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“算力”相关产业近期连续火爆，智算中央的建设，也正在各处着花。

进入2024年，就有武昌智算中央、中国移动智算中央（青岛）、华南数谷智算中央、郑州人工智能盘算中央、博大数据深圳前海智算中央等相继开工或投产使用。

据不完全统计，现在天下正在建设或提出建设智算中央的都会已经跨越30个，投资规模超百亿元。

到底什么是智算中央？智算中央主要用来做什么？智算中央都有哪些特点？

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作甚智算中央？

凭证《算力基础设施高质量生长行动设计》界说，智算中央是指通过使用大规模异构算力资源，包罗通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC等），主要为人工智能应用（如人工智能深度学习模子开发、模子训练和模子推理等场景）提供所需算力、数据和算法的设施。

也可以说，智算中央是以人工智能盘算义务为主的数据中央。

数据中央通常包罗三种种别，除了智算中央以外，另外两种划分是以通用盘算义务为主的通算中央，以及以超级盘算义务为主的超算中央。

2023年是人工智能生长的主要转折年，AIGC手艺取得了突破性希望，大模子训练、大模子应用等新营业正在快速崛起，作为智能算力的载体，数据中央也已经从数据机房、通算中央，生长到现阶段的超算中央和智算中央。

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智算中央与通用数据中央有何差异？

智算中央，通常与云盘算慎密相关，强调资源控制和基础设施治理的天真性。在云环境中，数据中央提供商认真硬件和某些软件工具的维护，而客户则拥有数据。相比之下，传统的内陆数据中央需要由企业自行治理和维护所有的数据资源。

本质的差异导致两种模式在资源投入、资源部署以及平安性方面都有着极大的区别。

在资源投入上，智算中央客户无需大量的硬件和软件成本即可选择适合自己的服务模式，如公有云、私有云或夹杂云；而传统数据中央的客户则需要投入大量资金来购置和维护自己所需的服务器、网络和存储装备。

在资源部署和平安性上，智算中央的客户可随时随地通过互联网远程接见和治理自己的数据和应用，与此同时还可以享受数据中央提供商提供的专业的平安保障，如防火墙、加密、备份和恢复等；而传统数据中央的客户受到办公/指定地址的限制，且需自己举行珍爱和治理数据。

智算中央，简朴来说就是专门服务于人工智能的数据盘算中央，能够为人工智能盘算提供所需的专用算力。相比传统数据中央，智算中央能知足更具针对性的需求，以及更大的盘算体量和更快的盘算速率，为大模子训练推理、自动驾驶、AIGC等各垂直行业场景提供AI算力。

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AI智算，需要什么样的芯片？

在硬件的选择上，智算中央与传统数据中央的硬件架构也有所差异。

AI智算，需要什么样的算力芯片？

传统数据中央的硬件架构对照单一，主要包罗服务器、存储装备和网络装备。智算中央相比于此硬件架构就会加倍的天真，差其余应用场景也会选择差其余盘算节点。

智算服务器是智算中央的主要算力硬件，通常接纳“CPU GPU”、“CPU NPU”或“CPU TPU”的异构盘算架构，以充实行展差异算力芯片在性能、成本和能耗上的优势。

GPU、NPU、TPU的内核数目多，善于并行盘算。AI算法涉及到大量的简朴矩阵运算义务，需要壮大的并行盘算能力。 

而传统通用服务器则是以CPU作为主要芯片，用于支持如云盘算和边缘盘算等基础通用盘算。

AI智算，需要什么样的存储芯片？

不止是算力芯片的差异，AI智算对存储芯片也有着更高的要求。

首先是用量。智算服务器的DRAM容量通常是通俗服务器的8倍，NAND容量是通俗服务器的3倍。甚至它的PCB电路板层数也显著多于传统服务器。

这也意味着智算服务器需要结构更多的存储芯片，以到达所需性能。

随着需求的水涨船高，一系列瓶颈问题也浮出水面。

一方面，传统冯诺依曼架构要求数据必须加载到内存中，导致数据处置效率低、延迟大、功耗高；另一方面，存储器墙问题使得处置器性能的增进速率远快于内存速率，造成大量数据需要在SSD和内存间转达；此外，CPU挂载的SSD容量和带脱期制也成为性能瓶颈。

