生成式AI驱动，传统算力迎来“破局时刻” | 原创
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2024-01-09 10:33:11 来源：
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2024-01-09 10:33:11 来源：
摘要：以ChatGPT为主导的生成式AI大模型技术浪潮，催生了各行业创新创业热，也让算力争夺战进入白热化。
关键词：
AI
生成式AI
算力
智算
原创专栏
以ChatGPT为主导的生成式AI大模型技术浪潮，催生了各行业创新创业热，也让算力争夺战进入白热化。
（图源：lanjinger）
AI大模型崛起，算力需求大爆发
过去的十年里，全球数据流量以45%的复合年均增长率增长。去年以来，由于数字经济回暖且发展迅速，全球范围内数据量也呈现出爆发式增长状态，相对应的高规模数据存储及数据分析能力需求也随之增长。
据Google测算，在1000张英伟达V100 GPU上进行OpenAI GPT-3大模型训练需要14.8天，在数据中心PUE为1.1时其总能耗可达1287MWh，而ChatGPT则是在大约10000个GPU上运行，所需算力可想而知。
随着生成式AI的崛起，AI大模型训练对算力的需求进一步加大。
据IDC相关数据显示，生成式AI计算市场规模预计将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元，占整体AI计算市场的比例将从4.2%增长到31.7%。AI计算市场的持续壮大，让AI算力发展前景也愈发可观。
（全球生成式AI计算市场规模预测）
算力需求的爆发式增长，也给供给端带来了不小的压力。目前可见的是，持续的硬件投入仍无法满足市面上的算力需求。而相对应的传统算力，也必须跟随技术及市场需求的变化而变化了。
在此前的传统信息化时代，传统算力增长和业务增长是线性关系。
所谓传统算力，即早期及相对基础的计算能力，特别是在现代大规模并行计算、GPU加速计算以及云计算等新技术普及之前，计算机硬件系统所提供的处理数据和执行指令的能力。此类算力主要依赖于CPU及其他辅助处理器如内存、硬盘等组件共同工作来完成各种计算任务。
对于PC时代下的传统算力而言，其主要通过提升单个CPU的核心数量、主频以及优化指令集架构来提高整体性能。传统算力有着相当广泛的应用范围，包括办公软件应用、科学计算、工程设计、数据库管理等领域都。
而到了即将到来的智慧化时代，智慧化应用和算力需求成指数级关系。目前，各方都在寻求算力方面的解决之道。业界认为，短期可以通过软件调优来提高整个计算平台的利用率，长期则需要整个供应及产业链共同发力。
生成式AI，传统算力“破局”的关键
算力已经与数据并列成为数字时代的新生产力。在不久的未来，预计算力也将像水和电一样方便地被人们所使用。
面对新一代科技变革浪潮的到来，新兴技术快速发展及海量数据处理及应用，算力需求已呈指数级增长，基于CPU的传统算力也早已无法满足高效能计算的需求。
就目前而言，业界普遍认为算力在发展上依旧存在困局——算力发展不均、单一算力跟不上需求，以及算力的摩尔定律正逐渐失效。
传统算力所面临的困局，新的算力形态正在被整个业界迫切地需要。当前正火热发展且持续迭代的AI等技术，就是传统算力“破局”的关键。
据《2021~2022全球计算力指数评估报告》数据显示，国家计算力指数与GDP的走势呈现显著的正相关。其中，中国算力水平凭借13.5%的增幅成为推动领跑者国家阵营计算力增长的主要驱动力量。在计算能力方面，中国AI计算发展也是领跑全球，AI服务器支出规模以44.5%的增长率位列全球第一。
（图源：IDC）
预计到2025年，全球AI算力支出占总算力支出预计将从2016年的9%增加到25%。其中，中国的拉动作用最为显著，过去几年里，全球15个国家AI算力支出的增长中，近60%来自中国。AI算力市场已经成为我国最主要的新兴产业，同时也迎来了其高速发展。
生成式AI大规模崛起，让传统CPU算力被取而代之，GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）等针对特定场景优化的计算单元陆续出现。这些新算力不仅提供了更高密度、更节能、更适合并行计算的新型算力资源，还在很多领域带来了比传统算力更高效的表现。
与此同时，为了应对当前生成式AI崛起所需的庞大算力，当下的硬件行业也开始在技术创新及架构优化方面一路“开卷”——从封装技术（Chiplet）到AI加速芯片，从GPU到TPU，全面创新升级，以提供针对AI训练及推理任务更优化的解决方案。
在新一代AI技术的驱动下，AI算力市场发展势头强劲，而算力供给基建化及多元算力融合也将成为大趋势，推动着我们所处的数字时代加速从“计算”向“智算”转型。
而“智算”时代的到来，也意味着全球领域内围绕算力的角逐局势已然开启——从现在开始，到不久的未来，这段时间里，“谁掌握算力，谁就是胜者”。
编辑 | MissD
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