算力調度層可類比為“算網(wǎng)大腦”，是算力網(wǎng)絡中最核心的部分。除技術自身的難 度外，算力調度還需綜合考慮成本、需求等因素，是困難的多約束求解問題。1）技 術：算力調度的技術創(chuàng)新主要包括計算能力跨區(qū)域調度、多級調度、算力資源統(tǒng)一 安排、網(wǎng)絡協(xié)議、可視化監(jiān)控和智能運維。2）需求：不同的應用場景對應不同的算 力或時延需求，如科學計算類和國計民生類工程項目需要超高算力，而普通商用、 民用交互場景則往往側重于對時延的要求。3）成本：算力調度的一般原則為，根據(jù) 算力、時延要求，選擇最經濟的算力網(wǎng)絡架構布局，來降低算力成本、網(wǎng)絡成本、 運營成本。

算力調度平臺建設如火如荼。“東數(shù)西算”工程啟動以來，各地區(qū)相關單位就算力 度量、算力互聯(lián)互通、算力調度、算力交易等重點問題展開前瞻性研究。據(jù)不完全 統(tǒng)計，目前全國已發(fā)布或建設 10 余個算力平臺，涉及 3 個省份和 7 個城市，其中既 有“東數(shù)西算”樞紐節(jié)點，也有非樞紐節(jié)點參與算力平臺建設。1）寧夏上線國內首 個一體化算力交易調度平臺——東數(shù)西算一體化算力服務平臺，該平臺可為智算、 超算、通用算力等各類算力產品提供算力發(fā)現(xiàn)、供需撮合、交易購買、調度使用等 綜合服務。2）北京發(fā)布算力互聯(lián)互通驗證平臺，并已初步實驗跨服務商、跨地區(qū)、 跨架構的算力互聯(lián)互通能力，未來將實現(xiàn)對京津冀地區(qū)，寧夏、內蒙等國家算力樞 紐、四部戰(zhàn)略合作地區(qū)的算力互聯(lián)互通。

算力平臺多以政府/國企/研究機構/數(shù)據(jù)單位/超算中心為建設主體，聯(lián)合數(shù)據(jù)運營公 司、數(shù)據(jù)服務企業(yè)、數(shù)字化轉型解決方案提供商等企業(yè)，及算力服務提供商、設備 商、大模型廠商等共同建設。以寧夏東數(shù)西算一體化算力服務平臺為例，該平臺通 過資源整合，已將中科曙光、華為、中興、阿里云、天翼云等國內大算力領先企 業(yè)，國家信息中心、北京大數(shù)據(jù)研究院等國內主要大數(shù)據(jù)機構，以及商湯、百度等 大模型頭部企業(yè)，中國電信、中興通訊、萬達信息、安恒信息、鵬博士、思特奇等 多家上市公司共計 27 家納入平臺。 ? ?

算力調度，算力網(wǎng)絡的大腦中樞

“東數(shù)西算”拉開全國一體化算力網(wǎng)絡序幕，布局 8 大樞紐節(jié)點、10 大集群。2022 年 2 月 17 日，國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦、工信部、國家能源局聯(lián)合印發(fā)通知，同意在京津冀、長三角、粵 港澳大灣區(qū)、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等 8 地啟動建設國家算力樞紐節(jié)點，并規(guī)劃了 10 個國家數(shù)據(jù)中心集群。至此，全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系完成總體布局設計，“東數(shù)西算”工程 正式全面啟動。根據(jù)布局，8 個國家算力樞紐節(jié)點將作為我國算力網(wǎng)絡的骨干連接點，開展數(shù)據(jù)中心與網(wǎng)絡、云 計算、大數(shù)據(jù)之間的協(xié)同建設，并作為國家“東數(shù)西算”工程的戰(zhàn)略支點。每個樞紐節(jié)點將發(fā)展 1-2 個數(shù)據(jù)中心集群，算力樞紐和集群的關系，類似于交通樞紐和客運車站，數(shù)據(jù)中心集群將匯 聚大型、超大型數(shù)據(jù)中心，具體承接數(shù)據(jù)流量。

?

