中国算力发展指数白皮书(2023年).pdf
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1、No.202306中国信息通信研究院2023年9月中国中国算力发展指数算力发展指数白皮书白皮书(20232023 年年)前前 言言 当前,算力的战略性地位和支撑性作用正成为普遍共识。算力作为数字经济时代的核心生产力,正在加速数字经济与实体经济深度融合。全球算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续,以 AIGC1为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起,推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。2022 年是“十四五”关键之年,面对复杂严峻的国际形势和经济下行压力等多重考验和挑战,我国算力发展水平实现稳步提升,整体呈现以下四方面特征:算力规模稳步扩张,智能算力保持强劲增长
2、。从基础设施侧看,我国通用数据中心、智能计算中心持续加快部署,2022 年基础设施算力规模达到 180 EFlops,位居全球第二,在用数据中心机架规模超过650 万标准机架,已投运智能计算中心达到 25 个,在建智能计算中心超20 个。从计算设备侧看,我国近六年累计出货超过2091 万台通用服务器,82 万台AI 服务器,算力总规模达到302 EFlops,全球占比33%,增速达50%,其中智能算力保持稳定高速增长,增速达72%。算力产业稳健发展,算力创新能力持续增强。依托超大规模市场优势,我国实现了算力水平和供给能力的大幅提升,形成体系较完整、规模体量庞大、创新活跃的产业体系。我国以计算机
3、为代表的计算产业规模达 2.6 万亿元,约占电子信息制造业的 20%,形成覆盖底层软 1AIGC:Artificial Intelligence Generated Content,生成式人工智能 硬件、整机系统及平台应用的产业生态,涌现一批先进计算技术创新成果,算法模型、计算芯片、计算软件、系统平台等环节持续取得突破并深入应用,前沿计算技术研发和产业化不断推进。发展环境不断完善,行业赋能效益日益显现。我国网络基础设施建设稳步推进,省际出口带宽持续扩容,5G、移动物联网等覆盖更广用户,围绕算力枢纽节点的网络设施开始构建,算力协同能力逐渐增强。大模型的崛起助推数据资源共享,行业模型深度挖掘数据赋
4、能作用。我国消费和行业应用算力需求增长迅猛,互联网依然是算力需求最大的行业,在通用算力和智能算力中占比分别为 39%和53%,算力应用场景向工业制造、城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸。算力拉动经济增长,各地持续加快算力布局。我国算力发展为经济增长提供智能升级、融合创新的新动力。我国京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展保持领先水平,其中广东、北京、江苏、浙江、山东、上海仍然位于第一梯队。中西部地区技术创新、算力应用、产业基础等制约算力发展的条件不断得到改善。2023 年白皮书在 2022 年的基础上,加强了全球和我国算力发展的研究,客观评估我国整体、各省份及各城市现阶
5、段的算力发展水平,进一步给出我国算力二十强市榜单,希望为各地推进算力技术产业、基础设施建设及算力应用发展提供参考。白皮书仍有诸多不足,恳请各界批评指正。目目 录录 一、全球算力快速发展,算力竞争不断加剧.2(一)算力规模稳定增长.2(二)算力产业繁荣发展.4(三)算力技术创新活跃.7(四)算力赋能不断深化.9(五)算力竞争持续加剧.12 二、我国算力稳步增长,算力赋能作用凸显.14(一)算力规模持续壮大,智能算力保持高速增长.14(二)供给水平大幅提升,先进计算创新成果涌现.17(三)发展环境完善优化,网络体系保障数据流动.19(四)赋能作用深入发挥,数实融合发展潜力广阔.22(五)算力拉动经
6、济增长,数字经济发展动能强劲.25 三、中国算力发展指数评估.27(一)指标建立依据.28(二)指标体系建立.29(三)我国算力发展评估.31(四)算力发展指数与经济的关系.41(五)我国算力二十强市.43 四、基建创新双线并举,全面赋能数字经济高质量发展.45(一)赋能区域发展,科学布局基础设施.45(二)突破核心技术,强化算力保障能力.45(三)加快企业培育,持续完善产业生态.46(四)加强政策保障,优化算力发展环境.46(五)激活应用潜力,赋能行业转型升级.47(六)坚持国际合作,维护产业安全稳定.47 附件一:算力指数测算框架.49 附件二:数据来源.56 图图 目目 录录 图 1 算
