政策支持智算布局 表 1.我国部委智算中心建设相关政策 数据来源:各部委官方文件 我国高度重视智算产业发展,围绕智算中心、人工智能、大模型我国高度重视智算产业发展,围绕智算中心、人工智能、大模型等先后出台系列政策文件,加快产业布局。等先后出台系列政策文件,加快产业布局。“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中明确提出要“加快构建全国一体化大数据中心体系,强化算力统筹智能调度,建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群”。工信部、国家发改委等先后出台新型数据中心发展三年行动计划10 (2021-2023 年)、全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案等文件,启动
14、“东数西算”重大工程。2023 年 4 月,中共中央政治局会议中强调“要重视通用人工智能发展,营造创新生态,重视防范风险。”7 月,科技部批复 25 个平台建设国家新一代人工智能公共算力开放创新平台(含筹建)。表 2.我国各省市智算中心建设相关政策 数据来源:各省市官方政策文件 地方政府纷纷发布智算产业相关政策,开展智算地方政府纷纷发布智算产业相关政策,开展智算中心中心相关基础设相关基础设施建设工作,提供普惠算力服务。施建设工作,提供普惠算力服务。北京发布北京市促进通用人工自能创新发展的若干措施高效推动算力基础设施建设,将新增算力建设项目纳入算力合作伙伴计划,加快推动智算中心建设,形成规模化先
15、进算力供给。上海出台上海市助力中小微企业稳增长调结构强能力若干措施助力中小企业数字化转型,发放“AI 算力券”,重点支持租用本市智能算力且用于核心算法创新、模型研发的企业,最高按合同费用 20%进行支持。成都印发成都市围绕超算智算加快算力产业发展的政策措施明确每年发放总额不超过 1000 万元的算力券,11 用于支持算力中介服务机构、科技型中小微企业和创客、科研机构、高校等使用国家超算成都中心、成都智算中心算力资源。12 二、智算产业全景及新进展二、智算产业全景及新进展 1、智算产业链初步形成,生态集聚效应不断增强 图 2 智算产业链图谱 目前,我国智算产业链已经初步形成,涵盖由芯片、软件、硬
16、件供应商构成的上游产业,由云商、电信运营商、第三方数据中心服务商等构成的中游产业,以及由互联网、交通、金融、工业等行业等用户构成的下游产业。(一)上游:(一)上游:AIAI 芯片领域形成多方竞争格局芯片领域形成多方竞争格局 GPUGPU、FPGAFPGA 技术壁垒高,迅速形成寡头格局。技术壁垒高,迅速形成寡头格局。英伟达(NVIDIA)凭借 NVLink、NVSwitch 等集群性能优势以及良好的 CUDA 生态,成为全球 GPU 主要供货商,其 A100 芯片占据了数据中心 GPU 市场 90%以上的份额。据 IDC 数据,预计到 2025 年 GPU 仍将占据 AI 芯片 8 成市场份额。
17、同时赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)已在 FPGA 领域形成双寡头格局,市场份额占比约 90%9。TPUTPU、NPUNPU 逐渐兴起,呈现“百家争鸣”态势。逐渐兴起,呈现“百家争鸣”态势。以 TPU、NPU 为代13 表的 ASIC 凭借吞吐量、功耗、算力等优势,逐渐被广泛应用于人工智能领域。国外以谷歌为首发布 TPU 芯片,国内寒武纪、华为、阿里等公司也都推出了深度神经网络加速的 ASIC 芯片,如华为昇腾 NPU、阿里平头哥 NPU。白盒交换机以其软硬解耦、灵活可编程、高速转发等优势受到云白盒交换机以其软硬解耦、灵活可编程、高速转发等优势受到云商智算中心大规模组网青睐。商智算
18、中心大规模组网青睐。Omdia 数据显示,2022 年全球数据中心以太网交换机市场份额白盒供应商占比 32%,其中 Arista 占比 18%。在北美市场,全球 TOP3 云商亚马逊、谷歌和 Meta 的白盒交换机购买规模已超市场总规模的三分之二。InfiniBandInfiniBand 和和 RoCERoCE 作为智算中心高性能作为智算中心高性能网络的主流方案,满足网络的主流方案,满足智算网络的低时延、大带宽、稳定运行、大规模以及可运维的需求。智算网络的低时延、大带宽、稳定运行、大规模以及可运维的需求。InfiniBand 网络方案及配套设备供应商主要包括英伟达、英特尔、思科,其中英伟达市场
