2023年中国智算中心技术架构分析 AI芯片、AI服务器、AI集群以及AI大模型为关键技术【组图】

智算中心行业主要上市公司：浪潮信息(000977.SZ);中科曙光(603019.SH);商汤-W(00020.HK);光环新网(300383.SZ);科华数据(002335.SZ);奥飞数据(300738.SZ)等

本文核心指标：中国AI服务器市场规模;生成式AI训练大模型汇总

智算中心采用领先的人工智能计算架构

《智能计算中心创新发展指南》指出，智算中心的发展基于最新人工智能理论和领先的人工智能计算架构，算力技术与算法模型是其中的关键核心技术，算力技术以AI芯片、AI服务器、AI集群为载体，而当前的算法模型发展趋势以AI大模型为代表。在此基础上，通过智算中心操作系统作为智算中心的“神经中枢”对算力资源池进行高效管理和智能调度，使智算中心更好地对外提供算力、数据和算法等服务，支撑各类智慧应用场景落地。而软件生态则是智算中心“好用、用好”的关键支撑。

AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

AI服务器是智算中心建设中最关键的设备

根据《智能计算中心创新发展指南》，AI服务器是智算中心建设中投入比重最大、最为关键的设备。AI服务器是智算中心的算力机组。当前AI服务器主要采用CPU+AI加速芯片的异构架构，通过集成多颗AI加速芯片实现超高计算性能。目前业界以NVLink和OAM两种高速互联架构为主，其中NVLink是NVIDIA开发并推出的一种私有通信协议，其采用点对点结构、串列传输，可以达到数百GB/s的P2P互联带宽，极大地提升了模型并行训练的效率和性能。

根据IDC发布的《中国半年度加速计算市场(2022下半年)跟踪》报告，2022年中国AI服务器市场规模达到67亿美元，同比增长24%。其中GPU服务器依然是主导地位，占据89%的市场份额，达到60亿美元。同时NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以同比12%的增速占有了11%的市场份额，达到7亿美元。

AI集群能够满足智算中心的大规模算力需求

大模型参数量和训练数据复杂性快速增长，对智算系统提出大规模算力扩展需求。通过充分考虑大模型分布式训练对于计算、网络和存储的需求特点，可以设计构建高性能可扩展、高速互联、存算平衡的AI集群来满足尖端的智能计算需求。

2023年7月，华为宣布昇腾AI集群全面升级，推出首个万卡AI集群，拥有更快的训练速度和30天以上的稳定训练周期，十倍领先业界。目前，昇腾AI集群已支撑全国25个城市的人工智能计算中心建设，其中7个城市公共算力平台入选首批国家“新一代人工智能公共算力开放创新平台”。

AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智算中心行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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