7、力发展研究体系.2 图 2 全球算力规模及增速.3 图 3 先进计算进入智能计算时代.8 图 4 2022 年全球算力规模与 GDP 关系.12 图 5 2022 年全球算力规模分布情况.13 图 6 我国算力规模及增速.17 图 7 我国算力内部结构.17 图 8 我国移动通信基站发展情况.20 图 9 我国 IT 硬件、软件、服务支出规模.21 图 10 我国各行业算力应用分布情况.23 图 11 2017-2022 年移动互联网流量及月 DOU 增长情况.25 图 12 2016-2022 年全球和我国算力规模与 GDP、数字经济规模关系.26 图 13 中国算力发展指数 2.0.28
8、图 14 2022 年中国部分省份算力发展指数.32 图 15 2022 年中国部分省份算力规模分指数.34 图 16 2022 年中国部分省份基础设施算力规模.35 图 17 2022 年中国部分省份算力产业分指数.37 图 18 2022 年中国部分省份算力技术分指数.38 图 19 2022 年中国部分省份算力环境分指数.39 图 20 2022 年中国部分省份算力应用分指数.40 图 21 算力发展指数与 GDP 关系.42 表 目 录 表 1 中国算力发展指标体系.29 表 2 中国算力二十强市.44 中国算力发展指数白皮书(2023 年)1 算力是数字经济时代新的生产力,不断为加强
9、数字政府建设、激活数据要素潜能以及千行百业数字化转型注入新动能,助推经济社会高质量发展。据我们测算,算力每投入 1 元,将带动 34 元的经济产出。当前算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续。一方面以大模型训练为代表的新兴技术和应用快速崛起、反复迭代,助推数据量和算力需求爆炸性增长,加快算力从芯片到架构再到系统的全方位升级。另一方面,算力的提升仍面临多重挑战,以延续摩尔定律为主的固有升级路线对算力规模提升作用日渐乏力,新技术新架构的演进和产业化方兴未艾,算力供需之间的差距依然很大,计算技术亟需在理论架构和软硬件实现层面产生质的飞跃。在数字经济时代,算力规模是数字化生产力发展水平的重要指标
10、,是生产力;算力产业是算力发展的基础底座,是竞争力;算力技术是算力创新发展的源泉,是驱动力;算力环境是算力发展的重要条件,是辅助力;算力应用反映了算力发展的需求状况,是牵引力。以先进计算为代表的算力技术和算力产业为算力规模发展提供坚实支撑,算力环境为算力规模、算力技术和算力产业的发展提供肥沃土壤,算力应用拉动算力规模和算力产业的增长,驱动算力技术升级,五大要素相互促进、协同发展。基于算力的内涵和特点,2023 年白皮书从算力规模、算力产业、算力技术、算力环境和算力应用五个维度加强了对全球和我国算力发中国算力发展指数白皮书(2023 年)2 展的研究,客观评估我国整体、各省份及各城市现阶段的算力
11、发展水平,进一步给出我国算力二十强市榜单,希望为各地推进算力技术产业、基础设施建设及算力应用发展提供参考。来源:中国信息通信研究院 图 1 算力发展研究体系 一、全球算力快速发展,算力竞争不断加剧 以 AIGC 为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起,深刻影响全球经济社会发展变革,推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。算力助推全球数字经济发展的生产力作用更加凸显,成为各国战略竞争中不可忽视的新焦点。(一)算力规模稳定增长(一)算力规模稳定增长 全球算力规模保持高速稳定增长。在以万物感知、万物互联、万物智能为特征的数字经济时代背景下,全球数据总量和算力规模继续
12、呈现高速增长态势。根据 IDC 数据,2022 年全球数据总产量 81 ZB,过去五年平均增速超过 25%。经中国信息通信研究院测算,2022 年中国算力发展指数白皮书(2023 年)3 全球计算设备算力总规模达到 906 EFlops,增速达到 47%,其中基础算力规模2(FP323)为 440 EFlops,智能算力规模4(换算为 FP32)为451 EFlops,超算算力规模5(换算为 FP32)为 16 EFlops。预计未来五年全球算力规模将以超过 50%的速度增长,到 2025 年全球计算设备算力总规模将超过 3 ZFlops,至 2030 年将超过 20 ZFlops。来源:中国
