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AI服务器产业链初探

admin 2024-06-16 16:41:42 人看过 字号:[ ]

一、AI服务器的技术架构与构成

AI服务器产业链初探(图1)

AI服务器的主要构成包括:

芯片:CPU(X86、ARM、MIPS、RISC-V等架构)、GPU、FPGA、ASIC和NPU。

内存:DRAM、HBM(高带宽存储)。

本地存储:SSD(NAND Flash、主控芯片、DRAM)。

其他组件:NIC(网卡)、PCIe插槽、散热系统等。

根据IDC,以经典x86服务器E5高配为例,CPU成本在基础型服务器中约占32%,在更高高性能的服务器中,处理器相关成本占比高达50%-83%。三大核心零部件(处理器、内存、硬盘)成本占服务器总成本比例约为服务器总硬件成本的80%。

二、生成式AI的兴起与算力需求

生成式AI(AIGC)技术融合了生成算法、预训练模型和多模态技术,推动了AIGC产业生态的形成,呈现出上中下三层架构

上游基础层:预训练模型。

中间层:垂直化、场景化、个性化的模型和工具。

应用层:面向C端用户的内容生成服务。

推理和训练成本:

训练: 78%的成本来自GPU。

推理: 25%的成本来自GPU,25%来自CPU,15%来自内存。

三、关键技术分析

AI芯片按架构可分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、NPU和TPU。AI服务器是采用异构形式的服务器,如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。根据IDC数据,2022年,GPU服务器依然是主导地位,占据89%的市场份额,各自特点如下:

CPU:适用于各种任务,逻辑控制力强,擅长串行计算。

GPU:并行计算能力强,适合图像处理和AI计算。FPGA:可编程逻辑阵列,适合定制化计算需求。

ASIC:专用集成电路,高效能,适合特定AI应用。

NPU:神经网络处理器,擅长深度学习任务。

TPU:优化机器学习任务,高性能神经网络计算。

存储技术:HBM:与GPU集成,提升内存带宽。

SSD:高速度,数据中心首选。

四、AI服务器市场现状与前景

市场份额:中国服务器市场中浪潮份额领先。

市场规模:根据TrendForce的预测,2024年全球AI服务器的出货量将达到194万台。

Statista的数据显示,2021年全球服务器市场规模为831.7亿美元,其中AI服务器市场达到156.3亿美元,同比增长39.1%。

IDC预计,到2027年,全球在人工智能领域的总投资规模将达到4,236亿美元,2022-2027年间的复合年增长率(CAGR)为26.9%。

TrendForce还预测,到2024年全球AI服务器市场总量将超过160万台,年增长率达到40%。

根据IDC的统计,2023年全球AI服务器市场规模预计为211亿美元,到2025年将达到317.9亿美元,2023-2025年的复合年增长率(CAGR)为22.7%。

技术驱动:生成式AI技术的进步显著增加了算力需求,推动AI服务器市场增长。

五、应用场景与竞争格局

应用场景:AI服务器广泛应用于AI训练和推理任务中。训练过程需要大量算力,推理过程对实时性要求高。竞争格局:国内AI服务器主要厂商包括浪潮信息、新华三、超聚变和中兴通讯。浪潮信息在国内市场占有较大份额,特别是在阿里、腾讯、百度等大厂中占据重要地位。

六、未来趋势与挑战

异构计算:未来更多AI计算将采用CPU+GPU的异构计算架构,优势互补,提升计算效率。

技术创新:持续的技术创新,如更高效的AI芯片、更先进的封装技术(如台积电的CoWoS)和液冷散热技术,将推动AI服务器性能提升。

市场需求:随着生成式AI技术的广泛应用,对高性能AI服务器的需求将持续增加,市场前景广阔。

结论

AI服务器作为支持生成式AI应用的核心算力基础设施,其产业链涵盖从芯片到存储、从硬件到软件的多个环节。技术创新和市场需求的双重驱动下,AI服务器市场将持续高速增长,未来发展前景令人期待。

主流AI芯片包括以GPU为代表的通用芯片、以ASIC定制化为代表的专用芯片以及以FPGA为代表的半定制化芯片。GPU市场成熟且应用广泛,但未来ASIC和FPGA在AI算力竞争中也有很大机会。随着AI技术的不断发展,市场对高效能计算芯片的需求将持续增加,推动AI产业的进一步发展。


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