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中國信通院兩化所黃偉:2024年先進計算領域發展態勢穩步向上

2024年12月24日 20:24  CCTIME飛象網  

12月23日,“2025中國信通院深度觀察報告會”在北京舉辦。中國信通院信息化與工業化融合研究所總工程師黃偉針對計算領域發表了自身觀點和見解。

在他看來,先進計算領域是當前科技創新浪潮的重點,2024年總體仍然保持穩步向上的良好態勢,涌現出了一批創新性的成果,持續發揮著對經濟社會高質量發展的重要支撐和推動作用。

先進計算領域發展態勢穩步向上

黃偉從產業、算力、技術、生態四方面分析了先進計算領域的發展成果。具體而言,在產業方面,智能計算成為核心驅動力。AI服務器依然保持高增速,AI手機、AI PC迅猛增長,帶動GPU與存儲等上游環節開啟新一輪增長,成為扭轉半導體市場下降趨勢的關鍵動力。全球數字化轉型與智能應用的需求釋放也帶動軟件市場規模穩定持續增長。

在算力方面,總量快速增長,2024年全球計算設備算力規模為2207EFlops,其中,我國達617EFlops,全球占比28%,增速42%。智能算力成為絕對主導。自2018年到2024年,六年間全球算力中智能算力的占比由7%增長至73%,且隨著人工智能落地應用加快,智能算力逐漸向推理側傾斜,算力結構的演進和轉變仍在持續。

在技術方面,以智能計算為中心的體系化變革進一步深化。通用計算與智能計算架構進一步實現融合,異構算力性能加速突破,集群規模步入萬卡/十萬卡時代,多數據中心分布式訓練進入探索階段。量子計算、類腦神經模擬等前沿計算技術也圍繞AI不斷探索落地應用。

在生態方面,產業競合態勢持續演變。龍頭企業通過加速自研芯片進程,支持開源項目加快軟件棧生態的完善,組建開放聯盟推動打造互聯新體系等方式,意圖降低對英偉達智算體系的依賴。通用計算領域競爭也趨于白熱化,x86陣營加速技術和產品迭代,意圖抵擋ARM架構對服務器和PC市場的進一步侵蝕。

智能計算多領域創新成果顯著

與此同時,黃偉也指出:“2024年對于智能計算來講是變革與突破的一年,我們迎來了很多的變化,從集群、芯片、互聯、軟件等領域均涌現出眾多創新性成果,為行業發展指明了新的方向。”

集群方面,萬億參數開啟萬卡時代。萬卡集群成為大模型競爭的關鍵支撐,隨著互聯、存儲等關鍵技術的快速進步,國際龍頭企業的萬卡/十萬卡智算集群在今年先后投入使用,目前萬卡以上規模集群數量已達數十個。

芯片方面,GPGPU、DSA所面向的應用場景正逐步趨向融合。英偉達、AMD等GPGPU廠商持續圍繞新算法需求加強布局,以更加契合AI計算需求。而以谷歌TPU為代表的DSA芯片隨代際更迭陸續加入通用模塊,適用范圍進一步擴大。

互聯方面,各層級互聯性能及規模大幅提升。以英偉達NVLink為代表的卡間互聯速率4年提升3倍,達到1800GB/s,互聯規模由8卡擴大至576卡。節點間互聯技術競爭更趨激烈,超以太網技術成為各龍頭與英偉達Infiniband技術競爭的新戰場。

軟件棧方面,多條發展路徑共存。以英偉達為代表的芯片龍頭企業加速全棧式布局。AI芯片新勢力聯合建立開源生態,通過探索建立開源編譯器和算子庫,進一步降低適配成本。科研院所通過構建軟件棧中間層,探索推動現有“煙囪式”軟件棧的統一,進而提升AI芯片訓推適配性能。

AI終端成為產業升級的重點演進方向

2024年迎來端側大模型的爆發式創新浪潮,以手機、PC為代表的消費電子產品率先響應,蘋果、華為、vivo、OPPO榮耀等主流廠商均推出主打大模型功能的AI手機新品;微軟推出AI PC概念,聯想發布內置個人大模型的產品。高通、聯發科、英特爾、AMD等芯片廠商的最新旗艦產品亦聚焦端側智能算力的升級,操作系統、AI大模型、應用廠商也在加緊布局。

“AI終端成為當下智能終端技術革新、產業升級的重點演進方向。”黃偉強調。

從技術發展角度,終端受限于算力及功耗瓶頸,難以在本地高效承載大模型密集計算任務,AI終端需強化“軟、硬、算、端、云”一體化整合進階。主要呈現出四條重點創新路徑:一是,端云協同化部署,當前大模型任務仍以云端算力執行為主,并呈現向端側滲透趨勢。二是,軟件系統級融合,操作系統集成AI大模型服務組件,并以系統級智能體作為響應用戶交互需求的首要入口。三是,算力智能化升級,端側智能計算芯片以CPU+GPU+NPU異構集成為主,還需圍繞算力+內存的協同升級來提升性能,增強對大模型的應用適配能力。四是,全鏈路安全保障,通過構建覆蓋安全芯片、定制操作系統、私密云計算的可信執行環境,結合新型隱私防護機制,確保數據全流程安全管理。

從產業升級角度,端側大模型的落地正成為推動AI終端市場蓬勃發展的有效引擎,根據IDC等數據預測,至2027年,我國AI手機、AI PC的市場滲透率將分別超過50%和80%,除了激活消費增長需求外,也將有力驅動終端上游產業鏈的升級,包括核心促進端側智能計算芯片、高性能存儲芯片等性能升級,部分拉動周邊芯片、傳感器、電池等零部件需求,如促進傳感器的感知精度提升、電池的續航能力改進等,多維度帶動產業邁向新高度。

編 輯:路金娣
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