AI算力：“军备竞赛”即将开启

AI超算中心：ChatGPT的核心基础设施

算力（ComputationalPower 简称CP）指对数据的处理能力，被 视为数字经济时代的新生产力，是推动数字经济发展的核心力量。 算力基本计量单位为FLOPS，通常一台服务器的计量单位为 TFLLOPS（10^12FLOPS）。在2022超算大会上，超级计算机 Frontier排名第一算力达到1.102EFLOPS(10^18FLOPS)。中国的神 威太湖之光排名第六，算力为93.01PFLOPS（10^15FLOPS）。

微软投资10亿美金打造OpenAI超算平台。2020年5月，微软投资10亿美金与OpenAI独家合作打造了Azure AI超算平台 亮相，性能位居全球前五，拥有超过28.5万个CPU核心、1万个GPU、每GPU拥有400Gbps网络带宽的超级计算机，主要 用于大规模分布式AI模型训练。 根据澎拜新闻数据，微软表示，AI超算平台可比肩世界 TOP超级计算机Top 5，则意味着它在中国国家超级计算机中心 的天河 2A 后面，在德克萨斯高级计算机中心的 Frontera 之前，其算力峰值每秒可以执行 23.5 到 61.4 个万亿浮点运算。

AI服务器：新一代AI数据中心的关键硬件

数据中心产业链最上游为IT硬件和基础设施。IT硬件：分为计算设备（IT）和通信设备（CT），IT设备主要为服务器，CT 设备包括交换机、路由器等网络设备和光模块，这些构成了算力与网络传输的基础。基础设施：分为电力设备、监控设备、 空调设备和发电机组，主要为IT硬件提供稳定电力供应和适宜的温度环境。 服务器是数据中心的核心硬件。根据中国电子信息产业发展研究院数据显示，中国数据中心硬件设备投资规模中，服务器 占主要比重，其中以X86服务器为主，其次为数据中心存储设备。

我国智能算力规模持续增长。经中国信息通信研究院测算, 2021年我国计算设备算力总规模达到202 Eflops，全球占比约 33%，保持50%以上高速增长，其中智能算力规模达到104Eflpos，增速85%，成为我国算力增长的主要驱动力。（智能 服务器按我国近6年AI服务器算力总量测算）。

GPU：AI算力的“心脏”，行业景气向上

AI芯片是AI算力的“心脏”。伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI 芯片在人工智能 的算法和应用上做针对性设计，可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。在人工智能不断扩大渗透的数字时代， 芯片多元化展现出广阔的应用前景，通过不断演进的架构，为下一代计算提供源源不断的动力。 AI芯片主要包括图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、神经拟态芯片（NPU）等。人工 智能深度学需要异常强大的并行处理能力，芯片厂商正在通过不断研发和升级新的芯片产品来应对挑战。

GPU比CPU更擅长并行计算: CPU是以低延迟为导向的计算单元，而GPU是以吞吐量为导向的计算单元，转为执行多任务并行。由于微架构的不同导致 CPU绝大部分晶体管用于构建控制电路和缓存，只有小部分晶体管用来完成运算工作，GPU则是流处理器和显存控制用于绝大部分晶体管，从而拥有 更强大的并行计算能力和浮点计算能力。 AI服务器作为超算芯片载体彰显其重要性: 与通用服务器采用串行架构、以CPU为算力提供者不同的是，AI服务器采取异构架构，如CPU+GPU、 CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的组合方式，目前广泛使用的是CPU+GPU 。与通用服务器相比，AI服务器拥有更出色的高性能计算能力，未 来，随着算力的持续增长，自然语言处理和图像、视频等AI模型的深入发展，AI服务器将被更广泛使用。

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