?

? ?

算力網(wǎng)絡的目標，實現(xiàn)算力隨取隨用。

1961 年，美國科學家約翰·麥卡錫曾提出，算力應該像水 電資源一樣隨用隨取。以電力資源為例，電力基礎設施從發(fā)電、輸電、儲電、用電等各個環(huán)節(jié)全 面實現(xiàn)全局統(tǒng)一和環(huán)節(jié)解耦。發(fā)電環(huán)節(jié)，不論火力發(fā)電、水力發(fā)電還是光伏發(fā)電，都通過統(tǒng)一規(guī) 格和標準接入電網(wǎng)；輸電環(huán)節(jié)，電網(wǎng)建設已經實現(xiàn)大范圍覆蓋，可以實現(xiàn)分級分片的電力資源的 多級管理和統(tǒng)一調度，做到電力資源即插即用。然而類比來看，算力設施基礎化依然有一段路要 走。中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任孫凝暉認為，算力設施基礎化 存在兩個核心問題，一是標準化、統(tǒng)一供給，二是算力使用的抽象化。算力抽象的目的是使算力 的獲取、使用更便捷更易上手，并基于抽象的生成工具、傳輸工具、消費工具，做出豐富多樣的 各行各業(yè)應用。算網(wǎng)之于算力基礎設施，就類似于電網(wǎng)之于電力基礎設施，是串聯(lián)起各環(huán)節(jié)的橋 梁。 ? ?

算力網(wǎng)絡分為資源層、控制層、服務層和編排管理層。

算力國際標準 ITU-T Y.2501 中提出將算力 網(wǎng)絡功能架構分成 4 大模塊：算力網(wǎng)絡資源層、算力網(wǎng)絡控制層、算力網(wǎng)絡服務層和算力網(wǎng)絡編 排管理層。其中，算網(wǎng)資源層主要提供算力資源、存儲資源和網(wǎng)絡轉發(fā)資源，并結合網(wǎng)絡中計算 處理能力和網(wǎng)絡轉發(fā)能力的實際情況，實現(xiàn)各類計算、存儲資源的傳遞和流動；算網(wǎng)控制層主要 通過網(wǎng)絡控制平面實現(xiàn)計算和網(wǎng)絡多維度資源融合的路由；算網(wǎng)服務提供層主要實現(xiàn)面向用戶的 服務、原子功能能力開放；算網(wǎng)編排管理層主要解決異構算力資源、服務/功能資源的注冊、建模、 納管、編排、安全等問題。

編排管理（即調度）層可類比于算力網(wǎng)絡的大腦。

“算網(wǎng)大腦”即算力網(wǎng)絡中最核心的部分，主 要進行全網(wǎng)算力資源的智能編排、彈性調度，具體而言有四個作用：

1） 獲取全域實時的算、網(wǎng)、數(shù)資源，以及云、邊、端分布情況，構建全域態(tài)勢感知地圖。

2） 跨域協(xié)同調度，將多域協(xié)同的調度任務智能、自動地分解給各個使能平臺，實現(xiàn)算、網(wǎng)、數(shù) 的資源調度。

3） 多域融合編排，針對多域融合業(yè)務需求，基于算、網(wǎng)、數(shù)的原子能力按需靈活組合編排。

4） 智能輔助決策，基于不同業(yè)務的 SLA 要求、網(wǎng)絡整體負載、可用算力資源池分布等因素，智 能、動態(tài)地計算出算、網(wǎng)、數(shù)的最優(yōu)協(xié)同策略。

算力調度需綜合考慮需求、成本等因素。

目前，我國東中西部數(shù)字新型基礎設施布局不平衡的問 題依然存在，東西部數(shù)據(jù)中心在用機架數(shù)大概比例在7:3，北上廣深等一線城市存在明顯的供不應 求，平均缺口率達 25%，而中西部地區(qū)能源條件豐富，算力資源有一定的產能過剩。因此需通過 編排管理調度實現(xiàn)資源的合理分配與使用。由于平臺異構、部署差異、網(wǎng)絡帶寬資源性價比差異等原因，算力調度存在諸多挑戰(zhàn)。除了技術 本身的挑戰(zhàn)外，還存在是否調度的問題，即資源在跨中心的流通還需考慮成本問題、代價問題以 及一些商業(yè)情況的問題。一般而言，算力調度主要針對計算、存儲、時延等要求高的場景。 ? ?

