超算:“AI軍備競賽”王炸,產業格局深度梳理
2023-04-23 17:24:58 來源:雪球網 小 中
近日,科技部高新司在天津組織召開國家超算互聯網工作啟動會,會議發起成立了國家超算互聯網聯合體。
科技部將通過超算互聯網建設,打造國家算力底座,促進超算算力一體化運營,支撐數字中國建設“高速路”。
超算互聯網是用互聯網思維運營超算,將全國眾多超算中心通過算力網絡連接起來,構建一體化算力服務平臺,解決當前亟待突破的現有單體超算中心運營模式,以應對算力設施分布不均衡、接口不統一、應用軟件自主研發和推廣不足等問題。
(資料圖片)
當前人工智能新一輪浪潮爆發,超級算力作為“AI軍備競賽”皇冠上的明珠重要性凸顯。
隨著多地超算中心和大型數據中心建設升級項目興起,助推超級計算市場迅速增長。根據Synergy Research Group數據,全球超級數據中心數量從2017年的390個增長至2022年二季度的659個,增長近一倍,預計2024年總數將超1000個。
01
算力:人工智能核心底座
在人工智能發展的三要素中,數據與算法都離不開算力的支撐。
根據OpenAI數據,ChatGPT浪潮下算力缺口巨大,模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度,存在萬倍差距。
大模型呈爆發態勢(更多的參數/更大的算力芯片需求):
資料來源:英偉達官網
現階段算力規模重點包括基礎算力、智能算力和超算算力三部分,分別提供基礎通用計算、人工智能計算和科學工程計算。
基礎通用算力主要是基于CPU芯片的服務器所提供的計算能力。
智能算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速計算平臺提供人工智能訓練和推理的計算能力。
超算算力主要是基于超級計算機等高性能計算集群所提供的計算能力。
02
超算行業概覽
超級計算,又稱高性能計算(HPC),指利用并行工作的多臺計算機系統(即超級計算機)的集中式計算資源,處理極端復雜或數據密集型問題。超級計算以每秒浮點運算次數衡量,Petaflops為度量單位,超級計算具備極強計算能力,其浮點運算速度達到千萬億次每秒。
超級計算通過高性能的計算能力賦能數據回收與分析、數據模擬等場景,處理極端復雜或數據密集型問題;按照算力資源劃分為尖端、通用、業務和人工智能超算四大類。
構成超算中心的超級計算機每秒運算速度高達10億億次,其計算能力相當于200多萬臺普通計算機,能計算普通計算機和服務器不能完成的大型復雜計算。
相比于數據中心分布式運行、以軟件實現其擴展的模式,超算中心采用集中式的集群邏輯,耦合度高,單機性能好,其應用主要集中于高性能計算領域。
超算目前主要提供國家高科技領域和尖端技術研究所需的運算速度和存儲容量,專用性更高。
近年來,中國不斷強化統籌算力調度、建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群,建設高性能計算機集群,部署超級計算中心,從而推動超算的發展。
我國國家超級計算中心是由國家科技部批準建立的數據計算機構。
截止2022年底,國內已建成10家國家超級計算中心,分別是:
國家超級計算天津中心:部署有“天河一號”超級計算機和“天河三號”原型機系統;
國家超級計算廣州中心:配置了“天河二號”系統;
國家超級計算長沙中心:擁有“天河一號”超級計算機;
國家超級計算深圳中心:配備有曙光“星云”超級計算機;
國家超級計算濟南中心:配備了神威藍光超級計算機;
國家超級計算無錫中心:擁有中國首臺全部采用國產處理器構建的“神威·太湖之光”超級計算機;
國家超級計算鄭州中心:配備了新一代高性能計算機“嵩山”超級計算機;
國家超級計算昆山中心:將承接長三角區域大科學裝置的先進計算及科學大數據處理服務;
