AI服務(wù)器白皮書（2023年）

1編寫組I在當(dāng)前快速發(fā)展的信息時(shí)代，人工智能（AI）已經(jīng)成為引領(lǐng)科白皮書，對(duì)AI服務(wù)器需求、場景和AI服務(wù)器通用架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、評(píng)測指標(biāo)、發(fā)展趨勢(shì)等方面進(jìn)行了詳細(xì)的梳理，以期更進(jìn)一步推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等應(yīng)用領(lǐng)域中的關(guān)鍵作用。我們將對(duì)當(dāng)以及其對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的深遠(yuǎn)影響。通過深入未來的重要地位，為推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用創(chuàng)造更加有利的條件。同時(shí)，本白皮書也旨在為相關(guān)領(lǐng)域的決策者、研究者和從由于時(shí)間倉促，水平所限，錯(cuò)誤和不足之處在所難免，歡迎各V I II V 1 2 7 9 12 20 22（一）并行處理能力擴(kuò)展 23 25 26 27 27 29 31 32 47 54 61 61V 68 76 82 83 95 106 106 107 117 118 118 120 122 122 123 124 124 125 126 127 127 128 128 129V 130 130 131 131 132 133 134 135（一）行業(yè)現(xiàn)狀 135 135 140 142 145 145 147 149 152 155 157 157 160 162V人工智能是當(dāng)下熱點(diǎn)，作為計(jì)算能力的主要提供者，面向人工隨著大模型的興起和深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜任務(wù)的崛起，AI服務(wù)器需大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的挑戰(zhàn)，以及高速數(shù)據(jù)通信和互連的需求。效的計(jì)算能力，加速了數(shù)字經(jīng)濟(jì)中海量數(shù)據(jù)的挖掘和利用過程。例如在金融領(lǐng)域，AI服務(wù)器通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策，為金融業(yè)務(wù)提供了更有競爭力的服務(wù)。其次，AI服務(wù)器推動(dòng)了人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用與落地。在醫(yī)療領(lǐng)不斷增長的計(jì)算需求。另一方面，AI服務(wù)器的架構(gòu)和算法優(yōu)化也將1隱私保護(hù)方面也面臨挑戰(zhàn)，需要在保證計(jì)算性能的同時(shí)，保障數(shù)據(jù)于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的前邏輯萌芽，到后來的專家系統(tǒng)，再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，幾經(jīng)起落，直到最近這輪以Transformer為基礎(chǔ)的人工智能浪潮，算力需求一1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計(jì)算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。十七世紀(jì)法國物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家B.Pascal制成了世界上第一臺(tái)會(huì)演算的機(jī)械加法器。十八世紀(jì)德國輯的基礎(chǔ)。1934年美國神經(jīng)生理學(xué)家W.McCulloch和W.Pitts建立了第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為以后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究奠定了基礎(chǔ)。2了人工智能的研究方向和學(xué)科，并推動(dòng)了全球第一次人工智能浪潮的出現(xiàn)。這段時(shí)期研究的主要方向是機(jī)器翻譯、定理證明、博弈等，學(xué)科得到了世界范圍的公認(rèn)。在當(dāng)時(shí)，一系列的成功使人工智能科學(xué)家們認(rèn)為可以研究和總結(jié)人類思維的普遍規(guī)律并用計(jì)算機(jī)模擬它3由于人工智能所基于的數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)手段存在的缺陷和呈指數(shù)增加的計(jì)算復(fù)雜度等問題，當(dāng)人們進(jìn)行了比較深入的工作后，發(fā)現(xiàn)邏輯證明器、感知器、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等等只能做很簡單、非常專門且很窄的任務(wù)，稍微超出范圍就無法應(yīng)對(duì)。因此，各國政府勒令大規(guī)模削減人工智能方面的投入，人工智能在這一時(shí)期受到了各種責(zé)難。值超過了一億美元。有了成功商業(yè)模式的推動(dòng)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，與此同時(shí)，業(yè)界出現(xiàn)了許多人工智能數(shù)學(xué)模型方面的重大發(fā)明，年）等，也出現(xiàn)了能與人類下象棋的高度智能機(jī)（1989年）。此外，其它成果包括通過人工智能網(wǎng)絡(luò)能自動(dòng)識(shí)別信封上郵政編碼的機(jī)器，4由于理論研究和計(jì)算機(jī)軟、硬件的飛速發(fā)展，各種人工智能實(shí)用系統(tǒng)開始商業(yè)化并進(jìn)入市場，取得了較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，展示了人工智能應(yīng)用的廣闊前景，人工智能研究從蕭條期轉(zhuǎn)入第二上世紀(jì)八十年代中后期，由于個(gè)人計(jì)算機(jī)性能的迅猛發(fā)展，使用“增強(qiáng)智能”看似比人工智能有更大的發(fā)展，同時(shí)專家系統(tǒng)的機(jī)器維護(hù)費(fèi)用居高不下，系統(tǒng)難以升級(jí)，軟件以及算法層面的挑戰(zhàn)沒有突破，于是業(yè)界開始將資本投向于那些看起來更容易出成果的項(xiàng)在這一時(shí)期，由于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計(jì)算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，以及發(fā)展具備實(shí)用性和功能性的人工智能成為業(yè)界共識(shí)，帶來了人工智能新的繁榮。其中，包括圖模型、圖優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的數(shù)據(jù)工具被重新挖掘或者發(fā)明，具有明確數(shù)理邏輯的數(shù)學(xué)模型使得理論分析和證明成為可能，摩爾定律驅(qū)動(dòng)下的計(jì)算能力提升顯著提高了人5軍李世石讓人工智能進(jìn)入大眾視野，帶領(lǐng)人工智能進(jìn)入又一波高潮。隨著硬件計(jì)算能力的提升和云計(jì)算的普及，研究人員開始構(gòu)建引起了廣泛的關(guān)注。大模型的出現(xiàn)，推動(dòng)了自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能語音等領(lǐng)域的飛速發(fā)展。然而，大模型也面臨著巨大的挑戰(zhàn)，包括計(jì)算資源的需求、數(shù)據(jù)隱私的問題和模型可解釋性等方當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展一路高歌猛進(jìn)，正在以前所未有的速度快速滲透到生產(chǎn)生活的方方面面。未來，隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)和6研究的深入，人工智能有望進(jìn)入更加成熟和普及的階段，為人類社在人工智能領(lǐng)域，近年來預(yù)訓(xùn)練大模型的潛力正迅速涌現(xiàn)，給強(qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)帶來了曙光。預(yù)訓(xùn)練大模型是指利用海量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的語言知識(shí)和語境理解能力，然后再通過有監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行微調(diào)，從而為機(jī)器賦予更強(qiáng)大的語言理解和推理能力。這種方法的引入在很大程度上解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中數(shù)據(jù)稀缺和特征工程的問題，為人工智能的發(fā)展帶來了新的思路和傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論認(rèn)為，隨著模型參數(shù)增多，模型過擬合會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練誤差先下降后上升，因此尋找誤差最小點(diǎn)成為調(diào)整模型的目標(biāo)。然而，研究者發(fā)現(xiàn)：在模型規(guī)模不斷增大時(shí)，測試誤差會(huì)在上升后再次下降，且這種誤差下降趨勢(shì)會(huì)隨著模型規(guī)模的增加而越發(fā)顯著。7來源:《DEEPDOUBLEDESCENT:WHEREBIGGER我們發(fā)現(xiàn)雙下降現(xiàn)象在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）、殘差網(wǎng)絡(luò)規(guī)?；蛴?xùn)練時(shí)間增加時(shí)，首先會(huì)有所提升，然后變差，接著再次提深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模不再受限，而是可以不斷擴(kuò)展，這為提升8預(yù)訓(xùn)練大模型的基本原理是通過大規(guī)模的非監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練模型。這種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式是通過學(xué)習(xí)海量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律和語義信息，來為模型提供一個(gè)初始的語義知識(shí)庫。在這個(gè)階段，模型可以通過自我監(jiān)督的方式進(jìn)行預(yù)測任務(wù)，如掩碼語言模型、下一句預(yù)測等。通過這樣的預(yù)訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到豐富的語義表隨著預(yù)訓(xùn)練大模型的突破和應(yīng)用，人工智能領(lǐng)域發(fā)生了深刻的Transformers）為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型在多個(gè)自然語言處理任務(wù)上掩碼語言模型中，模型需要預(yù)測句子中被掩碼的單詞；在下一句預(yù)測任務(wù)中，模型需要判斷兩個(gè)句子是否按順序相連。通過這樣的預(yù)傳統(tǒng)的自然語言處理任務(wù)，如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等，在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，BERT模型能夠識(shí)別出實(shí)體的邊界和類別，提9高實(shí)體識(shí)別的精度。