國產大模型“百舸爭流”，支撐其發展的算力服務也在被市場熱議。算力正在像水、電一樣，成為生產生活中必不可少的重要資源。
人工智能模型訓練算力需求快速增長的大背景下，中國不斷加快以智能計算中心為代表的智能算力基礎設施建設。連月來多家上市公司持續加碼AI算力投資，如協鑫能科擬以超50億元投建算力中心全球總部，利通電子擬投資4.5億元涉足AI算力租賃服務，超訊通信擬定增募資10.79億元用于寧淮綠色數字經濟算力中心項目等。
上市公司持續加碼AI算力投資
算力建設“快馬加鞭”，取得的成效也較為顯著。近日，在國新辦舉行的新聞發布會上，工業和信息化部新聞發言人、總工程師趙志國表示，目前我國算力總規模居全球第二，保持30%左右的年增長率，新增算力設施中智能算力占比過半，成為算力增長的新引擎。
近日，倪光南院士表示廣義的算力不僅包括算力，還包括存力、運力，預計2025年中國數據量將從7.6ZB增加到48.6ZB，成為全球第一。但是，當前存力不足，存在重算力輕存力的現象，中國算力中心采用固態硬盤(SSD)先進算力僅為24.7%。
國產大模型“百舸爭流”，支撐其發展的算力服務也在被市場熱議。算力正在像水、電一樣，成為生產生活中必不可少的重要資源。
近年來，我國超算建設已取得一定成績，有效支撐了科技創新、社會民生、數字經濟發展。但隨著以大數據、人工智能為代表的新一代信息技術迅猛發展，全社會對算力提出了更高要求，亟需突破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，更好地統籌協調全國超算中心算力。
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，其建設的重要目標就是緊密連接供需方，通過市場化的運營和服務體系，實現算力資源統籌調度，降低超算應用門檻，并帶動計算技術向更高水平發展，推動自主核心軟硬件技術深度應用，輻射帶動自主可控產業生態的發展與成熟。
在算力形態方面，多超算互聯，構建全國一體化的超算基礎設施，成為應對海量計算的必然;在算力技術方面，超高帶寬確定通信、異構算力統一互聯、跨域資源高效調度等是推動超算互聯網建設的基礎;在算力服務方面，產業生態培育、商業模式探索是一體化算力平臺運營的關鍵。
就在今年2月，科技部高新司在深圳組織召開超算互聯網發展工作部署會，研討超算互聯網未來發展及下一步工作部署。中國工程院院士高文就表示，算力已成為衡量經濟增長幅度的重要指標，抓緊實現全國算力資源的多元融合與網絡統一調度，打通各類數據孤島，夯實我國數字經濟算力底座，將為經濟發展、科技創新注入澎湃動力。
作為推動數字經濟發展的核心力量，全球數據總量和算力規模繼續呈現高速增長態勢。據中國信通院測算，算力每投入1元，將帶動3~4元的經濟產出。2021年，我國算力產業規模達到2.6萬億元，直接和間接分別帶動經濟總產出2.2萬億和8.2萬億元。
各國算力規模與經濟發展水平密切相關，經濟發展水平越高，算力規模越大。隨著ChatGPT等生成式人工智能的發展，對算力需求也水漲船高。
《中國算力發展指數白皮書(2021)》顯示，我國智能算力占比由2016年的3%提升至2020年的41%。“十三五”期間，我國通用算力增長了3倍，智能算力增長近百倍。
另據中國科學技術信息研究所此前發布的《2021全球人工智能創新指數報告》，數據中心保有率和全球TOP500超算中心占比被視為各國創新指數基礎支撐得分差異的主要原因。在這個細分指標上，美國數據中心保有率達滿分，中國在全球TOP500超算中心占比上優勢明顯，數量連年保持首位。
雖然2018~2021年中國進入全球500強的超算中心數量一直保持全球領先，但值得注意的是，隨著越來越多的國家開始加大算力基礎設施的建設力度，與2020年相比，中國在超算中心上的優勢有所減弱。
根據中研普華研究院《2022-2027年超級計算機市場投資前景分析及供需格局研究預測報告》顯示：