國家超級計算成都中心:被譽為“西部最強大腦”;
國家超級計算西安中心:應用領域廣泛,從先進制造、芯片設計等科技前沿,到能源利用、天文物理等國家重大需求,均有涉及。
部分超算中心示例:
資料來源:國家超算、光大證券、行行查
03
超算產業鏈
超算產業鏈上游主要包括基礎硬件、應用軟件和配套設施資源;包括芯片、服務器、網絡、存儲、操作系統、管理軟件、制冷設備和供電設備等。
中游包括提供算力的超算供應商、超算整合中心和研究機構等,其中供應商市場規模穩步增長。
下游為應用層,包括衍生產業、應用與服務等。
超算產業鏈圖譜:
資料來源:頭豹研究院
04
超算市場格局
在美國達拉斯舉行的 SC22 會議上,公布了新一期「世界上最快的 500 臺超級計算機」。
Frontier、Fugaku 和 LUMI 計算機位列前三。
其中,Frontier 計算機排名第一。該機型被稱為“世界上第一個每秒浮點運算能力(FLOPS)達到百億級別”的計算機系統。
圖 | 排名第一的 Frontier 計算機(來源:資料圖)
Frontier 是由美國橡樹嶺國家實驗室研發的超級計算機,其采用 HPE Cray EX235a 架構,配備了 AMD EPYC 64C 2GHz 處理器。
中國有兩臺計算機入圍此次榜單中的 TOP10,共有 162 臺計算機入圍 TOP 500 總榜單,數量穩居世界第一。
由中國國家并行計算機工程技術研究中心(NRCPC)開發的“神威·太湖之光”計算機系統,安裝在中國江蘇省無錫市的國家超級計算中心,憑借 93Pflop/s 的運算速度排名第 7。
中國國防科技大學開發的天河 -2a 系統部署在廣州的國家超級計算機中心,憑借 61.4Pflop/s 的運算速度排名第 10。
“世界最強大超級計算機 TOP 500”前十名:
全球超級計算機制造數量整體呈增長態勢,其中,中國和美國斷層式位居世界前列。
我國制造的超級計算機總體數量已經連續五年市場份額位居全球第一。
從全球超級計算力數量來看,我國以173臺位居全球第一;美國在算力方面位居全球第一。
全球超算行業呈現高集中度,2022年6月超算制造量前十的制造廠商分別是:聯想集團(161臺,32.2%)、美國慧與、浪潮、源訊、中科曙光、戴爾、英偉達、富士通、NEC、華為。
全球超算市場結構包括五個部分,其中服務器市場占比最大,其次是HPC存儲。
GPU
GPU是圖形處理器的簡稱,它是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計算的硬件設備。
在高性能計算服務器中,芯片成本占比高達51%,按照超算中GPU價值量占比80%計算,全球超算GPU市場約為96億美元。
根據用途和性能表現,GPU可以分為專業卡和消費級卡兩類:
其中,專業卡通常用于工程、科學、醫學等領域的高性能計算和大規模數據處理,主要廠商包括英偉達、AMD等。
隨著英偉達A100、H100等型號產品的發布,GPU在算力方面的優勢相較于其他硬件具有較大優勢,GPU的工作也從一開始的圖形處理逐步轉化為計算。
GPU數量和總算力的關系(GPU為英偉達A100):
資料來源:英偉達
近年來,榜單上的高性能計算機主要使用英偉達的圖形處理器,該處理器憑借更好的性能在 TOP 500 計算機中占比較大。
但是,根據最新發布的榜單顯示,AMD 圖形處理器正逐漸占據主導地位,取代了英偉達。
TOP500系統中有101個系統采用AMD處理器,例如排名第一的Frontier和排名第三的LUMI。
不同處理器在 TOP 500 計算機中所占比例:
2022年9月,美國針對AI、HPC及數據中心研發所用的高端GPU發出限制,英偉達的A100和H100以及AMD的MI250芯片暫停向中國客戶銷售。
2022年10月,美國升級禁令限制范圍,對高算力芯片的連接速度和每秒運算次數等具體參數做限制,除英偉達和AMD外,國內廠商海光信息的部分產品也被加入到限制范圍內。