在情感分析任務(wù)中，BERT模型能夠理解句子的為了評(píng)估預(yù)訓(xùn)練大模型在多個(gè)任務(wù)上的表現(xiàn)，研究人員提出了GLUE（GeneralLanguageUnderstandingEvaluation）數(shù)據(jù)集，其上的得分超過了傳統(tǒng)模型，證明了預(yù)訓(xùn)練大模型在各種任務(wù)上的優(yōu)除了自然語言處理任務(wù)，預(yù)訓(xùn)練大模型還在問答系統(tǒng)、對(duì)話系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用能力。在問答系統(tǒng)中，預(yù)訓(xùn)練模型可以理解問題并生成準(zhǔn)確的回答。在對(duì)話系統(tǒng)中，它能夠生成連貫、自然的對(duì)話內(nèi)容。在機(jī)器翻譯中，預(yù)訓(xùn)練模型可以學(xué)習(xí)由此可見，預(yù)訓(xùn)練大模型通過在大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，在各種自然語言處理任務(wù)中取得了突破性的成果。它們的應(yīng)用不僅強(qiáng)人工智能是指具備與人類相當(dāng)或超越人類智能水平的人工智能系統(tǒng)。其目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠像人類一樣具備復(fù)雜的智能能預(yù)訓(xùn)練大模型的涌現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能打開了一扇門。通過在大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)訓(xùn)練大模型能夠?qū)W習(xí)到豐富的語言表示和語境理解能力。這使得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠更好地理解和處理訓(xùn)練學(xué)習(xí)了大量的語言數(shù)據(jù)，能夠生成連貫、語義準(zhǔn)確的文本。在有想象力和藝術(shù)性的文本。這顯示出預(yù)訓(xùn)練大模型在創(chuàng)造性任務(wù)中的潛力，為實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能提供了可能性。預(yù)訓(xùn)練大模型的突破為構(gòu)建強(qiáng)人工智能系統(tǒng)鋪平了道路，為實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話、情感分析、自然而，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先，預(yù)訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間。其次，數(shù)據(jù)集的規(guī)模和質(zhì)量對(duì)模型的效果有重要影響。此外，對(duì)模型性能的進(jìn)一步優(yōu)化、更好的針對(duì)這些挑戰(zhàn)和發(fā)展方向，研究人員和專家提出了許多觀點(diǎn)和創(chuàng)新方法。例如，通過模型的分布式訓(xùn)練和加速硬件的使用，可以提高訓(xùn)練效率。同時(shí)，積極構(gòu)建更大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，可以改善模型的性能。此外，還需要不斷創(chuàng)新和改進(jìn)預(yù)訓(xùn)練算法，以提總之，預(yù)訓(xùn)練大模型為實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能帶來了曙光。通過在大規(guī)模未標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，它們能夠?yàn)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)賦予更接近人類水平的智能能力。然而，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能仍然面臨一些挑戰(zhàn)，構(gòu)相比，GPT-1只保留了架構(gòu)中的解碼器（Decoder）部分。GPT-1的訓(xùn)練過程可分為兩個(gè)階段：首先是無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練階段，在大型文本語料庫上訓(xùn)練高容量的語言模型。隨后是有監(jiān)督微調(diào)階段，建立在預(yù)訓(xùn)練階段的基礎(chǔ)上，通過調(diào)整參數(shù)來適應(yīng)特定的監(jiān)督目標(biāo)任務(wù)，來源:《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerative（在無監(jiān)督訓(xùn)練階段，采用了一個(gè)由12層解碼器（Decoder）層疊而成的Transformer模型，總共包含12個(gè)maskedself-文本。有監(jiān)督微調(diào)階段，則根據(jù)不同任務(wù)類型可以選擇不同的數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)的全局最小"，這個(gè)觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了無監(jiān)督學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)表示和結(jié)構(gòu)時(shí)具有潛在的監(jiān)督信息，從而在一定程度上能夠支持監(jiān)督任務(wù)不再針對(duì)各種任務(wù)單獨(dú)進(jìn)行微調(diào)。相反，它通過增加網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量GPT-2模型充分證明，通過使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更大的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可以顯著提高模型的泛化能力。這意味著可以用一個(gè)模型完成繼承了GPT-2的理念，即通過更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更大的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來提高模型的泛化能力，并進(jìn)一步將參數(shù)規(guī)模擴(kuò)大（模型參數(shù)從GPT-方法的特點(diǎn)是在下游任務(wù)的訓(xùn)練中，模型沒有接收到任何具體任務(wù)的示例，這被認(rèn)為是一種極端的訓(xùn)練策略。盡管GPT-2在某些任務(wù)上展現(xiàn)出了不錯(cuò)的效果，但在其他任務(wù)上其表現(xiàn)并不理想。為了解決這一問題，OpenAI在GPT-3中引入了few-shot學(xué)習(xí)方法。與條件，而不涉及任何的梯度更新或模型微調(diào)。綜合多種任務(wù)的訓(xùn)練這驗(yàn)證了少量示例學(xué)習(xí)在任務(wù)特定的準(zhǔn)確性和樣本效率之間提供了來源:《LanguageModelsareFew模型微調(diào)，可使模型輸出與人類需求對(duì)齊,微調(diào)后的模型被命名為性，由于它們的目標(biāo)略有不同（一個(gè)更側(cè)重于聊天，另一個(gè)側(cè)重于按照指令生成內(nèi)容），它們區(qū)別在在某些細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)集選擇上會(huì)有技術(shù)文檔中沒有公開與模型架構(gòu)、硬件、訓(xùn)練計(jì)算、數(shù)據(jù)集構(gòu)建和（交叉注意力（Cross-attention）機(jī)制將視覺信息直接融合到語言模型解碼器的層中，而不是使用圖像作為語言模型的附加前綴，交叉注意力將相同維度的獨(dú)立嵌入序列進(jìn)行非對(duì)稱的整合。這類架構(gòu)可有效地平衡文本生成能力和視覺信息。VisualGPT、VC-GPT和Flamingo等模型也使用這種預(yù)訓(xùn)練策略，并使用圖像字幕和視覺問源方面，它主要使用了公開的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和經(jīng)第三方授權(quán)的數(shù)據(jù)進(jìn)文進(jìn)行推斷，并生成回復(fù)。這個(gè)推斷過程需要快速、高效地執(zhí)行，以滿足用戶的實(shí)時(shí)交互需求。然而，由于模型的復(fù)雜性和參數(shù)量巨大，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)和服務(wù)器往往無法在實(shí)時(shí)性要求下完成推斷過程。除了算力需求增加外，廣泛應(yīng)用ChatGPT也對(duì)通信需求提出了自然語言處理和上下文理解能力，因此用戶對(duì)其的使用和期望也日益增加。然而，這種用戶需求的迅速增長導(dǎo)致大量用戶同時(shí)向系統(tǒng)發(fā)送請(qǐng)求，使得通信系統(tǒng)承受了巨大的壓力。用戶希望ChatGPT能這意味著通信系統(tǒng)面臨著大量的請(qǐng)求，需要處理大量的數(shù)據(jù)傳輸和處理任務(wù)。然而，處理和分析自然語言數(shù)據(jù)是一項(xiàng)復(fù)雜而耗時(shí)的任務(wù)，需要大量的計(jì)算資源和高效的通信機(jī)制來支持。傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)可能無法有效處理這種大規(guī)模的請(qǐng)求，導(dǎo)致系統(tǒng)延遲增加和服務(wù)質(zhì)量下降。為了滿足用戶的需求并確保高質(zhì)量的通信體驗(yàn)，需要對(duì)通信系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)，包括增加帶寬、改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和處理機(jī)制等方面的改進(jìn)。只有充分滿足通信需求，才能更為了應(yīng)對(duì)算力和通信需求的躍升，研究人員和行業(yè)專家提出了一系列解決方案。一方面，他們致力于開發(fā)更高效的模型訓(xùn)練和推斷算法，以減少計(jì)算資源的消耗。其中，一種常見的方法是使用剪枝和量化等技術(shù)來減少模型的參數(shù)量和計(jì)算量。另一方面，他們探索新的硬件架構(gòu)和加速技術(shù)，如圖形處理器（GPU）和專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片（ASIC），以提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力。此外，還有研究人員致類似的模型將面臨更多的挑戰(zhàn)和需求。因此，需要進(jìn)一步研究和創(chuàng)新，以提供更高效、更強(qiáng)大的模型訓(xùn)練和推斷算法，并開發(fā)更先進(jìn)2021年初，谷歌發(fā)布了一篇名為《SwitchTransformers:用了一種稱為“SwitchRouting”的優(yōu)化版本的MoE(Mixtureof來源:《SwitchTransformers:Scalingto--Megatron-Turing自然語言生成模型（MT-NLG）。該模型擁有國內(nèi)廠商與研究機(jī)構(gòu)積極跟進(jìn)大模型相關(guān)的產(chǎn)業(yè)布局，全面擁2019年，百度發(fā)布了參數(shù)量達(dá)到40億的ERNIE（Enhanced大模型采用完全的分層解耦設(shè)計(jì)，可以快速適配、快速滿足行業(yè)的這些大模型的布局和推動(dòng)，不僅是為了追求更好的性能，還是為了走向更廣闊的應(yīng)用場景。通過增加參數(shù)量和模型規(guī)模，可以提高模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解能力和判斷能力，從而在更多的實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用。例如，大模型在自然語言處理、圖像識(shí)別和機(jī)器翻譯等任務(wù)中取得了顯著的突破，為智能客服、智能駕駛和智能醫(yī)療等領(lǐng)域然而，大模型的布局也帶來了巨大的算力需求。以為了滿足這種巨大的算力需求，各種新的計(jì)算硬件和架構(gòu)也應(yīng)運(yùn)而生。例如，圖形處理器（GPU）在高性能計(jì)算中的作用越來越重綜上所述，國內(nèi)外廠商的布局和推動(dòng)使得大模型成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。