19、占有率超七成。支持 RoCE 的交换机厂商较多,主要以新华三、华为为主。支持 RoCE 的 NVIDIA ConnectX 系列网卡当前市场占有率比较高。(二)中游:云商及(二)中游:云商及 IDCIDC 服务商基于自身优势提供智算服务服务商基于自身优势提供智算服务及及解解决方案决方案 云商、科技公司借助自身技术壁垒提供大模型及平台服务。云商、科技公司借助自身技术壁垒提供大模型及平台服务。主流云商一方面自建大型智算中心,如 Meta 宣布取消或暂停部分正在建设的数据中心,对其 11 个正在开发的项目进行重新设计,彻底转向人工智能数据中心的建设。另一方面加速布局 AI 大模型,如谷歌“PaLM-
20、2”、Meta“Llama 2”等。特斯拉、苹果等科技公司基于自身14 业务优势,一方面自建定制化智算中心,如特斯拉面向自动驾驶等领域建设超算中心 Dojo,拥有超过 100 万个训练节点,算力达到1.1EFLOPS10。另一方面,积极布局 AI 大模型体系,巩固自身行业优势壁垒,如特斯拉 AI 机器人“擎天柱”、苹果“Apple GPT”。IDCIDC 服务商依托云服务商依托云/网资源优势,积极参与智算建设。网资源优势,积极参与智算建设。国内运营商积极建设智算中心及平台,如中国电信推出息壤智能计算平台,提供智算、超算、通算多样化算力服务,为大模型训练、无人驾驶、生命科学等场景提供软硬一体解决
21、方案,RDMA 吞吐可高达 1.6Tb11。国外 IDC 服务商仍在布局阶段,如 2023 年日本 NTT 宣布将在 5 年内投资 8 万亿日元(约合 590 亿美元)用于人工智能、数据中心和其他增长领域12;Equinix 的 2023 年全球科技趋势调查报告显示,人工智能应用率上升,但 IT 基础设施没有为人工智能做好充足准备。(三)下游:车企领衔行业大模型落地应用(三)下游:车企领衔行业大模型落地应用 互联网、交通、金融、工业等行业,基于大模型带动自动驾驶、机器人、元宇宙、智慧医疗等下游产业发展。海外大模型行业应用主要在传媒游戏、机器人、办公等领域落地,如 Meta 推出 AI Sand
22、box为广告生成不同的文字、Apple 推出生成式人工智能元宇宙产品Visin Pro 头显,并计划在 siri 嵌入类 GPT 功能。哈维基于 GPT 及行业数据推出 AI 法律助手。国内大模型行业应用主要聚焦金融、医疗、传媒游戏、智能汽车等领域,如百度文心大模型助力浦发银行、泰康保险在投资决策、理赔信息检索等方面的应用。华为盘古大模型为国家电网电力巡检提供智能服务。15 图 3 国内外大模型行业分布13 车企布局智算中心用于自动驾驶大模型训练。车企布局智算中心用于自动驾驶大模型训练。特斯拉基于 Dojo超级计算机先后推出 BEV 大模型、端到端自动驾驶大模型,推动高阶智能驾驶落地,预计到
23、2024 年算力将达 100EFLOPS。吉利星睿智算中心自研汽车行业 AI 对话模型,初步完成百亿参数的大模型训练,吉利星睿智算中心(湖州)预计 2025 年算力规模将达 1.2EFLOPS14。小鹏汽车自动驾驶智算中心“扶摇”(乌兰察布),基于阿里飞天智算平台,算力可达 600PFLOPS,将小鹏自动驾驶核心模型的训练提速近 170 倍15。毫末智行智算中心“雪湖绿洲”(山西大同),基于火山引擎智算云解决方案,算力达 670PFLOPS,模型训练效率提升 100倍16。2、国产自研 AI 芯片加速入场,短期高效供给仍受限 国产硬件厂商持续突破国产硬件厂商持续突破 AIAI 芯片性能,提升市
24、场竞争力。芯片性能,提升市场竞争力。华为推出昇腾 910,性能对标英伟达 A100,可用于智能手机、云计算、自动驾驶等领域,同时推出 AI 开源计算框架 MindSpore,支持用户进行AI 开发。寒武纪提供云边端一体、训练推理融合等系列 AI 芯片产品及平台化基础系统软件,重点对推荐系统和大语言模型的训练推理等16 场景进行优化。壁仞科技等初创公司不断与多方建立合作关系,如万国数据、浪潮、中国移动等,聚焦云端通用智能计算,重点在 AI 训练和推理、图形渲染等领域发力。大型云商自研大型云商自研 AIAI 芯片,以摆脱对国外技术依赖。芯片,以摆脱对国外技术依赖。阿里面向自身电商、汽车、家电等领域
25、需求自研 AI 芯片,基于 RISC-V 架构和自研算法推出含光 800 NPU,支持 TFlops 级别浮点运算。百度面向搜索、智能交通等领域的深度学习运算需求,推出昆仑系列 AI 芯片,用于大模型推理。腾讯依靠蓬莱实验室推出 AI 推理芯片“紫霄”,已用于腾讯会议等多个内部业务。我国自主 AI 芯片在系统效率等方面与国际领先产品仍有差距,并存在性价比待提高、架构不够兼容、配套工具不够成熟、应用场景不够广泛等问题。制程方面,。制程方面,目前英伟达已率先到达 4 nm,而国内厂商多集中在 7 nm17;算力方面,算力方面,国内厂商大多不支持双精度(FP64)计算,且仅在单精度(FP32)及定点
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