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idc发展限制(idc技术更新趋势)

张世龙2021年12月21日 20:24天道酬勤700

图片来源@视觉中国

最近,IDC与浪潮信息联合发布了《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》。 报告的一个观点是,目前AI芯片呈现多元化发展趋势,AI计算力持续提高以满足模型规模的增长态势。

什么是多算力融合? 为什么多算力融合会成为AI芯片的趋势? 浪潮信息副总裁、浪潮信息AIHPC产品线总经理冷酷百合在钛媒体App上表示,到了智算时代,每个特定App场景的计算特点、数据量非常大,传统的通用计算芯片模型计算性能相对较低。 “因此,我们提出要针对特定领域的应用进行瘦客户机体系结构的创新。 这也是多元AI芯片繁荣发展的产业本质推动力。 ’冷酷的百合说。

他认为从两个层面可以看到多元计算力的融合。 从计算力平台本身来看,多元计算力的融合实际上要求计算力平台支持不同的AI芯片,容纳多元计算力,能够提供芯片间的高速互联和节点间的高速信息连接。 另外,在软件层面,多元计算力的融合也对资源平台提出了要求。 “如果各芯片上层的接口规格、调用方式不统一、不兼容,则意味着用户将为不同的AI芯片构建新的烟囱系统。 ”

落实到制造商责任层面,浪潮信息是目前国内唯一能够设计、开发支持8个国内高端AI芯片并在系统内高速互联的AI服务器制造商。 同时,浪潮信息资源平台AI站也构建了支持多种AI芯片的规范接口标准。 该平台已经接入国内外6家公司的12种AI芯片,可以实现多种计算能力的统一管理。 “AI芯片制造商的工作在我们的系统中变得非常轻松。 他们可以专注于自己的价值创新,创造自己的芯片。 上面的资源平台是波浪建造的。 ’冷酷的百合说。

另外,报告比较了世界各国的AI计算力的差异。 IDC企业研究助理副总裁jadst表示,从纯粹的技术发展方面来看,中国和美国还有一定的差距,主要表现为一些主流加速芯片基本上由美国企业提供。 “我当然也看到很多国内公司在追赶,但从整体生态来看,我们会发现其实美国是一个比较商业的生态。 例如,美国全部由大型互联网公司主导,包括AI的开发框架在内,基础硬件技术和硬件公司合作开发。 ”jadst分析。

但相对来看,美国的AI发展也有国家级计划,而美国的AI芯片基本上是商业化行为,中国的人工智能发展更具有公共性。 jadst说:“来自中国多个政府的计划推动了人工智能的发展,特别是今年的“东数西算”项目,由政府主导设立的智算中心推动了人工智能的普适性。 AI计算力一定不会优先供给到某些富裕的地方和有经济发展潜力的地方,一定会让各地方、各中小企业使用。”

不仅是多元计算力的融合和总是迟到的彩虹,该报告也提出了8个洞察:

洞察一:各国加快人工智能配置科技企业主导技术升级中美领先世界

世界上已经有60多个国家和地区发布了人工智能政策,发布了国家级AI战略。 美国以科技企业为牵引,以持续的计算力、算法创新推动着AI的发展。 中国将在新的基础设施上推进计算力设施的配置,以AI技术与传统行业APP的融合加快人工智能的发展。 IDC预计,2021年世界企业在人工智能软件、硬件和服务方面的总投资将超过850亿美元。 预计2025年将增至2,045亿美元,5年复合增长率(CAGR )将达到24.5%。

世界科技巨头将来将继续进行有计算力的投资,以亚马逊、脸书、谷歌、阿里、腾讯、百度为首的头部企业在基础设施方面的投资规模将超过世界的一半。 IDC预计,到2025年,全球排名前八的CSP将消耗服务器和存储基础架构的50%以上。

洞察二:我国人工智能产业发展迅速,将加强计算能力基础设施建设的支撑应用落地

中国人工智能基础设施市场规模保持高速增长,中国服务器制造商成为全球服务器市场中坚力量,浪潮在全球AI服务器市场占有率位居第一。 受疫情影响,中国服务器市场仍保持较高增长势头,根据IDC最新发布的《全球人工智能市场半年度追踪报告》报告,中国人工智能服务器头部制造商市场规模可超过去年同期50%。

中国在全国部署计算网络国家枢纽节点的同时,积极推进智能计算中心“新基础设施”建设,着力构建普惠、安全、可靠的现代化基础设施体系和生态。 报告认为,具有高计算能力、基础设施能力的企业/组织或国家很可能会通过人工智能红利获得更多利润。

洞察3 :城市间人工智能的角逐加剧,计算力基础设施是重要的竞争力

2021年中国人工智能城市排行榜,前五名依次为北京、杭州、深圳、南京、上海。 与2020年相比,南京首次进入前五,济南首次进入前十。 城市之间的人工智能角逐加剧,计算力基础设施是重要的竞争力。 例如,南京落地长三角地区规模最大、计算能力最强的智能计算中心,将为城市人工智能产业化发展提供高速公路。