大模型在各種任務(wù)中取得了良好的性能，并在許多領(lǐng)域中發(fā)展出更廣闊的應(yīng)用前景。與此同時(shí)，大模型的布隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，每日涌入服務(wù)器的數(shù)據(jù)量如潮水般洶涌，這種指數(shù)級(jí)爆炸式的數(shù)據(jù)量增長，不僅極大地豐富了我們的生活維度、改變了生活習(xí)慣和方式，還為數(shù)據(jù)的高效分析和處理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。在此背景下，數(shù)據(jù)量的激增已成為推動(dòng)服務(wù)器場景中取得了顯著的成功。然而，受限于當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并未完全發(fā)揮其潛力。這輪以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的人工智具備強(qiáng)大的自然語言處理能力。這些模型背后的算法，如自注意力機(jī)制，要求處理大量的并行運(yùn)算，從而對(duì)服務(wù)器的計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)帶寬務(wù)器的計(jì)算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及能效都提出了新的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)為：并行處理能力的進(jìn)一步擴(kuò)展、配合計(jì)算需求的大容量高速緩存、高帶寬低延遲的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、以及更加高效的散熱和低功（一）并行處理能力擴(kuò)展從前文所述的人工智能發(fā)展歷程，可以看出，計(jì)算能力在人工智能的發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用。典型的Transformer結(jié)構(gòu)主要包括多頭自注意力層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。其基本組成部分是點(diǎn)積、縮放、和累加操作，這些通常可以映射到矩陣乘法并進(jìn)行并行計(jì)算。作為其主要的算力來源。由于CPU需要支持系統(tǒng)中的各種數(shù)據(jù)操作，如引入大量的分支、跳轉(zhuǎn)和中斷處理來滿足邏輯判斷的需求，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)通常極為復(fù)雜。然而，隨著半導(dǎo)體制造技術(shù)逐漸接近物理極特別是當(dāng)考慮到用于人工智能的服務(wù)器和傳統(tǒng)服務(wù)器之間的使用場景差異時(shí)，這種減緩變得尤為明顯。例如，在代表深度學(xué)習(xí)的DNN算法中，存在大量需要處理的卷積和全連接操作，盡管傳統(tǒng)的CPU長需求，引入了專門的計(jì)算單元進(jìn)行高度并行化的計(jì)算，從而強(qiáng)化在現(xiàn)代人工智能與大模型計(jì)算領(lǐng)域，服務(wù)器的并行計(jì)算能力在不斷進(jìn)步。但然而，隨之而來的是，存儲(chǔ)能力的短板逐漸顯現(xiàn)，這中，數(shù)據(jù)訪問模式通常呈現(xiàn)為“一次寫入，多次讀取”，數(shù)據(jù)讀寫算任務(wù)之前，需要先從外部存儲(chǔ)器獲取數(shù)據(jù)，隨后再將其讀入內(nèi)部緩存或寄存器中。這種數(shù)據(jù)移動(dòng)的需求導(dǎo)致了一個(gè)核心挑戰(zhàn)：存儲(chǔ)訪問速度可能無法跟上計(jì)算單元對(duì)數(shù)據(jù)的高速消耗，從而形成了所架構(gòu)。通過精細(xì)調(diào)整各級(jí)緩存和主存的容量和性能，并在必要時(shí)引入新的存儲(chǔ)層次，可以有效緩解“存儲(chǔ)墻”帶來的瓶頸。此外，將計(jì)算與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更緊密地集成，以減少數(shù)據(jù)在不同存儲(chǔ)級(jí)別之間的移動(dòng)，亦是提高整體系統(tǒng)性能的關(guān)鍵方向。這種對(duì)高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸和共享已對(duì)服務(wù)器系統(tǒng)提出了嚴(yán)格的新要求，這些要求關(guān)注于在計(jì)算和存儲(chǔ)設(shè)備之間實(shí)現(xiàn)高性能數(shù)據(jù)傳輸，以及在多服伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長和處理任務(wù)的復(fù)雜性增加，我們觀察到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的異構(gòu)化趨勢(shì)。在一個(gè)給定的處理場景中，所需的數(shù)據(jù)可能散布在多種存儲(chǔ)介質(zhì)中，這種分散性強(qiáng)調(diào)了計(jì)算單元，特別是為大型模型設(shè)計(jì)，需要與各種存儲(chǔ)系統(tǒng)之間維持高帶寬和低延遲此外，大模型訓(xùn)練時(shí)，服務(wù)器的集群化和資源池化策略日益受到關(guān)注。在這樣的集群環(huán)境中，服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)交互和同步至關(guān)重要。傳統(tǒng)的以太網(wǎng)已無法滿足這種需求，因此，更先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技在人工智能與大模型計(jì)算的現(xiàn)代應(yīng)用中，專用并行計(jì)算芯片，提高計(jì)算速度的同時(shí)，也引入了一個(gè)顯著的挑戰(zhàn)：巨大的功耗和由盡管在傳統(tǒng)服務(wù)器硬件組件，如硬盤和主板，在功耗和熱量方面的貢獻(xiàn)相對(duì)較小，但它們對(duì)于整體系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行仍然至關(guān)重要。視。因此，隨著計(jì)算單元數(shù)量的增加和復(fù)雜性的提高，高效的散熱傳統(tǒng)的風(fēng)冷技術(shù)雖然在某些情境下仍然有效，但其固有的限制器部署中逐漸被其他更高效的技術(shù)取代。考慮到此，液冷技術(shù)已經(jīng)受到了越來越多的關(guān)注。這些液體冷卻方法能夠更有效地吸收和傳導(dǎo)熱量，同時(shí)減少機(jī)械噪音，為數(shù)據(jù)中心提供了一個(gè)更為安靜和效率更高的環(huán)境。預(yù)計(jì)在未來，隨著其技術(shù)的完善和成本的降低，液人工智能行業(yè)是對(duì)算力、算法和數(shù)據(jù)等數(shù)字資源進(jìn)行創(chuàng)造、加工、整合，最終實(shí)現(xiàn)用機(jī)器替代人，為傳統(tǒng)行業(yè)智慧賦能。算力、算法、數(shù)據(jù)是人工智能的三大要素。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基AI服務(wù)器是人工智能基礎(chǔ)層的核心物理設(shè)備，其面向深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的快速，低精度，浮點(diǎn)運(yùn)算高度并行數(shù)值計(jì)算，搭載大量計(jì)算內(nèi)核和高帶寬內(nèi)存資源，用于支撐深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和線上推理計(jì)算框架模型和應(yīng)用，可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間高速互聯(lián)、高效地?cái)U(kuò)CPU+ASIC等多種形式。通過搭配不同的異構(gòu)加速芯片，形成不同性模型平臺(tái)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)，支撐技術(shù)層和應(yīng)用層的人工智能應(yīng)用場景落地。隨著大模型訓(xùn)練對(duì)云端算力的持續(xù)增長需求，AI服務(wù)器部署規(guī)模越來越大，持續(xù)增長的計(jì)算速度和計(jì)算效率需求，推動(dòng)隨著人工智能和大模型應(yīng)用的持續(xù)演進(jìn)和廣泛部署，“CPU+”角色，負(fù)責(zé)任務(wù)的調(diào)度、系統(tǒng)管理和部分計(jì)算工作。然而，為了適有豐富計(jì)算核心的硬件加速器，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)和以人工智能計(jì)算領(lǐng)域中廣泛使用的GPU計(jì)算部件為典詳細(xì)描述了在現(xiàn)代“CPU+”架構(gòu)中，人工智能加速部件與CPU的協(xié)能，驅(qū)動(dòng)其多達(dá)數(shù)千的計(jì)算核心去執(zhí)行。利用GPU的強(qiáng)大并行計(jì)算并行處理大規(guī)模的矩陣乘法和卷積操作。計(jì)算完成后，結(jié)果存儲(chǔ)在際上的高并行度計(jì)算任務(wù)則交給了GPU這類加速部件。這種分工策異構(gòu)計(jì)算指的是在一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)中使用多種不同類型的處理器或核心來執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。這種方式旨在利用各種處理器的特定優(yōu)勢(shì)，很強(qiáng)的通用性，需要處理各種不同的數(shù)據(jù)類型，通常負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)所需的命令和流程，因此其擅長無序超標(biāo)量與復(fù)雜控本輪人工智能熱潮的理論基礎(chǔ)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為了更好地訓(xùn)練和使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就需要對(duì)計(jì)算密集型大規(guī)模矩陣進(jìn)行并行構(gòu)計(jì)算加速器集成大量計(jì)算核心，簡化邏輯控制單元設(shè)計(jì)，提升系當(dāng)前異構(gòu)計(jì)算加速器發(fā)展呈現(xiàn)多樣化。人工智能芯片按照技術(shù)架構(gòu)分類，可以劃分為圖像處理單元(GPU)、現(xiàn)場可編程門陣列與控制。CPU作為中央處理核心，其硬件架構(gòu)中為了滿足高性能和（Control）的比例。相較之下，算術(shù)邏輯單元（ALU）在整體構(gòu)造專為處理高度并行和線程化的計(jì)算任務(wù)而生，具有大規(guī)模并行計(jì)算算單元等部分，來同時(shí)滿足圖形渲染和并行計(jì)算的需求；但在數(shù)據(jù)生；其優(yōu)化掉了顯示接口和渲染單元等組件，進(jìn)一步增強(qiáng)了計(jì)算陣中主要起到協(xié)調(diào)作用，將并行運(yùn)算任務(wù)編譯成GPU可識(shí)別并執(zhí)行的GPU GPU Grid會(huì)被進(jìn)一步分配到不同的計(jì)算核心上，并被分解為多個(gè)wavefront來執(zhí)行。每個(gè)wavefront都在一個(gè)SIMD（SingleInstruction以并發(fā)執(zhí)行同一指令但對(duì)不同的數(shù)據(jù)。這種設(shè)計(jì)使得GPU特別適合執(zhí)行諸如Transformer中的矩陣乘法這樣的并行化計(jì)算任務(wù)，因?yàn)镃omputeTaskWorkitemWorkgroupGPUArchitectureHASComputeModelGridGridWorkgroupWorkgroupWavefrontWorkitem小型計(jì)算核心，專為并行處理而設(shè)計(jì)。這種設(shè)計(jì)尤其適合大規(guī)模模（2）延遲隱藏與存儲(chǔ)訪問：GPU通過線程交織運(yùn)行優(yōu)化了任務(wù)外部存儲(chǔ)訪問性能。這種能力對(duì)于頻繁讀寫權(quán)重和參數(shù)的大模型訓(xùn)使得針對(duì)具有大量并行操作的Transformer架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化成為可能。