需求 1：算力。算力要求高的場景，如科學計算類和國計民生類工程項目，需依托超級算力 平臺來實現(xiàn)。截至 2022 年 12 月，科技部批準建立了 10 家國家超級計算中心，分別位于天 津、廣州、深圳、長沙、濟南、無錫、鄭州、昆山、成都、西安。另外鵬城實驗室、華為公 司等聯(lián)合建設了包括 20 個節(jié)點的中國算力網(wǎng)，主打 AI 算力。從布局看，均為集中式的算力 能力庫需求。

需求 2：時延。針對普通商用、民用交互場景，時延則是關鍵因素。時延敏感型業(yè)務可分為 通信類、功能類、三維交互類。

（1）通信類：主要解決人的通信需求。一般而言，實時競 技類游戲的時延要求是 50ms；實時交互類游戲的時延要求是 100ms；實時交互語音類的時 延要求是 100ms；實時交互視頻類的時延要求是 150ms；非實時大部分互聯(lián)網(wǎng)應用時延要 求是 300ms。

（2）功能類：主要指機器之間的通信需求，例如工業(yè)自動化控制的時延要求 是小于 10ms；遠程 / 遙控駕駛的時延要求是小于 10ms。

（3）三維交互類：基于三維顯示 和交互的元宇宙應用，為了避免頭暈，需要 10ms 以內的交互時延。

成本：不同業(yè)務的需求決定了選擇算力、網(wǎng)絡的下限，往往對應多種算力調度方式。最終的 算力調度方式還取決于成本，一般原則為，根據(jù)算力、時延要求，選擇最經濟的算力網(wǎng)絡架 構布局，來降低算力成本、網(wǎng)絡成本、運營成本。 ? ?

據(jù)不完全統(tǒng)計，目前全國已發(fā)布或建設 10 余個算力平臺，涉及 3 個省份和 7 個城市，其中既有“東數(shù)西算”樞紐節(jié)點，也有非樞紐節(jié)點參 與算力平臺建設。已經發(fā)布算力平臺的地區(qū)有北京市、上海市、南京市、寧夏回族自治區(qū)、貴州 省、甘肅省，待發(fā)布算力平臺的地區(qū)有深圳市，正在建設算力平臺的地區(qū)有合肥市、鄭州市、慶 陽市。數(shù)據(jù)顯示，算力產業(yè)中每投入 1 元，平均將帶動 3-4 元的經濟產出，算力指數(shù)每提高 1 個 百分點可帶來數(shù)字經濟 3.3‰的增長和 GDP1.8‰的增長。

基于 GPT 4.0 模型的通信基礎設施需求測算

基于英偉達 AI 網(wǎng)絡架構硬件需求比例：服務器：交換機：光模塊=1：1.2:11.4 由于當前大部分 AIGC 模型都是基于英偉達方案來部署，我們從英偉達的 AI 集群模型架構進行拆解。對于較大的 AI 數(shù)據(jù)中心集群，一般可多達幾千臺 AI 服務器的需求，在部署方面會拆分成一個個基本單元 進行組件，英偉達對應的一個基本單元為 SuperPOD。根據(jù) SuperPOD 公開信息：一個標準的 SuperPOD 由 140 臺 DGX A100 GPU 服務器、HDR InfiniBand 200G 網(wǎng)卡和 170 臺 NVIDIA Quantum QM8790 交換機構建而成，其中交換機速率為 200G，每個端口數(shù)為 40 個。

網(wǎng)絡結構上，英偉達采用 Infinband 技術（“無限帶寬”技術，簡稱 IB）和 fat tree（胖樹）網(wǎng)絡拓撲 結構，和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的區(qū)別在于，在 IB fat tree 結構下，使用的交換機數(shù)量更多，且因為每個節(jié)點 上行下行的端口數(shù)完全一致，使得該網(wǎng)絡是是無收斂帶寬的，每個端口可采用同樣速率的光模塊.

