IDC發布2019年中國AI伺服器報告：智算中心或已來臨

【環球網科技綜合報導】前不久，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩提出了“智算中心”，並表示未來80%的計算都將是AI計算。

近日，IDC公布了《2019年中國AI基礎架構市場調查報告》。報告顯示，2019年中國AI伺服器出貨量為79318台，同比增長46.7%。2019年，中國整體通用伺服器市場出貨量同比下降3.8%，為3,177,540台。

對比通用伺服器和AI伺服器所提供的計算力總量，就會發現，AI計算已經成為主流的計算形態。伴隨著AI計算的高速成長，王恩東院士的論斷在幾年內將成為現實。

AI計算力已不低於48%

下表是2019年AI伺服器的配置分布，經過加權計算可以得出，平均每台伺服器配置8.02個GPU加速卡。

為了不低估傳統計算力，通用伺服器的CPU配置均已浮點性能最高的英特爾至強白金8280可擴展處理器來計算，AI伺服器配置以出貨量最大的NVIDIAT4 加速器來計算。至強8280有28核心，每個核心最高主頻4GHZ,雙精度浮點能力為0.9Tflops, 一台通用伺服器（以2顆CPU計算），整體浮點能力為1.8Tflops。NVIDIA的T4加速器有2560 個 NVIDIACUDA核心，雙精度浮點性能為4Tflops，一台AI伺服器的浮點計算力超過33.8Tflops，相當37.6台普通伺服器。

這一比例同兩類伺服器的出貨量相乘，就可以得到，2019年中國新增計算力中，AI計算力約為48%，這是最保守的估計。

未來的對比，出貨量增速、摩爾定律和單機配置

根據IDC預測，中國AI伺服器市場在2018-2023年的年複合增長率為37.9%，也就是到2023年，AI伺服器市場規模將達到2019年的3.6倍。整體通用伺服器市場到2023年，僅能增長34.5%，僅以此估算，到2023年，AI算力佔比至少可以提高到72%。

而且，AI計算技術的提升不斷加快，CPU技術提升已經遭遇瓶頸。由於製程技術逼近物理極限，CPU正面臨摩爾定律失效的挑戰，Intel曾公開表示“摩爾定律將不能繼續引導電子設備發展的節奏”。GPU等異構計算技術則呈現出超摩爾定律表現，保持著超過高速的性能提升，最新的NVIDIA安培架構，相比上一代，AI訓練性能提高了6倍，AI推理性能提高了7倍。

最後，AI伺服器不僅出貨量增長速度更高、技術創新更快，而且單機配置也在不斷的提高，單台AI伺服器可以提供更高的計算力。根據IDC統計數據，2017年平均每台AI伺服器配置4.31個GPU,2018年提高為5.1個，到2019年就提高至8.02。

所以，2023年以前，AI計算力的佔比就可以超過80%。

AI計算改變了什麽

AI正在滲透我們的日常生產、生活中，AI計算的發展為“一切AI化”提供了基本的技術基礎。同時，伴隨著AI計算的發展，數據中心將逐漸演變為智算中心，並成為水廠、電站一樣的社會必要基礎設施。

智算中心並不僅是輸出AI計算，不僅是應用AI技術、“以智生智”，而是基於全新技術的計算力生產中心。Google等企業已經在數據中心中廣泛採用AI技術，這些數據中心距離真正意義的智算中心仍有距離。液冷、融合架構、開放計算、模塊化數據中心等下一代數據中心技術正在形成和發展中，AI計算將撬動新一代ICT技術和產業的發展壯大。例如，AI計算將推動將直接推動液冷的發展和應用，而液冷技術帶來的巨大的散熱能力冗余，可以為技術創新提供巨大的想象空間，比如直接將多個處理器直接集成在一片矽晶圓上，不再切割。伴隨著新一代技術的成熟，智算中心也將迎來自己的時代。