恰好滿足了深度學(xué)習(xí)需要，因?yàn)檫@類模型依賴于大量的矩陣乘法和可能會(huì)限制數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾屎涂偞鎯?chǔ)容量。隨著技術(shù)的發(fā)展，這些限制逐漸成為了圖形處理性能的瓶頸。為了解決這個(gè)問題，HBM的互連層實(shí)現(xiàn)，這不僅進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)傳輸速率，而且大大減少NNVIDIA，成立于1993年，最初是為了滿足視頻游戲市場的需求而設(shè)計(jì)圖形處理器（GPU）的公司。然而，隨著時(shí)間的推移，NVIDIA的技術(shù)不僅被廣泛用于視頻游戲，還被用于各種其他計(jì)算密集型任務(wù)，特別是人工智能和深度學(xué)習(xí)。近年來，深度學(xué)習(xí)模型的底改變?nèi)藱C(jī)交互模式的人工智能系統(tǒng)。微軟利用其Azure云計(jì)算平機(jī)架確保了這些芯片能夠有效地協(xié)同工作。在這一先進(jìn)的超級(jí)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上，OpenAI的模型經(jīng)歷了迅速且持續(xù)的進(jìn)化，為后續(xù)2022年春季GTC大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布其新款NVIDIAGraceTensorCores是專門針對(duì)矩陣乘法和累加（MMA）數(shù)學(xué)運(yùn)算的與標(biāo)準(zhǔn)的浮點(diǎn)數(shù)（FP）、整數(shù)（INT）和融合乘法-累加（FMA）運(yùn)算以多方位性能與能效比提升，加速高性能大語言模型運(yùn)行。具備：度，建立了完善、好用、易用的人工智能軟件開發(fā)體系，兼容國際海光DCU具有生態(tài)友好、精度覆蓋、安全筑底，三大特點(diǎn)。目運(yùn)營商、科研等重要行業(yè)，支持機(jī)器視覺，自然語言處理（包括通用人工智能大模型語音語義，機(jī)器學(xué)習(xí)，OCR，科學(xué)計(jì)算，AI片設(shè)計(jì)，能夠提供涵蓋大規(guī)模人工智能訓(xùn)練、高并發(fā)實(shí)時(shí)人工智能推理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等各種通用計(jì)算領(lǐng)域的一站式解決方案。計(jì)算單元實(shí)現(xiàn)人工智能等領(lǐng)域上層應(yīng)用的并行計(jì)算加速。一方面，計(jì)算芯粒封裝到同一顆芯片內(nèi)部。HBM2e總?cè)萘繛?4GB，帶寬高達(dá)在硬件固定的前提下，允許使用者靈活使用軟件進(jìn)行編程。它的開域占據(jù)了重要地位。它們都明確地將策略重心放在了數(shù)據(jù)中心市場，盡管GPU在吞吐量上的優(yōu)勢(shì)使其在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中占據(jù)主導(dǎo)地到一個(gè)或多個(gè)張量核心。任意數(shù)量的張量核心都能以最小的傳輸開銷使用輸出。數(shù)據(jù)可以被寫回內(nèi)存或路由到其他任何地方。來源-顯的時(shí)延優(yōu)勢(shì)。隨著網(wǎng)絡(luò)條件的限制和對(duì)低時(shí)延的需求，很多決策無法及時(shí)上傳至云端進(jìn)行處理，而需要在本地執(zhí)行，這種計(jì)算形式被稱為邊緣計(jì)算。邊緣計(jì)算常受時(shí)延和功耗的雙重約束。與此相對(duì)，GPU在處理數(shù)據(jù)時(shí)經(jīng)常依賴于批處理機(jī)制。為了最大化并行性，GPU批次通常包含數(shù)十到數(shù)百個(gè)樣本。這種處理方式在訓(xùn)練大數(shù)據(jù)集時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)，但在進(jìn)行小樣本的推理時(shí)，它可能會(huì)增加不必要的用。實(shí)際上，工業(yè)環(huán)境常常由眾多特定、小批量的場景組成，其中式可能并不遵循統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，這使得工程師在尋找專用芯片以便與之對(duì)接時(shí)面臨挑戰(zhàn)。而GPU，雖然強(qiáng)大，但其接口主要限于PCIe。適應(yīng)各種標(biāo)準(zhǔn)和非標(biāo)準(zhǔn)接口。這種硬件可編程所帶來的高度靈活性浮點(diǎn)計(jì)算：在多數(shù)高性能計(jì)算應(yīng)用中，如深度學(xué)習(xí)、地球物理探測、流體力學(xué)、基因計(jì)算和高頻交易等，浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型是主流。當(dāng)需要進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算時(shí)，開發(fā)者必須使用定點(diǎn)運(yùn)算單元和其他邏輯計(jì)算和存儲(chǔ)單元之間的轉(zhuǎn)移非常靈活，但這些存儲(chǔ)資源是有限的，對(duì)于數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，如大模型的深度學(xué)習(xí)，這種有限的容量可能功能，還支持塊浮點(diǎn)指數(shù)，以改善推理精度和低精度訓(xùn)練。此外，第二種新模式是復(fù)數(shù)運(yùn)算，可在運(yùn)行復(fù)數(shù)乘法時(shí)使張量模塊的性能翻倍。過去，復(fù)數(shù)乘法需要兩個(gè)DSP模塊，在最新英特爾），集成電路，是為特定應(yīng)用而設(shè)計(jì)的定制芯片，這使得它們?cè)趫?zhí)行特AI算法進(jìn)行定制，它的高度定制化特性使其可以針對(duì)特定的計(jì)算環(huán)適用。這種固化的特性在人工智能的動(dòng)態(tài)發(fā)展背景下尤為明顯，因NPU（NeuralProcessingUnit）是一種專門針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算優(yōu)化的處理器。在近年的人工智能和深度學(xué)習(xí)發(fā)展中，大量的計(jì)算特定的硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算更為高效，從而加速模型的訓(xùn)練和推理。NPU可以被認(rèn)為是一種ASIC，因?yàn)樗菫樯窕诮y(tǒng)一的達(dá)芬奇架構(gòu)，可以支持端邊云不同場景的差異化算構(gòu)建了昇騰計(jì)算產(chǎn)品、使能上層軟件和應(yīng)用的底座，也是全產(chǎn)業(yè)鏈昇騰推理處理器高效、靈活、可編程，基于典型配置，性能達(dá)從數(shù)據(jù)中心延伸到邊緣設(shè)備，為平安城市、自動(dòng)駕駛、云服務(wù)和IT訓(xùn)練處理器高集成度的片上系統(tǒng)（SoC除了集成達(dá)芬奇架構(gòu)的AI展（ScaleOut）和縱向擴(kuò)展（ScaleUp）系統(tǒng)提供了靈活高效的方這是一個(gè)根據(jù)用戶需要可以進(jìn)行裁剪的架構(gòu)（選擇對(duì)應(yīng)到功能進(jìn)行力，擁有新一代張量運(yùn)算單元多算子硬件融合技術(shù)?？芍С趾浼o(jì)MLU-Link多芯互聯(lián)技術(shù)，主要面向訓(xùn)練任務(wù)。在YOLOv3、實(shí)現(xiàn)很高的加速比，同時(shí)又能夠兼顧云計(jì)算場景中絕大部分通用并的一種平衡設(shè)計(jì)的架構(gòu)狀態(tài)，在工程實(shí)用性上具有更好的總體表現(xiàn)。來源:昆侖芯XPUCluster：通用計(jì)算單元，用張量的部分。Cluster是通用計(jì)算核，用來處理標(biāo)量和向量計(jì)算。非常好的通用性和可編程性，用戶可以根據(jù)需求來靈活實(shí)現(xiàn)各種函的AI計(jì)算單元-軟件定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎，是用來處理張量和向量運(yùn)算，可以極快速度處理深度學(xué)習(xí)中張量計(jì)算的流水線。通過軟件編隨著芯片廠商研發(fā)能力的增強(qiáng)，過去被認(rèn)為只具備專用性的現(xiàn)對(duì)各種指令的處理。同樣的，在現(xiàn)在英偉片企業(yè)在架構(gòu)設(shè)計(jì)中需要關(guān)注的是通用和專用計(jì)算單元的搭配，以隨著模型復(fù)雜程度增加，單張GPU無法完成訓(xùn)練任務(wù)，需要聯(lián)及服務(wù)器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸交互。由于大模型數(shù)據(jù)量極大，在機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)傳輸速度成為制約訓(xùn)練速度提升的瓶頸。在PCIExpress(Peripher簡稱PCIe)總線是一種高速串行計(jì)算機(jī)擴(kuò)展總線標(biāo)準(zhǔn)。廣泛應(yīng)用于PCIe屬于高速串行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)雙通道高帶寬傳輸，所連接的設(shè)備分配獨(dú)享通道帶寬，這意味著它是直接連接兩個(gè)設(shè)備，而不是像傳統(tǒng)的PCI總線那樣共享總線。這種設(shè)計(jì)可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸中的延其典型連接方式有金手指連接、背板連接、芯片直接互聯(lián)以及電纜連接等。根據(jù)不同的總線帶寬需求，其連接位寬可以選擇X1、X4、最終(1.0)規(guī)范。延續(xù)了以往慣例，帶寬速度繼續(xù)增倍，使其在每個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)整體包含硬件系統(tǒng)架構(gòu)系統(tǒng)、機(jī)構(gòu)模塊系統(tǒng)、電源模硬件系統(tǒng)架構(gòu)模塊包含CPU計(jì)算主板、底板、硬盤擴(kuò)展背板這拓?fù)涮攸c(diǎn)：每顆CPU下連接一個(gè)PCIeSwitch，每個(gè)PCIe道，但由于硬件約束使得全連接不可行，兩個(gè)GPU之間的最大連接就像PCIe通過PCIeSwitch來擴(kuò)展其拓?fù)?，NVIDIA也通過用，作為單個(gè)大型加速器，擁有0.5TB的統(tǒng)一顯存空間以及2H100TensorCoreGPU，具有3.6TB/s的等分帶寬（bisection借助第四代NVLink、第三代NVSwitch以及外部的NVIDIA口規(guī)范，旨在標(biāo)準(zhǔn)化高性能計(jì)算中的加速器部署，確保加速器模塊如GPU、FPGA和其他特定的硬件能夠適應(yīng)并且在數(shù)據(jù)中心環(huán)境中進(jìn)OAM模塊，它的設(shè)計(jì)初衷是為了適應(yīng)各種互連架構(gòu)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、電源領(lǐng)域、熱設(shè)計(jì)功率（TDP）、冷卻方案及其他擴(kuò)展選項(xiàng)。以優(yōu)化設(shè)計(jì)后的Gaudi2HLBA-225基板為例，可支持8塊Gaudi2為了縮短訓(xùn)練時(shí)長，常采用分布式訓(xùn)練方法，將模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，并利用多機(jī)多卡并行處理，從而將訓(xùn)練時(shí)間減少至數(shù)月甚至數(shù)AI集群對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能有著更高的要求，特別是因?yàn)闁|西向流量的數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練：單個(gè)模型在多個(gè)設(shè)備上復(fù)制，并分別處理不同流水線并行訓(xùn)練：將模型的不同層放置到不同的計(jì)算設(shè)備上，其中，解決服務(wù)器間通信瓶頸是并行訓(xùn)練的核心挑戰(zhàn)，特別是高速光模塊需求的持續(xù)增長，其迭代速度也變得更快。