光模塊用量測算：我們從線纜角度測算光模塊需求，一個 SuperPOD 170 個交換機，每個交換機有 40 個端 口，最簡單方式上下個 70 臺服務器，依次端口互聯(lián)（上下 1：1 連接）對應的線纜需求為 40×170/2=3400 根，但是由于實際網(wǎng)絡拓撲結構交換價不是該情況，連接情況更加復雜且會分為三層結構，因此線纜數(shù)需 求有所提升，我們假設上升至 4000 根線纜需求。線纜的需求分為三種，第一種用在機柜內部，互聯(lián)距離 5m 以內，常用需求為銅纜，不需要光模塊；第二 類互聯(lián)距離為 10m 以內，可以采用 AOC（有源光纖）連接，也不需要光模塊；第三類，帶光模塊的光纖， 單根需求為 2 個光模塊?？紤]到 10m 以內的連接占據(jù)多數(shù)，我們假設銅纜：AOC：光模塊光纖比例=4：4：2. 光模塊需求=4000*0.2*2=1600 個。 ? ?

對于一個 SuperPod，服務器：交換機：光模塊的用量比例=140：170：1600=1：1.2：11.4. u 應用層面：單 GPT4.0 模型對于服務器需求用量測算 從用戶使用角度來測算，我們對于服務器算力的測算受大模型參數(shù)，日活人數(shù)，每日每人提問等多因素影 響。在 ChatGPT 中，一個 token 通常指的是響應請求所需的最小文本單位，一般一個 30 詞的提問大約對應 40 個 token，推理是 token 的算力調用是 2N。對應模型算力的需求我們分攤在一天 24h 的每一秒。

基于以下假設，我們可得到對應一個在 1 億日活的應用需要的 AI 服務器的需求約為 1.5 萬臺。

彈性測算一：現(xiàn)有采購部署層面彈性測算（基礎投入維度）

角度 1 我們選擇從現(xiàn)有完成一個類似 GPT4.0 入門級別要求的需求假設去測算硬件基礎設施層面需求。假設 1：結合現(xiàn)有各類公開數(shù)據(jù)，完成 ChatGPT4.0（訓練+推理）需要至少 3 萬張英偉達 A100 卡的算力投 入，對應 3750 臺 A100 的 DGX 服務器。假設 2：全球假設國內和海外有潛在 20 家公司可能按照此規(guī)模進行測投入。假設 3：網(wǎng)絡結構比例按照單個 SuperPOD 方式部署，即服務器：交換機：光模塊的用量比例=1：1.2：11.4。假設 4：服務器價格參考英偉達價格，為 20 萬美元；交換價結合 Mellanox 售價，假設單價為 2w 美金，光 模塊根據(jù)交換機速率，現(xiàn)在主流為 200G，假設售價為 250 美金。結論：服務器、交換機、光模塊的市場彈性分別為 15%、5%、3%。 ? ?

彈性測算二：下游需求億級別大規(guī)模響應（遠期應用規(guī)模起量角度） 角度 2：基于下游應用呈現(xiàn)規(guī)模角度，即按照單 GPT4.0 模型對于服務器需求用量測算。假設 1：單個應用的需求角度開看，服務器潛在用量為 1.5 萬臺。假設 2：全球假設國內和海外有潛在 20 家公司可能形成同樣類型規(guī)模應用。假設 3：網(wǎng)絡結構比例按照單個 SuperPOD 方式部署，即服務器：交換機：光模塊的用量比例=1：1.2：11.4。假設 4：服務器價格參考英偉達價格，為 20 萬美元；交換價結合 Mellanox 售價，假設為 2.5-3w 美金，光 模塊根據(jù)交換機速率，現(xiàn)在主流為 200G，假設售價為 250 美金。結論：服務器、交換機、光模塊的市場彈性分別為 65%、19%、10%。 ? ?

