在大數據、云計算、人工智能、元宇宙、數據孿生和物聯網等網絡技術的應用中,互聯網上的數據呈現出幾何倍數的增長,這對以CPU為主要計算能力來源的傳統(tǒng)服務是巨大的考驗。
服務器是計算機的一種,它比普通計算機運行更快、負載更高、價格更貴。服務器在網絡中為其它客戶機(如PC機、智能手機、ATM等終端甚至是火車系統(tǒng)等大型設備)提供計算或者應用服務。
市場上有越來越多熟悉的AI服務場景,如小愛同學、天貓精靈、小度等。當人類進入人工智能時代時,AI服務器也融入到社會行業(yè)的各個方面,ChatGPT是近期市場上最為火爆的概念。
ChatGPT是一種聊天機器人軟件: 全名為Chat Generative Pre-Trained Transformer,2022年11月,openAI在推出其基于 GPT-3.5的新型 AI聊天機器人ChatGPT免費預覽版,軟件只需向ChatGPT提出需求,即可實現文章創(chuàng)作、代碼創(chuàng)作、回答問題等功能。
ChatGPT功能強大: ChatGPT目前仍以文字方式互動,而除了通過人類語言交互外,還可以用于相對復雜的語言工作,包括自動文本生成、 自動問答、自動摘要等在內的多種任務。如:在自動文本生成方面,ChatGPT可以根據輸入的文本自動生成類似的文本,在自動問答方面, ChatGPT可以根據輸入的問題自動生成答案。還具有編寫和調試計算機程序的能力。
ChatGPT是最火爆的生成式AI應用,2個月實現月活用戶過億,為史上增速最快消費級應用,遠超Tik Tok的9個月與instagram的兩年半。
算力硬件是AI的基礎。普通服務器是以CPU為計算能力的提供者,采用串行架構,擅長邏輯計算和浮點計算。由于邏輯判斷需要大量的分支跳轉,使得CPU的結構復雜,計算能力的提高主要靠堆積更多的核心數來實現。
然而,在大數據、云計算、人工智能、元宇宙、數據孿生和物聯網等網絡技術的應用中,互聯網上的數據呈現出幾何倍數的增長,這對以CPU為主要計算能力來源的傳統(tǒng)服務是巨大的考驗。目前,CPU的制程工藝和單個CPU的核心數接近極限,但數據的增加仍在繼續(xù),因此有必要提高服務器的數據處理能力。在這種環(huán)境下,AI服務器應運而生。
目前市場上的AI服務器普遍采用CPU + GPU,由于GPU和CPU形式不同所以AI服務器采用并行計算模式,善于梳理圖形渲染、機器學習等密集數據操作。在GPU上,NVIDIA優(yōu)勢明顯,GPU單卡核心數可達近千個,如配置 16 張NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs核心數可超過 10240 個,計算性能高達每秒 2 千萬億次。而且經過近幾年市場的發(fā)展,也證實了CPU +GPU異構服務器在當前環(huán)境下確實有很大的發(fā)展空間。
在2022年半年報中,浪潮信息披露,2021 年,人工智能服務器全球市場份額 20.9%,保持全球第一,中國市場份額超過 50%。
近年來,浪潮信息的經營業(yè)績持續(xù)增長,2017年至2021年,其實現的歸屬于上市公司股東的凈利潤(簡稱“凈利”)年均復合增長率超過40%,2021年的凈利潤超過20億元。2022年,凈利潤預計將繼續(xù)保持快速增長的好勢頭。
早在2020年,浪潮信息就公開表示,其在服務器、AI計算、開放計算等新興應用處于全球領先地位。
公司表示在 AIGC 賽道已從底層計算能力、中間層大模型算法能力和上層行業(yè)應用方面進行布局和持續(xù)研發(fā)投入,將會持續(xù)發(fā)布 AIGC 的支撐產品。公司在人工智能服務器領域的市占率位居全球 AI 服務器市場第一,在中國市場份額已連續(xù)五年保持 50%以上。
浪潮信息還在回復中稱,公司2021年發(fā)布的源1.0大模型是面向中文的超大規(guī)模預訓練自然語言模型,模型結構與GPT-3類似,與GPT-3相比參數量增加40%,訓練數據集提升10倍,達到了2457億參數,訓練使用了5TB的高質量中文數據。公司一直在推進大模型的行業(yè)應用落地,如“AI劇本殺”、“心理咨詢AI陪練 ”、“AI反詐”、“金陵詩會”、企業(yè)“智能客服大腦”等應用。
根據中研普華研究院《2023-2028年中國服務器行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測分析報告》顯示:
AI服務器應用場景