面临“存储墙”、“功耗墙”等问题，传统盘算系统结构中盘算存储架构亟需升级，将存储与盘算有机融合，以其伟大的能效比提升潜力，才气匹配智算时代巨量数据存储需求。

针对这一系列问题，存算一体芯片或许是一个不错的谜底。

除了芯片差异之外，为了充实行展性能以及保障稳固运行，AI服务器在架构、散热、拓扑等方面也举行了强化设计。

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这些芯片，谁在结构？

算力芯片的结构情形

在GPU方面，GPU善于大规模并行盘算。华为、天数智芯、摩尔线程、中科曙光、燧原科技、英伟达、英特尔、AMD等都推出有相关的芯片。好比，华为推出了升腾系列AI芯片升腾910和升腾310等，这些芯片专为AI训练和推理设计，具有高性能和低功耗的特点。升腾系列已普遍应用于数据中央、云服务和边缘盘算等领域，为智算中央提供壮大的算力支持。

英伟达推出了多款针对AI训练和推理的GPU产物，如A100、H100等。英特尔也推出了多款AI芯片产物，如Habana Labs的Gaudi系列芯片，旨在与英伟达竞争。AMD在AI芯片领域也有所结构，推出了MI系列GPU和APU产物。

在FPGA方面，CPU FPGA则连系了天真性与高效能，顺应算法快速转变。赛灵思、英特尔是市场主要介入者，相关产物有：赛灵思的VIRTEX、KINTEX、ARTIX、SPARTAN产物系列以及英特尔的Agilex产物系列；海内主要厂商包罗复旦微电、紫光国微和安路科技等。

在ASIC方面，CPU ASIC提供高性能定制盘算，适合特定需求。外洋谷歌、英特尔、英伟达等巨头相继宣布了ASIC芯片。海内寒武纪、华为海思、地平线等厂商也都推出了深度神经网络加速的ASIC芯片。

在NPU方面，NPU是专门为人工智能和机械学习场景而设计的处置器。与CPU和GPU差异，NPU 在硬件结构上举行了针对性的优化，专注于执行神经网络推理等AI相关的盘算义务。CPU的通用性和NPU的专用性相连系，使得整个系统能够天真应对种种AI应用场景，快速顺应算法和模子的转变。

现在市场上已有众多量产的NPU或搭载NPU模块的芯片，其中着名的包罗高通Hexagon NPU、华为的升腾系列，值得注重的是，各大厂商在芯片盘算焦点的设计上都有着怪异的战略。

在TPU方面，TPU是谷歌专门为加速深层神经网络运算能力而研发的一款芯片，加倍专注于处置大规模的深度学习义务，具备更高的盘算能力和更低的延迟。TPU也属于一种ASIC芯片。

在DPU方面，DPU专门设计用于数据处置义务，具有高度优化的硬件结构，适用于特定领域的盘算需求。差异于CPU 用于通用盘算， GPU 用于加速盘算， DPU是数据中央第三颗主力芯片。国际三大巨头英伟达、博通、英特尔的DPU产物占有海内大多数市场，赛灵思、Marvell、Pensando、Fungible、Amazon、Microsoft 等多家厂商在近 2-5 年内也均有 DPU 或相似架构产物生产。海内厂商包罗中科驭数、芯启源、云豹智能、大禹智芯、阿里云等。

国产算力芯片走到哪一步了？

在2024北京移动算力网络大会上，中国移动算力中央北京节点正式投入使用，标志着我国智算中央建设进入新阶段。作为北京*大规模训推一体智算中央，该项目占地约57000平方米，部署近4000张AI加速卡，AI芯片国产化率达33%，智能算力规模超1000P。

北京超级云盘算中央运营实体北京北龙超级云盘算有限责任公司CTO甄亚楠克日示意，现在帮国产大模子“嫁接”国产芯片，只需15天左右就可以跑通。他以为算力共享会是行业大趋势，高端GPU算力资源需要各方起劲。

近年来，中国人工智能算力芯片的市场名目主要由英伟达主导，其占有了80%以上的市场份额。

甄亚楠示意，“我们也异常关注国产芯片的生长，据领会，海内自研的大模子，甚至一些开源的大模子都在不停往国产芯片上去做移植。现在从芯片使用角度来讲，有些模子已经可以跑通运行了，需要追赶的方面主要在类似GPU这种高性能。”

“整个的国产化是分层级的，芯片属于硬件这一层，除此之外另有软件的生态。对于国产的芯片来讲，不管是框架照样生态，都需要有一定的培育周期。”甄亚楠呼吁，最终的应用方要给到国产芯片足够的信心。