其中,海光DCU屬于GPGPU的一種,在典型應用場景下,海光深算一號指標達到國際上同類型高端產品的水平。
美國將制裁限制范圍由應用場景擴大到芯片和產品層面,也代表著國內相關GPU產品或下游應用發展超過美國政府的預期。
在海外監管趨嚴的背景下,以海光為代表的國產GPU廠商有望迎來高速發展期。
長期來看,高速運算相關的國產廠商有望通過軟硬件技術提升,加速高速計算芯片的國產化替代。該環節國內代表廠商包括:海光信息、景嘉微、龍芯中科、芯原股份、天數智芯、壁仞科技、寒武紀、燧原科技、沐曦、摩爾線程、芯動科技、深流微等。
國內GPU產業鏈情況:
資料來源:科創板日程
加速器&協處理器:高算力最強輔助
在TOP500榜單中,總計有179個系統使用了加速器/協處理器技術。
這些系統中的84個系統采用NVIDIAVolta芯片,64個系統采用NVIDIA Ampere。
從TOP500看,由GPU和加速器共同組成的異構算力是上榜計算機的主流選項,加速器/協處理器技術的應用越來越普遍。
雖然使用GPU,也可以起到加速的作用,但無法發揮最大的潛質。因此業界渴望一種硬件可被重新編程來執行新類型計算的芯片,這時,FPGA和ASIC便登上了舞臺。
異構多元算力是超級計算機在從傳統的高性能計算向HPC與AI并重轉變的具體體現。
揭示了當今超級計算機的應用領域不僅僅是高性能計算,還涵蓋了人工智能以及其他更為廣泛的領域,并且具有研究與商業兼具的特點。
因此可見,應用領域的拓展影響著超級計算機的發展,二者相輔相成。
FPGA
FPGA和GPU內都有大量的計算單元,它們的計算能力都很強。
在進行人工智能神經網絡(CNN, RNN, DNN)運算的時候,兩者的速度會比CPU快上數十倍以上。
FPGA(Field Programmable Gate Array,現場可編程門陣列),是一種硬件可重新編程的半定制芯片。通過在硅片上預先設計具有可編程特性的集成電路,用戶可根據具體需求將芯片編程成算法最期望的顏值。
雖然FPGA比較靈活, 但其設計資源比GPU受到較大的限制。例如GPU如果想多加幾個核心只要增加芯片面積就行,但FPGA一旦型號選定了邏輯資源上限就確定了。
FPGA雖然在浮點運算速度, 增加芯片面積,及布線的通用性比GPU來得差,卻在延遲性及功耗上對GPU有著顯著優勢。
英特爾FPGA技術路線圖:
資料來源:英特爾官網
市場格局方面來看,海外廠商主導全球FPGA 市場,賽靈思和英特爾形成雙頭壟斷。
國內廠商主要包括復旦微電(高可靠FPGA 技術領先,率先推出億門級FPGA 和PSoC 芯片,應用領域不斷豐富)和紫光國微(國內特種集成電路行業領先者,產品覆蓋500 多個品種,特種領域FPGA 持續更新)、安路科技(國內民用FPGA龍頭)。
國內AI芯片以寒武紀思元系列、華為昇騰系列等為代表,寒武紀和華為昇騰部分AI芯片產品性能已達到較高水平,有望加速實現國產替代,迎來高速發展期。
ASIC
ASIC(Application Specific Integrated Circuit,應用型專用集成電路),是針對某種特定功能需求,設計、開發的專用類型芯片。
這種針對固定算法的專用芯片,可以實現最佳計算能力、最優計算效率。
其架構和指令集針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優化,以使芯片在計算精度降低的情況下更耐用。
隨著算力逐漸增強,ASIC在人工智能訓練端的應用場景也逐漸增多。
與GPU和FPGA相比,基于某一算法定制的ASIC芯片可以實現體積更小,功耗更低,算力消耗更小。
ASIC每瓦能為機器學習提供比所有商用GPU和FPGA更高的量級指令。
由于ASIC開發周期長,僅有大廠有資金與實力進行研發。