?

? ?

?

服務器整體市場情況

服務器構成：主要硬件包括處理器、內存、芯片組、I/O (RAID卡、網(wǎng)卡、HBA卡) 、硬盤、機箱 (電源、風 扇)。以一臺普通的服務器生產成本為例，CPU及芯片組大致占比50% 左右，內存大致占比 15% 左右，外部 存儲大致占比10%左右，其他硬件占比25%左右。

服務器的邏輯架構和普通計算機類似。但是由于需要提供高性能計算，因此在處理能力、穩(wěn)定性、可靠性、 安全性、可擴展性、可管理性等方面要求較高。

邏輯架構中，最重要的部分是CPU和內存。CPU對數(shù)據(jù)進行邏輯運算，內存進行數(shù)據(jù)存儲管理。

服務器的固件主要包括BIOS或UEFI、BMC、CMOS，OS包括32位和64位。

2022年12月，Open AI的大型語言生成模型ChatGPT火熱，它能勝任刷高情商對話、生成代碼、構思劇本 和小說等多個場景，將人機對話推向新的高度。全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱AIGC，不斷推出相關技術、 平臺和應用。

生成算法、預訓練模式、多模態(tài)等AI技術累計融合，催生了AIGC的大爆發(fā)。

目前，AIGC產業(yè)生態(tài)體系的雛形已現(xiàn)，呈現(xiàn)為上中下三層架構：①第一層為上游基礎層，也就是由預訓練 模型為基礎搭建的AIGC技術基礎設施層。②第二層為中間層，即垂直化、場景化、個性化的模型和應用工 具。③第三層為應用層，即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內容生成服務。 ? ?

GPT模型對比BERT模型、T5模型的參數(shù)量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語言模型之一，包含了 1750億（175B）個參數(shù)。在GPT-3發(fā)布之前，最大的語言模型是微軟的Turing NLG模型，大小為170 億（17B）個參數(shù)。GPT-3 的 paper 也很長，ELMO 有 15 頁，BERT 有 16 頁，GPT-2 有 24 頁，T5 有 53 頁，而 GPT-3 有 72 頁。

訓練數(shù)據(jù)量不斷加大，對于算力資源需求提升。

回顧GPT的發(fā)展，GPT家族與BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技術。GPT，是一種 生成式的預訓練模型，由OpenAI團隊最早發(fā)布于2018年，GPT-1只有12個Transformer層，而到了 GPT-3，則增加到96層。其中，GPT-1使用無監(jiān)督預訓練與有監(jiān)督微調相結合的方式，GPT-2與GPT-3 則都是純無監(jiān)督預訓練的方式，GPT-3相比GPT-2的進化主要是數(shù)據(jù)量、參數(shù)量的數(shù)量級提升。

未來異構計算或成為主流

異構計算（Heterogeneous Computing）是指使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統(tǒng)的計算方式，目前主 要包括GPU云服務器、FPGA云服務器和彈性加速計算實例EAIS等。讓最適合的專用硬件去服務最適合的業(yè)務場景。

在CPU+GPU的異構計算架構中，GPU與CPU通過PCle總線連接協(xié)同工作，CPU所在位置稱為主機端 (host)，而GPU所在 位置稱為設備端(device)?；贑PU+GPU的異構計算平臺可以優(yōu)勢互補，CPU負責處理邏輯復雜的串行程序，而GPU重 點處理數(shù)據(jù)密集型的并行計算程序，從而發(fā)揮最大功效。

越來越多的AI計算都采用異構計算來實現(xiàn)性能加速。 ? ?