存储芯片的结构情形

智算中央在存储方面需要具备高容量、高可靠性、高可用性等特点。存储装备通常接纳高性能的硬盘或固态硬盘，并配备冗余的存储架构，以确保数据的平安性和可接见性。三星、美光、SK海力士等都有相关芯片都普遍应用于数据中央、云盘算等领域，为智算中央提供高性能的存储解决方案。

海内厂商近年来在DRAM与NAND手艺追遇上也实现了快速生长。

除了传统的存储芯片外，智算中央还需要上文提到的新型存储—存算一体芯片施展更大的作用。

从存算一体生长历程来看，自2017年起，英伟达、微软、三星等大厂提出了存算一体原型，同年海内存算一体芯片企业最先涌现。

大厂们对存算一体架构的需求是适用且落地快，而作为最靠近工程落地的手艺，近存盘算成为大厂们的*。诸如特斯拉、三星等拥有厚实生态的大厂以及英特尔、IBM等传统芯片大厂都在结构近存盘算。

海内初创企业则聚焦于无需思量先进制程手艺的存内盘算。其中，知存科技、亿铸科技、九天睿芯等初创公司都在押注PIM、CIM等“存”与“算”更亲密的存算一体手艺蹊径。亿铸科技、千芯科技等专注于大模子盘算、自动驾驶等AI大算力场景；闪易、新忆科技、苹芯科技、知存科技等则专注于物联网、可穿着装备、智能家居等边缘小算力场景。

亿铸科技致力于用存算一体架构设计AI大算力芯片，首次将忆阻器ReRAM和存算一体架构相连系，通过全数字化的芯片设计思绪，在当前产业名目的基础上，提供一条更具性价比、更高能效比、更大算力生长空间的AI大算力芯片换道生长新路径。

千芯科技专注于面向人工智能和科学盘算领域的大算力存算一体算力芯片与盘算解决方案研发，在2019年率先提出可重构存算一体手艺产物架构，在盘算吞吐量方面相比传统AI芯片能够提升10-40倍。现在千芯科技可重构存算一体芯片（原型）已在云盘算、自动驾驶感知、图像分类、车牌识别等领域试用或落地；其大算力存算一体芯片产物原型也已在海内率先通过互联网大厂内测。

知存科技的方案是重新设计存储器，行使Flash闪存存储单元的物理特征，对存储阵列刷新和重新设计外围电路使其能够容纳更多的数据，同时将算子也存储到存储器当中，使得每个单元都能举行模拟运算而且能直接输出运算效果，以到达存算一体的目的。

05

智算规模占比超30%，算力建设如火如荼

7月初，天府智算西南算力中央正式在四川成都投运。据先容，该中央将以算力支持成都打造千亿级人工智能焦点产业，赋能工业制造、自然科学、生物医学、科研模拟实验等领域的人工智能创新。

这不是个例。近一个月来，银川绿色智算中央项目集中开工；北京移动在京建成*大规模训推一体智算中央，支持高庞大度、高盘算需求的百亿、千亿级大模子训练推理；郑州人工智能盘算中央开工建设，总投资超16亿元……以智算中央为代表的数字新基建正加速建设落地。

国家统计局7月15日宣布的数据显示，住手5月尾，天下新建5G基站46万个；设计具有高性能盘算机集群的智算中央达10余个，智能算力占算力总规模比重跨越30%。

据中国IDC圈不完全统计，停止2024年5月23日，中国大陆共有智算中央283座，已笼罩中国大陆所有省、自治区和直辖市。其中有投资额统计的智算中央项目140座，总投资额到达4364.34亿元。有设计算力规模统计的智算中央项目177座，总算力规模到达36.93万PFlops。

这些“智算中央”尺度纷歧、规模差异，算力规模一样平常在50P、100P、500P、1000P，有的甚至到达12000P以上，虽然AI浪潮给智算中央带来了广漠的生长远景，但供需错配、价钱昂贵、重复建设等仍然是我国算力建设面临的难题。

与此同时，多地也纷纷出台专项设计，明确未来几年建设目的，并在手艺、应用、资金等方面完善支持行动。例如，江苏宣布省级算力基础设施生长专项设计，提出到2030年全省在用总算力跨越50EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比跨越45%；甘肃提出对算力网络新型基础设施在用地、市政配套设施建设、人才引进、资金等方面给予政策支持。

“人工智能大模子等应用发作式生长动员了智能算力需求激增。”国家信息中央信息化和产业生长部主任单志广示意，智能盘算生长迅速，已经成为我国算力结构中增速最快的类型，其中大模子是智能算力的*需求方，需求占比近六成。预计到2027年，中国智能算力规模年度复合增进率达33.9%。