競爭空間上,傳統的CPU領域有英特爾和高通;GPU領域有英偉達和AMD;FPGA中有賽靈思和Altera(英特爾收購)。
唯有與AI計算最為定制化結合的ASIC領域尚未有絕對的壟斷性龍頭。
目前市場上主流ASIC有TPU芯片、NPU芯片、VPU芯片以及BPU芯片,它們分別是由谷歌、寒武紀、英特爾以及地平線設計生產。
除此之外各大云廠商、互聯網廠商,如從百度AI業務分拆而來的昆侖芯,阿里平頭哥,特斯拉以及比特大陸等也有涉獵。
由ASIC是全定制芯片,在某些特定場景下運行效率最高,故某些場景下游市場空間足夠大時,量產ASIC芯片可以實現豐厚的利潤。
05
超算“中國芯”崛起
1992年,“銀河—Ⅱ”10億次巨型計算機研制成功,1993年10月,在李國杰院士團隊的努力下,中國自主研制出了我國第一臺SMP(對稱式多處理機)結構計算機——曙光一號計算機。
2013年“天河二號”誕生,不僅縮小了與美國的差距,還擠入了全球第一梯隊,登上了超級計算機排行榜榜首,這標志著中國的超級計算機技術已經進入了世界一流水平。
天河超算在超算芯片上使用了自主設計的加速器取代了英特爾的加速器,天河2號使用國產加速器升級之后,性能提升了70%以上。
2015年美國封鎖超算芯片出口,僅過一年,我國自主研發的超級計算機芯片—“申威”橫空出世。
申威SW26010是中國首個采用國產自研架構且性能達到世界一流的計算機芯片。
2016年6月20日,搭載申威SW26010的神威·太湖之光拿下來全球超級計算機第一的位置,并且實現了4連冠,神威·太湖之光更是世界上首臺峰值計算速度超過十億億次的超級計算機,其峰值計算速度達每秒12.54億億次。
神威·太湖之光的出現標志著中國在超級計算機領域已經可以實現全面自研,除了“神威”系列之外,“天河”系列超級計算機已經全面掌握“五大”自主核心技術,即具有自主知識產權的四大芯片和自主操作系統。而“曙光”系列目前也已經實現了國產替代。
2019年,美國制裁海光集成電路、成都海光微電子技術、中科曙光、無錫江南計算技術研究所、天津海光這5家超算企業。這5家超算企業在國內的研究方向都是偏向超級計算機以及芯片研究方向。
目前國內頂級超算已經多采用自主設計研發的加速器芯片,實現芯片的國產化。
近年來我國還在積極研發E級超算,實現對美國的絕對領先。
E級超算是指每秒可進行百億億次數學運算的超級計算機,是國際上高端信息技術創新和競爭的制高點,被全世界公認為“超級計算機界的下一頂皇冠”。
我國已經有三臺E級超算原型機已經交付。“天河三號E級原型機系統”實現了四大自主創新,神威E級使用的正是申威研發的新一代申威26010+眾核處理器,曙光E級也使用的是國產芯片。
“天河三號”原型機采用自主的飛騰處理器、天河高速互聯通信和麒麟操作系統,實現了芯片的全國產化。
“天河三號”超算原型機:
資料來源:澎湃網
除了國家隊主導的超算之外,民企的算力中心發展速度也非常快,例如阿里云的張北超級智算中心,總算力高達12EFlops,一舉超過了9 EFlops的谷歌和1.8 EFlops的特斯拉。
按照計劃,到2025年年底,國家超算互聯網將可形成技術先進、模式創新、服務優質、生態完善的總體布局,有效支撐原始科學創新、重大工程突破,成為支撐數字中國建設的“高速路”。
未來超級計算中心與云計算、互聯網技術融合,有望從精密研制、信息安全、和科學計算領域向生命健康、傳媒娛樂、金融分析及等各領域拓展應用,有望迎來高速發展。
1.ChatGPT:人工智能新興賽道,核心環節全梳理
2.機器視覺:AI高成長賽道,產業鏈全景解析
3.邊緣計算:AI算力新風口,核環節全梳理
4.MLOps框架全解析
5.人工智能芯片:高算力核心底座
6.AIGC(人工智能生成內容)白皮書
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