在推理工作由于服務(wù)器節(jié)點(diǎn)眾多且跨服務(wù)器通信需求巨大，網(wǎng)絡(luò)帶寬成為限制GPU集群性能的瓶頸。解決方法包括增加單節(jié)點(diǎn)的通信帶寬和系統(tǒng)調(diào)用會(huì)導(dǎo)致CPU在用戶態(tài)和內(nèi)核態(tài)之間頻繁切換，這會(huì)消耗大核空間，并在接收時(shí)進(jìn)行反向復(fù)制，這增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。最RemoteDirectMemoryAccess(RDMA)允許兩臺(tái)聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)在不依賴于任一計(jì)算機(jī)的處理器、緩存或操作系統(tǒng)的情況下在主內(nèi)存主內(nèi)存直接讀取數(shù)據(jù)并直接寫入另一臺(tái)計(jì)算機(jī)的主內(nèi)存成為可能。信基礎(chǔ)設(shè)備、存儲(chǔ)和嵌入式系統(tǒng)的輸入/輸出架構(gòu)。InfiniBand利用交換式的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，可靠的消息傳遞（發(fā)送/接收）以及無需軟件干預(yù)的內(nèi)存操作語義（RDMA）確保了最低的延遲和最地?cái)U(kuò)展到數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)。這種可擴(kuò)展性對(duì)于需要跨多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RDMA），以確?？蛻艄ぷ髫?fù)載處理的最高效率。集群和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，顯著降低了服務(wù)器和存儲(chǔ)所需的總功率、占地面積和管理開銷。為了支持日益增加的虛擬化解決方案部署，大的錯(cuò)誤檢測和糾正機(jī)制，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕约白詣?dòng)路徑故障轉(zhuǎn)移和鏈路層多路徑功能，以滿足最高的可用性水平。它還支3）RoCE（RDMAoverCo勢(shì)在于它的延遲較低，因此可提高網(wǎng)絡(luò)利用率；同時(shí)它可避開種流量類型提供了基于每一跳的優(yōu)先級(jí)控制。當(dāng)交換設(shè)備轉(zhuǎn)發(fā)報(bào)文時(shí)，它會(huì)通過查詢優(yōu)先級(jí)映射表來確定報(bào)文的優(yōu)先級(jí)，并將報(bào)文分配到相應(yīng)的隊(duì)列進(jìn)行調(diào)度和轉(zhuǎn)發(fā)。當(dāng)某一優(yōu)先級(jí)的報(bào)文的發(fā)送速率超過其接收速率，且接收端緩存空間不足時(shí)，接收端會(huì)向發(fā)送端發(fā)PFC可以暫?；蛑匦聠?dòng)任何隊(duì)列，而不會(huì)中斷其他隊(duì)列中的流量，記。接收端根據(jù)這些標(biāo)記發(fā)送擁塞通知包（CNP）來告訴發(fā)送端降低高低低好高可擴(kuò)展性：這兩種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議都具有高可擴(kuò)展性和靈活性，其串行鏈路和總線一次一位地發(fā)送數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更快、更高效的通端口承載大量應(yīng)用，增加了企業(yè)的計(jì)算成本、維護(hù)成本和管理成本。相比之下，使用以太網(wǎng)交換機(jī)的RoCE更具成本效益。因此，卡與另一個(gè)2號(hào)卡間，依此類推。跨卡號(hào)通信較為少見。以英偉達(dá)業(yè)務(wù)網(wǎng)卡，跨服務(wù)器的東西流量通過網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)，服務(wù)器內(nèi)部通信，數(shù)據(jù)備份等數(shù)據(jù)全生命周期的管理等問題，給傳統(tǒng)的單機(jī)或集中式分布式集群存儲(chǔ)通過無限橫向擴(kuò)展、多協(xié)議融合互通、數(shù)據(jù)保AI系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的大型系統(tǒng)，包含大量的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)設(shè)備，需要設(shè)備穩(wěn)定可靠，模型訓(xùn)練過程中參數(shù)需要頻繁調(diào)優(yōu)，需同時(shí)大模型訓(xùn)練還要求在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間實(shí)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)換與傳并對(duì)外呈現(xiàn)統(tǒng)一的命名空間，具備數(shù)據(jù)全生命周期管理的能力。首先，可以指定數(shù)據(jù)首次寫入時(shí)的放置策略，例如在數(shù)據(jù)獲取階段，新獲取的數(shù)據(jù)需要在短時(shí)間內(nèi)處理的，可以直接放置到高性能層；而新獲取的數(shù)據(jù)在短時(shí)間內(nèi)無需處理的或用來長期歸檔的數(shù)據(jù)，則可以直接寫入容量層；其次，可以設(shè)置豐富的數(shù)據(jù)分級(jí)流動(dòng)策略，例如可以設(shè)置訪問頻度與時(shí)間相結(jié)合的流動(dòng)策略，也可以設(shè)置容量水位觸發(fā)的流動(dòng)策略；再者，根據(jù)用戶制定的分級(jí)策略，數(shù)據(jù)能夠在高性能層和大容量層之間自動(dòng)分級(jí)流動(dòng)，數(shù)據(jù)分級(jí)遷移過程對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用完全透明；最后，對(duì)于已經(jīng)分級(jí)到容量層的數(shù)據(jù)，用戶可以AI全流程工具鏈所需的NAS、大數(shù)據(jù)、對(duì)象、并行客戶端等協(xié)議，且需要各協(xié)議語義無損，達(dá)到與原生協(xié)議一樣的生態(tài)兼容性要求。此外，上述所有協(xié)議共享相同的存儲(chǔ)空間，各協(xié)議采用Thin力。在各個(gè)階段，基于不同協(xié)議生態(tài)的工具鏈，可以看到相同的數(shù)第4個(gè)關(guān)鍵特征：具備數(shù)千節(jié)點(diǎn)的橫向擴(kuò)展能力，系統(tǒng)架構(gòu)需采用全對(duì)稱式架構(gòu)設(shè)計(jì)，沒有獨(dú)立的元數(shù)據(jù)服務(wù)節(jié)點(diǎn)，隨著存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，系統(tǒng)帶寬和元數(shù)據(jù)訪問能力可實(shí)現(xiàn)線性增長。要能在能力；要能支撐住在上億訓(xùn)練集文件上，通過為每個(gè)文件頻繁創(chuàng)建載的承載能力。在數(shù)據(jù)導(dǎo)入階段，大小文件同時(shí)寫入；在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，大小文件批量讀取處理后生成海量小文件；在模型訓(xùn)練階高帶寬寫入；在模型部署階段，即使大并發(fā)讀取同一個(gè)模型文件，容量和性能可以隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增長而線性增長，實(shí)現(xiàn)無線橫向拓展，底層使用標(biāo)準(zhǔn)化的硬件可以保證低成本并實(shí)現(xiàn)硬件的快速迭代升級(jí)，設(shè)計(jì)上遵循不同存儲(chǔ)服務(wù)類型（文件/對(duì)象/大數(shù)據(jù)服務(wù)）的融合、互通理念，并具備如下4個(gè)能力的融合互通架構(gòu)：包括管控面統(tǒng)一、IO語義互通、高級(jí)特性互通、性能/可靠性/擴(kuò)展性等關(guān)鍵能力融合，全流程協(xié)同，數(shù)據(jù)零拷貝。在數(shù)據(jù)采集階段能夠讓多樣化數(shù)據(jù)可以遷移歸集至一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，節(jié)省了數(shù)據(jù)空間，減少了多套異構(gòu)計(jì)算進(jìn)一步提高對(duì)存儲(chǔ)性能的要求；在以海量小文件&元數(shù)據(jù)的場景。并行文件系統(tǒng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)上極力避免單點(diǎn)瓶頸，針對(duì)高性能場景去做極致優(yōu)化。通過文件條帶化、特殊的元數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)等方式將元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分散到更多設(shè)備上，充分利用后端節(jié)點(diǎn)、設(shè)備的糾刪或副本等數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)分布式集群存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)保護(hù)，結(jié)合亞健康檢測、硬盤故障預(yù)測等技術(shù)，能夠自動(dòng)檢測行全面精確的壽命預(yù)測和性能預(yù)測，以便用戶提前規(guī)劃磁盤替換，冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)分層，能夠使分布式集群存儲(chǔ)智能識(shí)別熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)分級(jí)。在全閃節(jié)點(diǎn)和混閃節(jié)點(diǎn)間實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)和溫冷數(shù)據(jù)分層，期價(jià)值的特點(diǎn)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期的管理，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)、分析、歸檔等環(huán)節(jié)。分布式存儲(chǔ)智能管理，將述求，提升更高的性價(jià)比。對(duì)上層應(yīng)用透明，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同價(jià)值和熱度的數(shù)據(jù)合理分配和存儲(chǔ)，提高存儲(chǔ)讀寫訪問效率和節(jié)約存儲(chǔ)成本。服務(wù)類型及安全等級(jí)，把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成不同的業(yè)務(wù)區(qū)塊：接入?yún)^(qū)、服務(wù)類型及安全等級(jí)，把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成不同的業(yè)務(wù)區(qū)塊：接入?yún)^(qū)、為物理設(shè)備提供帶外管理網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)除物理設(shè)備管理流量?通用計(jì)算區(qū)：提供AI訓(xùn)練相關(guān)的通用計(jì)算資源，例如部署?存儲(chǔ)區(qū)：高速大帶寬互聯(lián)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，AI場景下主要用于交換機(jī)，接入到管理區(qū)網(wǎng)絡(luò)，主要用于集群設(shè)備的帶外管理可靠的超融合算力中心網(wǎng)絡(luò)，以充分釋放AI智算和高性能了算力芯片的需求和功率增加，這使得數(shù)據(jù)中心的I心，作為數(shù)字時(shí)代的基礎(chǔ)支撐，正面臨越來越大的數(shù)據(jù)處理需求。標(biāo)準(zhǔn)。在高熱密度環(huán)境下，傳統(tǒng)的風(fēng)冷方法逐漸顯現(xiàn)出其局限性。