基于AI服務器的優(yōu)勢,AI服務器廣泛應用于深度學習、高性能計算、醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等行業(yè)。
通過機器視覺、知識地圖、深度學習等人工智能技術,模擬醫(yī)學專家思維、推理診斷,幫助醫(yī)生定位疾病,協(xié)助診斷。
AI服務器是異構服務器,可以根據應用范圍采用不同的組合方式,如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。與普通服務器相比,內存、存儲、網絡沒有區(qū)別,主要是大數據、云計算、人工智能等方面需要更多的內存,滿足各種數據的收集整理。
數據中心產業(yè)鏈最上游為IT硬件和基礎設施。IT硬件:分為計算設備(IT)和通信設備(CT),IT設備主要為服務器,CT 設備包括交換機、路由器等網絡設備和光模塊,這些構成了算力與網絡傳輸的基礎?;A設施:分為電力設備、監(jiān)控設備、 空調設備和發(fā)電機組,主要為IT硬件提供穩(wěn)定電力供應和適宜的溫度環(huán)境。 服務器是數據中心的核心硬件。根據中國電子信息產業(yè)發(fā)展研究院數據顯示,中國數據中心硬件設備投資規(guī)模中,服務器 占主要比重,其中以X86服務器為主,其次為數據中心存儲設備。
我國智能算力規(guī)模持續(xù)增長。經中國信息通信研究院測算, 2021年我國計算設備算力總規(guī)模達到202 Eflops,全球占比約 33%,保持50%以上高速增長,其中智能算力規(guī)模達到104Eflpos,增速85%,成為我國算力增長的主要驅動力。(智能 服務器按我國近6年AI服務器算力總量測算)。
GPU:AI算力的“心臟”,行業(yè)景氣向上
AI芯片是AI算力的“心臟”。伴隨數據海量增長,算法模型趨向復雜,處理對象異構,計算性能要求高,AI 芯片在人工智能 的算法和應用上做針對性設計,可高效處理人工智能應用中日漸多樣繁雜的計算任務。在人工智能不斷擴大滲透的數字時代, 芯片多元化展現出廣闊的應用前景,通過不斷演進的架構,為下一代計算提供源源不斷的動力。 AI芯片主要包括圖形處理器(GPU)、現場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、神經擬態(tài)芯片(NPU)等。人工 智能深度學習需要異常強大的并行處理能力,芯片廠商正在通過不斷研發(fā)和升級新的芯片產品來應對挑戰(zhàn)。
GPU比CPU更擅長并行計算: CPU是以低延遲為導向的計算單元,而GPU是以吞吐量為導向的計算單元,轉為執(zhí)行多任務并行。由于微架構的不同導致 CPU絕大部分晶體管用于構建控制電路和緩存,只有小部分晶體管用來完成運算工作,GPU則是流處理器和顯存控制用于絕大部分晶體管,從而擁有 更強大的并行計算能力和浮點計算能力。 AI服務器作為超算芯片載體彰顯其重要性: 與通用服務器采用串行架構、以CPU為算力提供者不同的是,AI服務器采取異構架構,如CPU+GPU、 CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的組合方式,目前廣泛使用的是CPU+GPU 。與通用服務器相比,AI服務器擁有更出色的高性能計算能力,未 來,隨著算力的持續(xù)增長,自然語言處理和圖像、視頻等AI模型的深入發(fā)展,AI服務器將被更廣泛使用。
《2023-2028年中國服務器行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測分析報告》由中研普華研究院撰寫,本報告對該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現狀、行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析,重點分析了行業(yè)的發(fā)展現狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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2023-2028年中國服務器行業(yè)發(fā)展前景及投資風險預測分析報告
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