阿里第一代計算型GPU實例，2017年對外發(fā)布GN4，搭載Nvidia M40加速器.，在萬兆網(wǎng)絡下面向人工智能深度學習場 景，相比同時代的CPU服務器性能有近7倍的提升。

CPU 適用于一系列廣泛的工作負載，特別是那些對于延遲和單位內核性能要求較高的工作負載。作為強大的執(zhí)行引擎， CPU 將它數(shù)量相對較少的內核集中用于處理單個任務，并快速將其完成。這使它尤其適合用于處理從串行計算到數(shù)據(jù) 庫運行等類型的工作。

GPU 最初是作為專門用于加速特定 3D 渲染任務的 ASIC 開發(fā)而成的。隨著時間的推移，這些功能固定的引擎變得更加 可編程化、更加靈活。盡管圖形處理和當下視覺效果越來越真實的頂級游戲仍是 GPU 的主要功能，但同時，它也已經 演化為用途更普遍的并行處理器，能夠處理越來越多的應用程序。

訓練和推理過程所處理的數(shù)據(jù)量不同。

在AI實現(xiàn)的過程中，訓練（Training）和推理（Inference）是必不可少的，其中的區(qū)別在于：

訓練過程：又稱學習過程，是指通過大數(shù)據(jù)訓練出一個復雜的神經網(wǎng)絡模型，通過大量數(shù)據(jù)的訓練確定網(wǎng)絡中權重和 偏置的值，使其能夠適應特定的功能。

推理過程：又稱判斷過程，是指利用訓練好的模型，使用新數(shù)據(jù)推理出各種結論。

簡單理解，我們學習知識的過程類似于訓練，為了掌握大量的知識，必須讀大量的書、專心聽老師講解，課后還要做 大量的習題鞏固自己對知識的理解，并通過考試來驗證學習的結果。分數(shù)不同就是學習效果的差別，如果考試沒通過 則需要繼續(xù)重新學習，不斷提升對知識的掌握程度。而推理，則是應用所學的知識進行判斷，比如診斷病人時候應用 所學習的醫(yī)學知識進行判斷，做“推理”從而判斷出病因。 ? ?

訓練需要密集的計算，通過神經網(wǎng)絡算出結果后，如果發(fā)現(xiàn)錯誤或未達到預期，這時這個錯誤會通過網(wǎng)絡 層反向傳播回來，該網(wǎng)絡需要嘗試做出新的推測，在每一次嘗試中，它都要調整大量的參數(shù)，還必須兼顧 其它屬性。再次做出推測后再次校驗，通過一次又一次循環(huán)往返，直到其得到“最優(yōu)”的權重配置，達成 預期的正確答案。如今，神經網(wǎng)絡復雜度越來越高，一個網(wǎng)絡的參數(shù)可以達到百萬級以上，因此每一次調 整都需要進行大量的計算。吳恩達（曾在谷歌和百度任職）舉例“訓練一個百度的漢語語音識別模型不僅 需要4TB的訓練數(shù)據(jù)，而且在整個訓練周期中還需要20 exaflops（百億億次浮點運算）的算力”，訓練是 一個消耗巨量算力的怪獸。

推理是利用訓練好的模型，使用新數(shù)據(jù)推理出各種結論，它是借助神經網(wǎng)絡模型進行運算，利用輸入的新 數(shù)據(jù)“一次性”獲得正確結論的過程，他不需要和訓練一樣需要循環(huán)往復的調整參數(shù)，因此對算力的需求 也會低很多。

此外，訓練和推理過程中，芯片的部署位置、準確度/精度要求、存 儲要求等都有所不同。

訓練和推理所應用的GPU/服務器也有不同。

推理常用：NVIDIA T4 GPU 為不同的云端工作負載提供加速，其 中包括高性能計算、深度學習訓練和推理、機器學習、數(shù)據(jù)分析和 圖形學。引入革命性的 Turing Tensor Core 技術，使用多精度計算 應對不同的工作負載。從 FP32 到 FP16，再到 INT8 和 INT4 的精 度，T4 的性能比 CPU 高出 40 倍，實現(xiàn)了性能的重大突破。 ? ?