而液冷技術(shù)，憑借其卓越的能效和出色的高熱密度處理能力，成功緩解了散熱問題，并帶來了顯著的能源節(jié)省，展現(xiàn)出巨大的行業(yè)發(fā)液冷技術(shù)主要包括冷板式液冷、浸沒式液冷和噴淋式液冷技術(shù)冷板式液冷是服務(wù)器芯片等高發(fā)熱元件的熱量通過冷板間接傳浸沒式液冷是服務(wù)器完全浸入冷卻液中，全部發(fā)熱元件熱量直接傳遞給冷卻液，通過冷卻液循環(huán)流動(dòng)或蒸發(fā)冷凝相變進(jìn)行散熱的一種方式。其中，冷卻液循環(huán)流動(dòng)的方式為單相浸沒式液冷，冷卻液蒸發(fā)冷凝相變的方式為相變浸沒式液冷，相變浸沒式液冷控制更噴淋式液冷是用冷卻液直接噴淋芯片等發(fā)熱單元，通過對(duì)流換冷板式液冷采用微通道強(qiáng)化換熱技術(shù)具有極高的散熱性能，目具有更優(yōu)的節(jié)能效果。當(dāng)前，冷板式液冷、單相浸沒式液冷為主要液冷系統(tǒng)通用架構(gòu)及原理如下圖所示；室外側(cè)包含冷卻塔、一冷板式液冷是通過液冷板（通常為銅鋁等導(dǎo)熱金屬構(gòu)成的封閉腔體）將發(fā)熱器件的熱量間接傳遞給封閉在循環(huán)管路中的冷卻液體，通過冷卻液體將熱量帶走的一種散熱形式。冷板式液冷系統(tǒng)主要由介質(zhì)、液冷機(jī)柜組成；其中液冷機(jī)柜內(nèi)包含液冷板、設(shè)備內(nèi)液冷管）：滴漏自封閉快插接頭，實(shí)現(xiàn)安裝快捷性和后期維護(hù)可自由插拔，冷及串并聯(lián)關(guān)系確定額定的流量工況，經(jīng)過每條水路的流量確定好，管路的規(guī)格基本由管內(nèi)冷卻液流速，以及整個(gè)系統(tǒng)的流阻值來確定。整體管路采用軟管方案，分液器分支比較多，軟管可提高安裝插拔靈活性，GPU端與分液器連接部位軟管采用螺帽鎖固的方案進(jìn)體設(shè)計(jì)方案需考慮操作的便捷性、性能的可靠性以及部件的簡潔性。持整機(jī)液冷散熱；水平分液模塊與整機(jī)節(jié)耦設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)GPU卡獨(dú)立維護(hù)，便捷操作，流量均勻分配，散熱性能均衡；采用液體冷媒可浸沒式液冷，是一種典型的直接接觸型液冷，它是將發(fā)熱的電子元件浸沒在冷媒(冷卻液)中，依靠液體流動(dòng)循環(huán)帶走熱量。浸沒式液冷由于發(fā)熱元件與冷媒全方位直接接觸，散熱效率相比于傳統(tǒng)的散熱方式散熱效率更高，噪音更低。將電子設(shè)備安全浸泡在液體中，冷卻液體必須滿足絕緣、防腐蝕、不可燃、無毒以及易于清理等要求。目前浸沒式液冷包含單相浸沒式液冷和相變式浸沒式液冷。冷卻液在循環(huán)散熱過程中始終維持液態(tài)，不發(fā)生相變。低溫冷卻液帶走熱量后，溫度升高，升高的冷卻液流動(dòng)到其它區(qū)域后重新冷卻完成循環(huán)；單相液冷要求冷卻液的沸點(diǎn)較高，這樣冷卻液揮發(fā)冷卻液在循環(huán)散熱過程中發(fā)生了相變，冷卻液帶走電子元件熱量后發(fā)生相變氣化，氣態(tài)冷卻液被其它設(shè)備冷凝重新變成液態(tài)。電子部件直接浸沒在容器中的冷卻液液體中，熱量從電子部件傳遞到液體中，并引起液體沸騰產(chǎn)生蒸汽。蒸汽在容器內(nèi)的冷凝器上冷凝，a)節(jié)能（PUE＜1.13）：低溫液體直接與發(fā)熱芯片接觸散熱，傳熱路徑更短；傳熱方式為液液換熱和蒸發(fā)汽化換熱，傳熱機(jī)柜間無需隔開距離，機(jī)房不需要空調(diào)和冷凍機(jī)組、無需架c)高可靠：設(shè)備完全浸沒在液體中，排除了溫度、風(fēng)機(jī)振動(dòng)、e)結(jié)構(gòu)顛覆性：浸沒式液冷是一種創(chuàng)新性的制冷解決方案，需性變化，對(duì)器件選型和維護(hù)性都提出了新的挑戰(zhàn)，區(qū)別于傳統(tǒng)意義上的立式機(jī)架結(jié)構(gòu)，浸沒液冷所用的浸沒腔體為臥式a)硬盤：由于冷卻液的滲入，普通機(jī)械硬盤無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)，需b)風(fēng)扇：對(duì)于改造升級(jí)的數(shù)據(jù)中心機(jī)柜，需要拆除所有風(fēng)扇組，并屏蔽風(fēng)扇故障信號(hào)；對(duì)于新建的數(shù)據(jù)中心，機(jī)柜內(nèi)部無需c)光模塊；為了避免出現(xiàn)由冷卻液滲入引起的信號(hào)失真和錯(cuò)亂，d)導(dǎo)熱界面材料：液冷環(huán)境下導(dǎo)熱硅脂會(huì)被液體沖刷溶解，需配備可移動(dòng)機(jī)械吊臂或?qū)I(yè)維護(hù)車實(shí)現(xiàn)設(shè)備的豎直插拔，維護(hù)復(fù)雜度高，耗時(shí)長；且開蓋維護(hù)過程有一定的冷卻液揮發(fā)柜重量大幅增加，對(duì)機(jī)房有特殊承重要求，普遍要求浸沒式g)液體成本高：氟化液或油類介質(zhì)的液體使用量大，導(dǎo)致初投噴淋式液冷是面向芯片級(jí)器件精準(zhǔn)噴淋，通過重力或系統(tǒng)壓力直接將冷卻液噴灑至發(fā)熱器件或與之連接的導(dǎo)熱元件上的液冷形式，&二次側(cè)液冷管路、冷卻介質(zhì)和噴淋式液冷機(jī)柜組成；其中噴淋式噴淋式液冷系統(tǒng)原理如上圖所示，在冷量分配單元內(nèi)冷卻后的冷卻液被泵通過管路輸送至噴淋機(jī)柜內(nèi)部；冷卻液進(jìn)入機(jī)柜后直接通過分液器進(jìn)入與服務(wù)器相對(duì)應(yīng)的布液裝置，或?qū)⒗鋮s液輸送至進(jìn)液箱以提供固定大小的重力勢(shì)能以驅(qū)動(dòng)冷卻液通過布液裝置進(jìn)行噴噴淋制冷；被加熱后的冷卻液將通過回液箱進(jìn)行收集，并通過泵輸冷；但節(jié)能效果差于浸沒式液冷，且存在與浸沒式液冷相同的局限題液冷市場需求保持逐年增長狀態(tài)，冷板式液冷和浸沒式液冷是行業(yè)內(nèi)目前共存的兩條主流技術(shù)路線；伴隨國家雙碳節(jié)能政策驅(qū)動(dòng)，市場對(duì)液冷的需求將逐步提升。考慮到技術(shù)成熟度、可靠性、技術(shù)通用性、結(jié)構(gòu)顛覆性等多個(gè)方面，當(dāng)前液冷數(shù)據(jù)中心仍以冷板式液場正經(jīng)歷著前所未有的繁榮，其在數(shù)據(jù)中心的配置比例相比于傳統(tǒng)為滿足新時(shí)代節(jié)能減排的要求，全球政府和能源組織都在推動(dòng)強(qiáng)制超大型數(shù)據(jù)中心的電能利用效率（PUE）不超過1.3。另外，美國能源之星的80Plus白金和鈦金認(rèn)證要求，以及歐盟頒布的“Lot9”為滿足新時(shí)代節(jié)能減排的要求，全球政府和能源組織都在推動(dòng)強(qiáng)制格能效約束推動(dòng)重點(diǎn)領(lǐng)域節(jié)能降碳的若干意見》，要求新建的大型、超大型數(shù)據(jù)中心的電能利用效率（PUE）不超過1.3。另外，美國能源之星的80Plus白金和鈦金認(rèn)證要求，以及歐盟頒布的“Lot9”或54V輸出總線轉(zhuǎn)變。其最直觀的好處就是：支持更高的功率等級(jí)，線供電系統(tǒng)由更少的功率轉(zhuǎn)換級(jí)組成，從而能夠提升供電系統(tǒng)的整傳統(tǒng)的服務(wù)器機(jī)柜，采用標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器，即每臺(tái)服務(wù)器都配備所為整個(gè)機(jī)柜的服務(wù)器提供電力，每個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)不再需要單獨(dú)配置電源，這樣即能滿足整機(jī)柜的功率需求，也大幅減少了電源的使用數(shù)量。且隨著單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)功率提升，電源的成本也相應(yīng)增加，采用集中式供電的機(jī)柜，無論從整體成本，還是單節(jié)點(diǎn)服務(wù)器的空框committee）發(fā)布了48V系統(tǒng)架構(gòu)（即典型的54V系統(tǒng)。其來自于練設(shè)備，具有高計(jì)算密度、高能效比、高網(wǎng)絡(luò)帶寬、易擴(kuò)展、易管2)超高能效：單機(jī)支持風(fēng)冷和液冷兩種散熱方式；提供2.24集群基礎(chǔ)單元，最高可以提供20.48PFLOPS超強(qiáng)AI算力，具備可廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)和訓(xùn)練，適用于智慧城市、智慧醫(yī)行庫，通信庫+網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?訓(xùn)練算法進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)集群線性例數(shù)量；內(nèi)存容量高達(dá)4T，可進(jìn)行強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫分析，加速內(nèi)存密網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)通信，擴(kuò)展多至萬芯集群；滿足大模型流水線輸入供電；高功率負(fù)載動(dòng)態(tài)匹配，零電源轉(zhuǎn)換損耗，系統(tǒng)功耗降低4）開放生態(tài)。全球開放計(jì)算OCP開放加速器規(guī)范OAMv1.1大規(guī)模訓(xùn)練、語音識(shí)別、圖像分類、機(jī)器翻譯等多種人工智能業(yè)務(wù)Intel第四代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器；C550G6節(jié)點(diǎn)支持兩顆高達(dá)96模塊都支持獨(dú)立拔插維護(hù)，提高了可維護(hù)性。CPU計(jì)算模塊：支持塊：前置支持8SFF/16SFF/25SFF硬盤背板切換、后置支（一）行業(yè)現(xiàn)狀智能算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力，正引領(lǐng)著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。其在推動(dòng)國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)、科技實(shí)力提升以及生隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)算力的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。人工智能任務(wù)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)量的迅猛增加，使得傳統(tǒng)計(jì)算能力遠(yuǎn)不能滿足需求，智能算力的重要性日益凸顯。行業(yè)動(dòng)態(tài)顯示，人工智能正在成為國家戰(zhàn)略的重要組成部分，不僅在經(jīng)濟(jì)、科技領(lǐng)中國政府明確提出人工智能的戰(zhàn)略地位，將其作為國家核心競爭力的重要支撐。政策的推動(dòng)，特別是新基建和數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策的利好，為智能算力市場帶來了巨大的機(jī)遇。IDC預(yù)測，2022年中國人工智能市場的支出將達(dá)到130.3億美元，并有望（1）深度學(xué)習(xí)的興起：深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)智能算力發(fā)展的關(guān)鍵引擎之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜性意味著對(duì)于高性能計(jì)算的需求迅速（2）邊緣計(jì)算的興起：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的智能應(yīng)用需要在邊緣設(shè)備上進(jìn)行處理，這促使在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效能力成為一個(gè)重要的趨勢(shì)。邊緣設(shè)備通常具有有限的計(jì)算資源，因（3）量子計(jì)算的前景：量子計(jì)算作為未來的一項(xiàng)前沿技術(shù)，引發(fā)了廣泛關(guān)注。雖然量子計(jì)算機(jī)目前仍處于研究階段，但其潛在的智能算力市場的規(guī)模在不斷擴(kuò)大，這是因?yàn)槿斯ぶ悄艿难杆侔l(fā)展對(duì)計(jì)算能力提出了更高要求。