13、信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500 图 2 全球算力规模及增速 算力多元化发展持续推进。多样化的智能场景需要多元化的算力,以 AIGC 为代表的人工智能应用、大模型训练等新应用、新需求快速崛起都对算力提出更高要求。基础算力方面,在全球数据中心快速发展的推动下,基础算力规模持续增长,其中云计算、边缘计算等场景 2基础算力规模按照全球近 6 年服务器算力总量估算。全球基础算力=近六年(年服务器出货规模*当年服务器平均算力)。3FP32 为单精度浮点数,FP16 为半精度浮点数,FP64 为双精度浮点数。4智能算力规模按照全球近 6 年 AI 服务器算力总量估算。全球智能算力=近六
14、年(年 AI 服务器出货规模*当年 AI 服务器平均算力)。5超算算力规模主要是基于全球超级计算机 TOP500 数据,并参考超算生产商的相关数据估算。中国算力发展指数白皮书(2023 年)4 依然是基础算力的主要应用场景。根据 IDC 数据,2022 年全球云计算 IaaS 市场规模增长至 1155 亿美元,同比上涨 26.2%。智能算力方面,近年新推出的大语言模型所使用的数据量和参数规模呈现“指数级”增长,带来智能算力需求爆炸式增加。以 GPT 大模型为例,GPT-3模型参数约为1746亿个,训练一次需要的总算力约为3640 PF-days,即以每秒一千万亿次计算,需要运行 3640 天。
15、2023 年推出的 GPT-4参数数量可能扩大到 1.8 万亿个,是 GPT-3 的 10 倍,训练算力需求上升到 GPT-3 的 68 倍,在 2.5 万个 A100 上需要训练 90-100 天。现阶段训练主要依赖以 A100/H100 为代表的高性能 GPU 算力。超算算力方面,十年千倍定律依然在持续,橡树岭国家实验室(ORNL)的Frontier仍然是全球TOP500上唯一的百亿亿次级机器,通过优化GPU运行效率、提升系统能效比等方式,其运算性能从 2022 年首发时的1.102 EFlops,提升至 2023 年的 1.194 EFlops,提升幅度达到 8.4%。随着人工智能技术产
16、业的发展,基础算力、智能算力、超算算力相互融合渗透,云计算中心和超算中心加速部署 GPU 等智算单元,以满足越来越复杂多样的算力需求。(二)算力产业繁荣发展(二)算力产业繁荣发展 全球数字经济持续提速,服务器市场保持增长。整机方面,根据IDC 数据,2022 全球服务器市场出货量和销售额分别为 1516 万台和1215.8 亿美元,同比增长 12%和 22.5%。戴尔在全球服务器市场上位居榜首,市场份额达到 16.0%,HPE/新华三、浪潮、联想和 IBM 分中国算力发展指数白皮书(2023 年)5 列二到五位,市场份额分别为 11.1%、8.3%、6.4%和 5.0%。芯片方面,服务器芯片市
17、场仍被 X86 架构所主导但出现松动,ARM 市场份额已达 8%,较 2021 年增加 6 个百分点。英特尔在服务器用 CPU 领域的主导地位受到削弱,AMD 市场份额持续提升。根据 Counterpoint数据,英特尔、AMD 市场份额分别为 71%、20%。英伟达、亚马逊、华为、阿里等国内外巨头推出的自研 ARM 服务器 CPU 得到更大规模应用,预计未来 ARM 服务器市场份额将进一步提升,成为通用算力的重要补充力量。通用服务器受 AI 需求暴涨、全球整机支出向 AI倾斜影响,通用服务器市场被进一步压缩,2023 年上半年通用服务器市场和 CPU 市场规模均出现下滑,其中二季度 CPU
18、市场同比下滑13.4%,预期 2023 年通用算力增速将放缓。训练数据规模和模型复杂度暴增,推动 AI 服务器需求急速增长。整机方面,据 IDC 数据,2022 年全球 AI 服务器市场规模达 183 亿美元,同比增长 17.3%,与全球 AI 整体市场(含硬件、软件及服务)增长率持平,依然是 AI 整体市场增长的重要组成部分。在 2022 年上半年全球 AI 服务器市场中,浪潮、戴尔、HPE 分别以 20.2%、13.8%、9.8%的市占率位列前三,三家厂商总市场份额占比达 43.8%,联想和华为位列第四和第五,市场份额分别为 6.1%和 4.8%。芯片方面,根据 Precedence Re
19、search 数据,2022 年全球 AI 芯片市场规模为 168.6亿美元,其中英伟达占比超过 80%;全球 AI 服务器加速芯片市场主要被英伟达占据,市场份额超过 95%。传统芯片巨头积极应对大模型中国算力发展指数白皮书(2023 年)6 训练爆发机遇,持续加速完善 AI 芯片产品体系,抢占多样性算力生态主导权。英特尔发布第四代至强处理器 SapphireRapids,全面对人工智能算力进行加速;AMD 发布面向 AI 推理和训练芯片 MI300A;英伟达推出加载 Transformer 引擎芯片 H100。预期 2023 年全球 AI 算力规模将保持高速增长。2023 年上半年,在全球半
