国家AI服务器报告说智能计算中心可能已经到了

不久前，中国工程院院士，浪潮集团首席科学家王恩提出了“智能计算中心”，并表示未来80%的计算将是AI计算。

IDC最近发布了《 2019年中国AI基础设施市场调查报告》。报告显示，2019年中国AI服务器出货量为79,318台，同比增长46.7%。 2019年，中国整体通用服务器市场出货量同比下降3.8%至3,177,540台。

比较通用服务器和AI服务器提供的总计算能力，您会发现AI计算已成为主流计算形式。随着AI计算的快速发展，王恩栋院士的结论将在几年内成为现实。

人工智能计算能力不低于48%
下表是2019年AI服务器的配置分布。经过加权计算，可以得出每台服务器的平均配置为8.02 GPU加速卡。

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为了不低估传统的计算能力，通用服务器的CPU配置已由具有最高浮点性能的Intel Xeon Platinum 8280可扩展处理器进行了计算，而AI服务器配置则由Nvidia T4加速器进行了计算出货量最大。 Xeon 8280具有28个内核，每个内核的最大频率为4GHZ，双精度浮点功能为0.9Tflops，以及一个通用服务器（由2个CPU计算），整体浮点功能为1.8Tflops。 NVIDIA的T4加速器具有2560个NVIDIA CUDA内核，双精度浮点性能为4Tflops，而AI服务器的浮点计算能力超过33.8Tflops，相当于37.6普通服务器。

这个比率乘以两种服务器的出货量，就可以得出，2019年中国的新计算能力中，AI计算能力约为48%，这是最保守的估计。
未来比较，出货量增长，摩尔定律和独立配置

根据IDC的预测，2018-2023年中国AI服务器市场的复合年增长率为37.9%，即到2023年，AI服务器市场将达到2019年规模的3.6倍。到2023年，服务器市场仅能增长34.5%。根据这一估计，到2023年，人工智能计算能力的比例至少可以提高到72%。

而且，人工智能计算技术的发展正在加速，CPU技术的改进也遇到了瓶颈。随着制程技术接近物理极限，CPU面临着摩尔定律失败的挑战。英特尔已公开表示，“摩尔定律将不会继续指导电子设备发展的节奏。”诸如GPU之类的异构计算技术展现了超级摩尔定律性能，保持了超过高速的性能改进。最新的Nvidia Ampere架构，与上一代相比，AI训练性能提高了6倍，AI推理性能提高了7倍。

最后，人工智能服务器不仅具有更高的出货量增长率和更快的技术创新，而且还可以不断改善独立配置。单个AI服务器可以提供更高的计算能力。根据IDC统计，2017年平均AI服务器配备4.31个GPU，2018年增加到5.1个，2019年增加到8.02个。
因此，在2023年之前，人工智能计算能力的比例将超过80%。
人工智能计算发生了什么变化
人工智能正在渗透到我们的日常生产和生活中。 AI计算的发展为“全AI”提供了基本的技术基础。同时，随着人工智能计算的发展，数据中心将逐步发展成为智能计算中心，并成为水厂，电站等社会必需的基础设施。

智能计算中心不仅是人工智能计算的输出，不仅是人工智能技术的应用，“利用智慧产生智慧”，还是基于新技术的计算能力生产中心。诸如Google之类的企业已在数据中心广泛采用AI技术，而这些数据中心距离智能计算中心的真正含义还很遥远。正在形成和开发下一代数据中心技术，例如液体冷却，融合架构，开放式计算和模块化数据中心。人工智能计算将推动新一代ICT技术和行业的发展和增长。例如，人工智能计算将直接促进液体冷却的发展和应用，而液体冷却技术带来的巨大的散热能力冗余可以为技术创新提供巨大的想象空间，例如将多个处理器直接集成到一个处理器中。硅晶片不再被切割。随着新一代技术的成熟，企业云托管的租赁也将迎来自己的时代。

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