洞察四:人工智能行业渗透加快,产生显著效益

人工智能行业应用渗透率居互联网首位,金融业人工智能应用速度加快,超过政府行业,居第二位。 制造、交通、能源行业在人工智能中的应用也更为深入,排名第五、第七、第九。 与去年相比,人工智能在各行业的渗透率有所增加。

人工智能技术落地将为行业带来更多价值。 调查显示,采用人工智能3年以上的企业已取得显著利润,受访企业平均收入增长9.8%

、流程时间缩短20.4%、生产效率提升21.6%。

洞察五:算力与应用协同发展,推动场景多元化

受制于发展时间、资金投入、算力需求、模型成熟、技术限制和需求复杂等原因,自动驾驶、新药研发、智慧油田等场景处于发展初期,未来具有广阔发展空间。

相比去年同期,反欺诈、智能风控、智能投顾、智能理赔和智能推荐等应用场景逐步进入较为成熟的应用阶段,企业算力投入程度较高。

智慧供应链、智能质检、智能设备运维、线路智能巡检和电站设备监测、智慧保险、智慧交通等在内的应用场景发展迅猛。

洞察六:人工智能应用需求日渐丰富,催生芯片多元化发展

GPU依然是数据中心加速的首选,占有90%以上的市场份额,ASIC、FPGA和NPU等其他芯片也在各个领域被越来越多地采用。而ASIC,FPGA,NPU等其他非 GPU 芯片也在各个行业和领域被越来越多地采用,整体市场份额接近 10%,预计到 2025 年其占比将超过 20%。

在新技术的驱动下,5G等连接技术降低了数据的传输和处理速度,人工智能在边缘侧的处理将成为企业的一个关键增长领域,边侧人工智能芯片部署规模大且分散,要求芯片具备适配各类复杂环境的能力,人工智能在边缘以及端侧将有广泛的应用场景,从自动驾驶到工业制造,再到消费者智能家居和可穿戴设备。

洞察七:人工智能服务器前景广阔,多元开放、绿色节能是发展方向

人工智能应用的加速落地推动了AI服务器的高增长。根据IDC中国加速计算市场报告,预计2021年人工智能加速服务器市场规模将达到56.9亿美元,相比2020年增长61.6%,到2025年,中国人工智能加速服务器市场将达到108.6亿美元。

开放计算,是全球数据中心领域在产业协同模式的创新,将极大推动绿色高效的数据中心建设与发展。服务器厂商全面布局冷板式液冷、浸没式液冷等先进节能降耗技术,为企业提供稳定、安全、高效、绿色的基础架构,践行碳中和。

洞察八:人工智能算法模型呈现出大规模趋势,巨量模型将是规模化创新的基础,算力成为根本保障。

2011年以来,全球人工智能模型参数急剧增长,已突破千亿级。2020年发布的GPT-3深度学习模型参数高达1750亿,是当时全球最大的AI巨量模型;2021年发布的“源1.0”参数升至2457亿,参数增长高达40%,是当前全球最大规模的中文AI巨量模型。构建大模型、提升人工智能处理性能、成为时下非常流行的模型发展趋势。

巨量模型训练需要强大算力的支持,计算能力的不断提升与云平台的高速发展,对“巨量”模型的发展是一个重要利好。在中国,由各地政府主导的智算中心等算力基础设施的建设,通过提供公共的算力、数据及算法服务,让算力服务易用,解决算力服务的供给问题。

洞察九:AI与云加速融合推动业务创新

中国人工智能服务器公有云将迎来快速发展。2020年,中国部署在公有云的人工智能服务器市场占比已经超过30%,整体市场规模超过8亿美元,而全球人工智能服务器公有云的占比已经达到50%,到2025年,中国人工智能服务器公有云的占比将超过50%。AI公有云服务解决方案集中在计算机视觉、智能语音、自然语言处理类和机器学习类,领先的AI云服务厂商,融合这些技术不断推出新的应用场景、解决方案。

行业领先企业正积极部署私有云,以支撑其包括人工智能在内的新兴业务应用。搭配公有云、私有云和传统数据中心的混合IT架构的发展趋势对企业技术和业务创新产生显著影响。

洞察十:基建先行与政府引导“双管齐下”,引领数字经济发展

政府加大人工智能新型基础设施建设,通过以智算中心为代表算力基础设施、巨量模型为代表的算法基础设施帮助传统产业对智能化发展建立系统化认知。智算中心被越来越多的地方政府视为实现支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施,为算力、数据、生态和产业发展提供平台化支持。

算力已经成为数字时代的核心生产力,是拉动数字经济向前发展的新动能。对于AI算力的投入,也将加快人工智能这一重要的数字化技术与实体经济的融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业务新模式,为我国数字经济做强做优做大做出应有的贡献。(本文首发钛媒体App 作者 | dydmb)

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