20、导体市场低迷的背景下,以 GPU 为代表的 AI 芯片和 AI 服务器实现逆市增长,其中英伟达二季度营收同比增长 101%,实现翻番。据 Gartner 预测,2023 年全球 AI 芯片市场将同比增长 20.9%;据 TrendForce 预测,2023 年 AI服务器出货量将同比增长 38.4%。E级超算加速落地,超算厂商持续推出E级解决方案。整机方面,超算设备厂商纷纷加强产业整合和布局,在 TOP500 的榜单上,联想是目前最大的超级计算机制造商,共有 170 台6,全球占比 34%;HPE有 100 台入围,占比 20%,排名第二;浪潮、Atos、戴尔以 43 台、43 台、24 台分
21、列三到五位,占比 8.6%、8.6%、4.8%。英特尔与美国阿贡国家实验室合作完成超级计算机 Aurora 安装,其可提供 2 EFlops的 FP64 算力,将成为全球首台每秒计算 200 亿亿次的超级计算机。英伟达发布超级计算机 DGX GH200,其算力规模达到 1 EFlops,支持万亿参数 AI 大模型训练。芯片方面,CPU 仍以英特尔和 AMD 为主,TOP500 榜单上使用英特尔 CPU 的超算高达 360 台,占比 72%,121 台使用 AMD 处理器,同比增加 28 台。此外异构计算芯片在超级 6其中一台为与 IBM 合建,一台为与富士通合建 中国算力发展指数白皮书(202
22、3 年)7 计算机中应用越来越多,TOP500 榜单上共有 185 台超级计算机使用了加速器/协同处理器技术,同比增加 17 台。其中 168 台使用了英伟达芯片,11 台采用 AMD 芯片。(三)算力技术创新活跃(三)算力技术创新活跃 多技术协同升级推动先进计算持续发展。一方面,计算技术加速演进,异构计算成为智能计算周期高算力主流架构。在摩尔定律演进放缓、颠覆技术尚未成熟的背景下,以 AI 大模型为代表的多元应用创新驱动计算加速进入智能计算新周期,进一步带动计算产业格局的重构重塑。智能计算时代,搭载各类计算加速芯片的 AI 服务器、车载计算平台等将成为算力的主要来源。另一方面,先进计算体系化
23、创新活跃,创新模式和重点发生转换,呈现出软硬融合、系统架构创新的特征。技术创新持续覆盖基础工艺、硬件、软件、整机不同层次,包括 4nm 及 3nm 工艺升级,互联持续高速化、跨平台化演进,软硬耦合加速智能计算进入 E 级时代。长期看,随着量子计算、光计算、类脑计算等前沿计算技术创新步伐的不断加快,2035 年后先进计算将逐步开启非经典计算规模化落地应用的发展阶段。中国算力发展指数白皮书(2023 年)8 来源:中国信息通信研究院 图 3 先进计算进入智能计算时代 人工智能计算芯片持续快速发展。一方面,以 GPU 代表的通用加速芯片更新架构工艺持续升级性能,同时专用加速芯片仍在不断发展。大模型训
24、练助推人工智能芯片向更深更广的应用领域落地,全场景芯片解决方案不断升级迭代,英伟达通过升级 Tensor Core、引入Transformer 引擎等架构创新方法,更新迭代 CUDA 并行计算架构软件算子库,实现对多种应用领域良好的支持;谷歌升级针对张量运算定制开发的专用加速芯片 TPU v5e,单位价格具备 v4 加速芯片 2 倍的训练性能和 2.5 倍的推理性能,将成为支持 LaMDA、MUM、PaLM等大规模语言模型的全新主力产品。另一方面,芯粒(Chiplet)和高带宽内存(HBM)技术助力智能算力破局跨越发展。芯粒可以实现不同工艺制程、不同类型芯片间立体集成,实现更大芯片面积、更大存
25、储容量和更快互连速度。英伟达发布的 GH200 超级芯片,将 72 核的Grace CPU、H100 GPU、96GB 的 HBM3 和 512 GB 的 LPDDR5X 集中国算力发展指数白皮书(2023 年)9 成,拥有高达 2000 亿个晶体管。HBM 已成为高算力芯片不可或缺的关键组成部分,SK 海力士通过 TSV 硅穿孔技术堆叠了多达 12 颗DRAM 芯片,实现带宽达 819 GB/s 的 HBM3 量产,成为英伟达高性能 GPU H100 主要供应商。前沿计算产业化螺旋式推进。存算一体、量子计算、光计算等前沿颠覆计算技术创新活跃,逐渐在部分领域展现出算力优越性,部分技术路线产业化
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