基于數(shù)據(jù)中心的計(jì)算需求和邊緣設(shè)備上的實(shí)時(shí)推理，智能算力的規(guī)模不斷攀升。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，中國智中國政府在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面加大了投入，啟動(dòng)了“東數(shù)西算”工程，通過建設(shè)智能計(jì)算中心和國家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，推進(jìn)算力基建化發(fā)展。這為算力的規(guī)模擴(kuò)大和基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化提供了有力的支撐。智能計(jì)算中心的建設(shè)不僅有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，還能為企根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，智能算力市場在過去幾年中能夠以使得用戶可以根據(jù)需要快速擴(kuò)展或縮減計(jì)算能力。云服務(wù)商不斷增和研究機(jī)構(gòu)需要處理海量數(shù)據(jù)。智能算力在數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別等領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，這促使市場對(duì)高性能計(jì)算的需求持涵蓋了醫(yī)療、金融、制造業(yè)、交通等各個(gè)行業(yè)。這些行業(yè)的應(yīng)用需人工智能算法和模型的多樣化、巨量化、專業(yè)化是當(dāng)前智能算力領(lǐng)域的重要熱點(diǎn)。在智能算力的支持下，人工智能算法模型不斷創(chuàng)新，應(yīng)用場景不斷擴(kuò)展，使得人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用滲透度逐步提升。針對(duì)不同應(yīng)用場景的需求，市場積極探索面向?qū)I(yè)場景的輕量化模型，加速實(shí)現(xiàn)人工智能的普惠化目標(biāo)。同時(shí)，企業(yè)也在加速模型落地的過程中，尋求行業(yè)解決方案商的支持，以縮小技術(shù)在人工智能算力的發(fā)展過程中，計(jì)算架構(gòu)也在不斷演進(jìn)?；谛酒饾u成為主導(dǎo)，多元算力系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新也在推動(dòng)多芯片、多板卡、多節(jié)點(diǎn)的高效協(xié)同，提升計(jì)算性能。此外，人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用滲透度不斷提升，尤其在互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造等行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，人工智能已經(jīng)成為企業(yè)尋求新的業(yè)務(wù)（1）異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的發(fā)展：異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)將不同類型的計(jì)算單平衡。在這種架構(gòu)下，不同類型的計(jì)算單元可以協(xié)同工作，為不同（2）能效優(yōu)化的追求：高性能計(jì)算所帶來的能源消耗成為一個(gè)重要問題。智能算力領(lǐng)域正在致力于研究和開發(fā)能效更高的硬件和（3）自主研發(fā)芯片的興起：為了更好地滿足人工智能工作負(fù)載的需求，許多公司開始自主研發(fā)智能芯片。這些芯片在設(shè)計(jì)上針對(duì)綜合來看，智能算力在人工智能技術(shù)發(fā)展中扮演著不可替代的角色。隨著人工智能的持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用場景的擴(kuò)大，智能算力的需求將持續(xù)增長。中國政府的政策支持和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將為智能算力市場提供有力的支撐。從深度學(xué)習(xí)到量子計(jì)算，從云計(jì)算到邊緣計(jì)算，智能算力領(lǐng)域的各個(gè)方面都在不斷創(chuàng)新，為未來的技術(shù)發(fā)展和商業(yè)應(yīng)用創(chuàng)造了廣闊的前景。隨著技術(shù)不斷創(chuàng)新和市場競爭的加劇，智能算力市場將繼續(xù)迎來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，為人工智能的未隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI服務(wù)器作為支撐其高效運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，正成為人工智能市場的中流砥柱。從行業(yè)動(dòng)態(tài)、市場規(guī)模到產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)，AI服務(wù)器行業(yè)呈現(xiàn)出持續(xù)創(chuàng)新、高速增長的演著核心引擎的角色。其強(qiáng)大的計(jì)算能力、高速的數(shù)據(jù)傳輸速度以及高效的能源利用率，使得人工智能任務(wù)如訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、進(jìn)行實(shí)時(shí)推理等能夠在高效的硬件基礎(chǔ)上得以實(shí)現(xiàn)。在人工智能市場速芯片得到廣泛應(yīng)用，大大提高了服務(wù)器在人工智能任務(wù)中的效率。同時(shí)，服務(wù)器架構(gòu)、散熱設(shè)計(jì)等方面的創(chuàng)新也不斷地改進(jìn)了服務(wù)器隨著人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，對(duì)高效能力和低能國產(chǎn)化推動(dòng)發(fā)展：中國政府高度重視人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，推出一系列政策支持國產(chǎn)芯片、服務(wù)器等硬件設(shè)備的研發(fā)和應(yīng)用。在極參與競爭，并不斷提升產(chǎn)品性能和質(zhì)量，推動(dòng)了人工智能服務(wù)器推理工作負(fù)載成重點(diǎn)：隨著人工智能應(yīng)用的成熟，企業(yè)開始將更多的精力投入到人工智能模型的推理工作負(fù)載上。這意味著人工2021年數(shù)據(jù)中心用于推理工作負(fù)載的服務(wù)器市場份額已經(jīng)超過半數(shù)，跨鏈路布局：人工智能應(yīng)用的多樣性和復(fù)雜性要求服務(wù)器的部署更加靈活。越來越多的企業(yè)開始構(gòu)建跨本地?cái)?shù)據(jù)中心、云和邊緣的全鏈路人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，以滿足不同場景的需求。這種全鏈路布局將加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集、分析、存儲(chǔ)等所有環(huán)節(jié)的協(xié)同，提高整體效AI服務(wù)器行業(yè)在中國市場領(lǐng)軍的引領(lǐng)下，正處于持續(xù)創(chuàng)新和高速增長的時(shí)期。技術(shù)創(chuàng)新不斷推動(dòng)其性能提升，市場規(guī)模快速擴(kuò)張，產(chǎn)在全球人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，AI芯片作為支撐人工智能應(yīng)用的核心驅(qū)動(dòng)力，正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。不斷的技術(shù)越的性能和能效優(yōu)勢(shì)。近年來，量子計(jì)算、光學(xué)計(jì)算等新興技術(shù)也芯片多樣性增加：AI應(yīng)用的多樣性和復(fù)雜性要求不同類型的芯片來滿足不同需求。通用性和定制性并存，ASIC、GPU、FPGA、NPU等芯片類型都在不同場景中找到了應(yīng)用。AI芯片的多樣性使得市場全球人工智能芯片市場規(guī)模將達(dá)到726億美元。中國作為全球最大不同領(lǐng)域需求推動(dòng)發(fā)展：人工智能應(yīng)用已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，分析、模型訓(xùn)練和實(shí)時(shí)決策。智能駕駛、物聯(lián)網(wǎng)、人臉識(shí)別等領(lǐng)域技術(shù)國產(chǎn)化成為重要方向：高度依賴進(jìn)口芯片的局面，使得技低功耗成為趨勢(shì)：隨著人工智能應(yīng)用在移動(dòng)設(shè)備和邊緣端的普降低能源消耗已經(jīng)成為芯片設(shè)計(jì)的重要目標(biāo)。低功耗芯片有望滿足制造、應(yīng)用軟件等多個(gè)環(huán)節(jié)。越來越多的企業(yè)開始關(guān)注芯片生態(tài)，推動(dòng)開發(fā)更多的應(yīng)用場景和解決方案。技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)協(xié)同以及開AI芯片行業(yè)正處于蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，市場規(guī)模迅速擴(kuò)張，產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)不斷涌現(xiàn)。多樣性的芯片類型、國產(chǎn)隨著傳統(tǒng)計(jì)算能力的瓶頸逐漸顯現(xiàn)，新一代硬件技術(shù)正引領(lǐng)著位的量子位數(shù)，相較于傳統(tǒng)二進(jìn)制計(jì)算，量子位的并行性能將極大提升計(jì)算速度和能力。而光計(jì)算作為一種能夠利用光子來進(jìn)行計(jì)算的技術(shù)，也呈現(xiàn)出更高的計(jì)算效率和能耗更低的特點(diǎn)。據(jù)光計(jì)算領(lǐng)AI服務(wù)器的未來將更加注重算法的創(chuàng)新。自主學(xué)習(xí)算法的發(fā)展需求。同時(shí)，遷移學(xué)習(xí)作為一種能夠從一個(gè)領(lǐng)域中學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到另一個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)，將極大地減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。以圖像識(shí)別為例，研究表明，在某一領(lǐng)域訓(xùn)練有素的模型可以通過遷移學(xué)習(xí)在另一領(lǐng)域取得更快的收斂和更好的效果，從而節(jié)省時(shí)間和計(jì)算資隨著量子計(jì)算的發(fā)展，量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，正受到越來越多的關(guān)注。這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于量子比特而非傳統(tǒng)的經(jīng)典比特，具有更強(qiáng)大的計(jì)算能力和表示能力。研究人員已經(jīng)開始嘗試將量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域，取得了一些初步的成功。根據(jù)QuantumComput隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起和邊緣計(jì)算的發(fā)展，分布式計(jì)算與邊緣計(jì)算2025年，全球邊緣計(jì)算市場規(guī)模將達(dá)到數(shù)千億美元。邊緣計(jì)算能夠?qū)⒂?jì)算資源更接近數(shù)據(jù)源，降低延遲，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的化優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著的效果，提高了AI服務(wù)器市場正逐步形成一個(gè)完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。