不久之前，國家超級計算無錫中心鹽城分中心與無錫紅豆集團各自發揮優勢共同打造了超算工業互聯網平臺。這個平臺能夠為傳統制造業實現“降本增效”。超算工業互聯網平臺包括生產、質量、能耗等各類平臺，能夠清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上的人工干預、提供更合理的生產計劃編排與生產進度，幫助各行各業實現全流程智慧化轉型變革，助力企業轉型升級，通過數據分析實現精準管理，快速提升企業生產效能。
越來越多的算力應用指向產業化。此前，國家超級計算無錫中心孵化的“神工坊”高性能仿真平臺與鹽城分中心達成合作，實現算力無縫連接。通過終端、平臺和其他資源的統一調度及數據緩存，讓用戶在沒有感知的情況下，實現計算平臺來回切換。“整合更多超算中心資源，可以推進超算互聯網在工業仿真領域的賦能。”“神工坊”負責人任虎說。更重要的是，“神工坊”不僅可以提高中大型、有能力自研仿真軟件的企業研發效率，更可讓中小企業進行高性能仿真。
借助算力，不少中小科技企業可以登上更高的階梯。近日，天津某汽車設計企業就使用了“神工坊”平臺對已設計完成的汽車外形進行仿真。“如果用本地臺式機仿真只能數十核并行，硬件資源遠遠不夠。同時，由于仿真工程師習慣使用本地臺式機進行圖形化操作，所以仿真工具必須能夠基于軟件原生界面進行仿真作業，降低切換成本。”該企業負責人介紹。基于“神工坊”高性能仿真平臺，該公司的工程師在仿真過程中，不僅保留了軟件原生界面操作，還體驗了“PC”式高性能在線仿真。仿真使用的網格規模從原先百萬級提升為千萬級，同時可實現數百核并行運算，大大提高了產品設計研發速度。
國內性能最強的大模型計算集群
騰訊發布了號稱國內性能最強的大模型計算集群。據騰訊微信公眾號4月14日消息，騰訊云正式發布面向大模型訓練的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能計算集群。
該集群采用騰訊云星星海自研服務器，搭載英偉達最新代次H800 GPU，服務器之間采用業界最高的3.2T超高互聯帶寬，為大模型訓練、自動駕駛、科學計算等提供高性能、高帶寬和低延遲的集群算力。
據騰訊介紹，實測顯示，新一代集群整體性能比過去提升了3倍，是國內性能最強的大模型計算集群。
早在去年10月，騰訊訓練框架AngelPTM，完成了首個萬億參數大模型訓練——混元NLP大模型訓練。在同等數據集下，將訓練時間由 50 天縮短到 11 天。如果基于新一代集群，訓練時間將進一步縮短至 4 天。
針對大模型場景，星星海自研服務器采用 6U 超高密度設計，相較行業可支持的上架密度提高 30%;利用并行計算理念，通過 CPU 和 GPU 節點的一體化設計，將單點算力性能提升至更高。
除此以外，H800GPU也是新集群的一大看點。公開資料顯示，H800為英偉達旗下最先進的芯片之一，對人工智能研發極為重要，其算力超過旗艦芯片A100三倍，這也是國內首次發布搭載H800的大模型產品。
網絡層面，騰訊發布自研的星脈網絡能提供3.2T通信帶寬，為業內最高數據。
騰訊表示，搭載同樣的GPU卡，3.2T星脈網絡相較前代網絡，能讓集群整體算力提升20%，使得超大算力集群仍然能保持通信開銷比和吞吐性能。并提供單集群高達十萬卡級別的組網規模，支持更大規模的大模型訓練及推理。
《2022-2027年超級計算機市場投資前景分析及供需格局研究預測報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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2022-2027年超級計算機市場投資前景分析及供需格局研究預測報告
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黃江
中國AI算力產業規模呈現高速增長態勢 
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