訓練：A100和H100。對于具有龐大數(shù)據(jù)表的超大型模型，A100 80GB 可為每個節(jié)點提供高達 1.3TB 的統(tǒng)一顯存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高達 3 倍。在 BERT 等先進的對話式 AI 模型上， A100 可將推理吞吐量提升到高達 CPU 的 249 倍。

根據(jù)OpenAI在2020年發(fā)表的論文，訓練階段算力需求與模型參數(shù)數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模等有關，且為兩者乘積的 6倍：訓練階段算力需求=6×模型參數(shù)數(shù)量×訓練集規(guī)模。

GPT-3模型參數(shù)約1750億個，預訓練數(shù)據(jù)量為45 TB，折合成訓練集約為3000億tokens。即訓練階段算力需求 =6×1.75×1011×3×1011=3.15×1023 FLOPS=3.15×108 PFLOPS

依據(jù)谷歌論文，OpenAI公司訓練GPT-3采用英偉達V100 GPU，有效算力比率為21.3%。GPT-3的實際算力需求應 為1.48×109 PFLOPS(17117 PFLOPS-day)。

假設應用A100 640GB服務器進行訓練，該服務器AI算力性能為5 PFLOPS，最大功率為6.5 kw，則我們測算訓練 階段需要服務器數(shù)量=訓練階段算力需求÷服務器AI算力性能=2.96×108臺（同時工作1秒），即3423臺服務器工 作1日。

H100性能更強，與上一代產品相比，H100 的綜合技術創(chuàng)新可以將大型語言模型的速度提高 30 倍。根據(jù)Nvidia測 試結果，H100針對大型模型提供高達 9 倍的 AI 訓練速度，超大模型的 AI 推理性能提升高達 30 倍。 ? ?

在數(shù)據(jù)中心級部署 H100 GPU 可提供出色的性能，并使所有研究人員均能輕松使用新一代百億億次級 (Exascale) 高性能計算 (HPC) 和萬億參數(shù)的 AI。

H100 還采用 DPX 指令，其性能比 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 高 7 倍，在動態(tài)編程算法（例如，用于 DNA 序列比對 Smith-Waterman）上比僅使用傳統(tǒng)雙路 CPU 的服務器快 40 倍。

假設應用H100服務器進行訓練，該服務器AI算力性能為32 PFLOPS，最大功率為10.2 kw，則我們測算訓練階段需 要服務器數(shù)量=訓練階段算力需求÷服務器AI算力性能=4.625×107臺（同時工作1秒），即535臺服務器工作1日。

根據(jù)天翼智庫，GPT-3模型參數(shù)約1750億個，預訓練數(shù)據(jù)量為45 TB，折合成訓練集約為3000億tokens。按照有 效算力比率21.3%來計算，訓練階段實際算力需求為1.48×109 PFLOPS。

對AI服務器訓練階段需求進行敏感性分析，兩個變化參數(shù)：①同時并行訓練的大模型數(shù)量、②單個模型要求訓練完 成的時間。

按照A100服務器5 PFLOPs，H100服務器32 PFLOPs來進行計算。

若不同廠商需要訓練10個大模型，1天內完成，則需要A100服務器34233臺，需要H100服務器5349臺。

此外，若后續(xù)GPT模型參數(shù)迭代向上提升（GPT-4參數(shù)量可能對比GPT-3倍數(shù)級增長），則我們測算所需AI服務 器數(shù)量進一步增長。 ? ?

AI服務器產業(yè)鏈

AI服務器核心組件包括GPU（圖形處理器）、DRAM（動態(tài)隨機存取存儲器）、SSD（固態(tài)硬盤）和 RAID卡、CPU（中央處理器）、網(wǎng)卡、PCB、高速互聯(lián)芯片（板內）和散熱模組等。

CPU主要供貨廠商為Intel、GPU目前領先廠商為國際巨頭英偉達，以及國內廠商如寒武紀、海光信息等。

內存主要為三星、美光、海力士等廠商，國內包括兆易創(chuàng)新等。

SSD廠商包括三星、美光、海力士等，以及國內江波龍等廠商。

PCB廠商海外主要包括金像電子，國內包括滬電股份、鵬鼎控股等。

主板廠商包括工業(yè)富聯(lián)，服務器品牌廠商包括浪潮信息、紫光股份、中科曙光、中興通訊等。

? ?

?

? ?

審核編輯：黃飛

?