各方的協(xié)同發(fā)展和合作，包括芯片制造商、硬件供應(yīng)商、系統(tǒng)集成商、云服技術(shù)的迅猛進(jìn)步，也受制于不斷擴(kuò)展的應(yīng)用領(lǐng)域，以及不斷深化的能力，還在能效和算法加速方面不斷創(chuàng)新。隨著人工智能算法的不斷發(fā)展，芯片制造商將面臨對(duì)性能、能效、成本等多方面的挑戰(zhàn)。因此，他們將不斷探索新的材料、架構(gòu)和設(shè)計(jì)，以滿足不斷變化的場的不斷擴(kuò)大，硬件供應(yīng)商不僅需要關(guān)注性能和功能的提升，還需要關(guān)注多樣性和定制化需求。根據(jù)不同行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的需求，硬緣推理，從大規(guī)模數(shù)據(jù)中心到小型企業(yè)部署，以滿足多樣化的市場負(fù)責(zé)將各類硬件整合為完整的服務(wù)器系統(tǒng)，還承擔(dān)著定制化解決方核心資源，通過云平臺(tái)為用戶提供彈性的計(jì)算能力，使得人工智能能夠迅速在不同行業(yè)和規(guī)模的企業(yè)中得以應(yīng)用，推動(dòng)了市場的普及中小型企業(yè)可能更關(guān)注成本效益和易用性，需要適用于小規(guī)模部署的定制化解決方案。這種多層次的市場需求將促使廠商根據(jù)不同領(lǐng)個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同作用將推動(dòng)市場的繁榮和創(chuàng)新。芯片制造商、硬件供務(wù)器市場更好地滿足多樣化的市場需求，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和應(yīng)隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，AI服務(wù)器的未來呈現(xiàn)出多元主務(wù)器領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展將深受云服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商等多元主體的影響與推動(dòng)。這種多元主體合作的趨勢(shì)將在不同層面促進(jìn)新的動(dòng)力。云計(jì)算平臺(tái)的高度靈活性和強(qiáng)大計(jì)算能力使得云服務(wù)提TensorFlow等，使用戶可以在云上構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型。數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商不再局限于傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施提供者，而是成為中國電信作為國內(nèi)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商領(lǐng)頭羊之一，不僅提供高性過智能化的運(yùn)維，提高了服務(wù)器的利用率和性能。此外，中國電信服務(wù)器領(lǐng)域帶來全新的創(chuàng)新機(jī)遇。例如，醫(yī)療、交通、金融等領(lǐng)域不同行業(yè)的特定需求。多個(gè)主體的跨界合作將加速技術(shù)的交叉創(chuàng)新，療圖像、醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策。這種跨界合作將醫(yī)療和人工智能技術(shù)結(jié)合起來，為醫(yī)療行業(yè)帶來了革命性的建設(shè)更加完善。不同主體之間可以共享技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)和資源，從而體合作也將為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者提供更多的機(jī)會(huì)，激發(fā)更多新的想法和解球知名的人工智能硬件供應(yīng)商，他們通過與各種軟件開發(fā)商、云服僅在數(shù)據(jù)中心中應(yīng)用，還廣泛用于自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析、科學(xué)務(wù)器領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀佣ㄖ苹?、高效能的解決方案，技術(shù)創(chuàng)新將在不隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，巨大的計(jì)算需求導(dǎo)致了數(shù)據(jù)中心能耗的迅速增加。目前，全球數(shù)據(jù)中心能耗已經(jīng)占到了全球電力消耗AI服務(wù)器的高性能計(jì)算需求通常伴隨著大量的能源消耗。因此，提高能源效率成為降低碳足跡的重要途徑之一。傳統(tǒng)的服務(wù)器在處理高強(qiáng)度計(jì)算任務(wù)時(shí)通常會(huì)產(chǎn)生大量的熱量，需要大量的冷卻設(shè)備先進(jìn)的硬件架構(gòu)和優(yōu)化的散熱系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算密度和更低的AI服務(wù)器的大規(guī)模運(yùn)算和訓(xùn)練過程通常伴隨著大量的碳排放。制造商將采用更多的可再生能源，以及更高效的制造流程，從而減為了減少碳足跡，一些公司開始采用可再生能源，如太陽能和風(fēng)能，來供電其數(shù)據(jù)中心。另外，一些公司也在尋找更環(huán)保的材料和制造工藝，以降低服務(wù)器的制造過程中的環(huán)境影響。例如，微軟在其服務(wù)器制造過程中開始采用可降解的材料，并致力于實(shí)現(xiàn)更環(huán)保的生味著其數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器在運(yùn)營過程中不再依賴于傳統(tǒng)的化石燃料。此外，谷歌還承諾在未來所有的硬件產(chǎn)品生命周期中抵消其碳排放，通過投資碳匯項(xiàng)目來實(shí)現(xiàn)。這個(gè)舉措不僅在硬件產(chǎn)品中體現(xiàn)出綠色一。制造商可以設(shè)計(jì)更易于拆解和回收的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高設(shè)備的再利用率。此外，開展二手設(shè)備市場也是一種減少電子廢棄物的途徑，商在設(shè)備報(bào)廢后，將其服務(wù)器中的可重復(fù)利用部件進(jìn)行拆解和檢測，重新投入到生產(chǎn)流程中。這種做法不僅減少了廢棄物，還節(jié)約了新可以根據(jù)實(shí)際負(fù)載動(dòng)態(tài)分配資源，避免資源的浪費(fèi)。例如，也是未來市場競爭的優(yōu)勢(shì)。通過提高能源效率、減少碳排放、推動(dòng)在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展引領(lǐng)著各行各業(yè)的變革與創(chuàng)新。而作為支撐人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，AI服務(wù)器的未來發(fā)展將受到標(biāo)準(zhǔn)化的重要推動(dòng)。標(biāo)準(zhǔn)化不僅有助于確保技術(shù)的互操作性，還能夠提升數(shù)據(jù)安全性、優(yōu)化能源利用，推動(dòng)整個(gè)線和架構(gòu)設(shè)計(jì)。然而，缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)可能導(dǎo)致各種問題，如系統(tǒng)集成困難、軟硬件兼容性差等。因此，制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)顯隨著人工智能在金融、醫(yī)療等敏感領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增加，數(shù)據(jù)安全問題變得尤為突出。標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)安全規(guī)范可以在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理等環(huán)節(jié)加強(qiáng)隱私保護(hù)，防范數(shù)據(jù)泄露和黑客攻擊。提供了一個(gè)全面的框架，幫助組織建立和維護(hù)信息安全管理體系。隨著數(shù)字化浪潮的涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)中心的能源消耗也逐漸成為環(huán)保計(jì)、運(yùn)維和冷卻等方面進(jìn)行優(yōu)化，從而降低能源消耗。例如，面臨一些挑戰(zhàn)。首先，技術(shù)的不斷演進(jìn)可能導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)的迭代和更新，需要保持靈活性。其次，全球范圍內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)調(diào)也需要克服文化設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用將更加高效，降低了開發(fā)和維護(hù)成本，同時(shí)還能夠加速創(chuàng)新和技術(shù)交流。標(biāo)準(zhǔn)化還能夠?yàn)槿珎€(gè)共同的語言，促進(jìn)跨國合作，共同應(yīng)對(duì)全球性的技術(shù)和倫理挑戰(zhàn)。朝著更加健康、綠色、安全、高效的方向發(fā)展。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安環(huán)?？沙掷m(xù)性。雖然標(biāo)準(zhǔn)化面臨一些挑戰(zhàn)，但其前景依然廣闊，為人工智能計(jì)算中心，作為新型城市基礎(chǔ)設(shè)施，專注于人工智能施。在國家統(tǒng)籌規(guī)劃下，多個(gè)城市紛紛規(guī)劃建設(shè)智算中心，其中深圳、武漢、中原、西安、成都、南京、杭州、沈陽、重慶、天津、武漢人工智能計(jì)算中心：倚仗昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件，武漢AICC于運(yùn)營，以“武漢速度”引領(lǐng)行業(yè)。此中心不僅誕生了全球首個(gè)三模態(tài)大模型——紫東.太初，還成就了全球首個(gè)遙感影像智能解譯專用框架——武漢.LuoJiaNet，以及業(yè)界最大遙感影像樣本數(shù)據(jù)集——武漢.LuoJiaSet。多模態(tài)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和智能遙感開源生態(tài)聯(lián)盟也在此成立，推動(dòng)智能遙感和多模態(tài)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。截至2022力集群，致力于促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展，推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化、等多個(gè)領(lǐng)域。同時(shí)，與高校及科研機(jī)構(gòu)的合作也在前沿科技探索方面取得突破，例如“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測大模型”和“雷達(dá)遙感大模作為“東數(shù)西算”國家一體化大數(shù)據(jù)中心成渝I類節(jié)點(diǎn)中的重要部慧交通、電力、能源、金融等多個(gè)行業(yè)。在科研創(chuàng)新方面，成都智算中心孵化了一系列領(lǐng)先的預(yù)訓(xùn)練大模型，如“蓉城.夔?！薄叭爻?隨著人工智能和大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，AI服務(wù)器成為了推動(dòng)各個(gè)行業(yè)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，還在人工智能和大模型應(yīng)用中發(fā)揮人工智能正引領(lǐng)著技術(shù)創(chuàng)新的浪潮，AI