2021中国算力发展指数白皮书.pdf
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1、中国算力发展指数白皮书中国算力发展指数白皮书 中国信息通信研究院 中国信息通信研究院 2022021 1年年9 9月月 No.202110 前前 言言 当前,新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构,算力作为数字经济时代新的生产力,是支撑数字经济发展的坚实基础,对推动科技进步、促进行业数字化转型以及支撑经济社会发展发挥重要的作用。算力已成为全球战略竞争新焦点,是国民经济发展的重要引擎,全球各国的算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关。2020 年我国算力在逆势中加速发展,呈现出以下特征:算力规模持续扩大,算力结构不断演化。2020 年我国算力依然保持蓬勃发展态势,规模达到 135 EFlo
2、ps,同比增加 48 EFlops,在全球疫情背景下,我国算力依然保持 55%的高位增长,高于全球增速约 16 个百分点,有效支撑疫情防控和经济社会发展。在算力结构上,基础算力依旧是主力,智能算力增长迅速,占比已超过 40%,成为算力快速增长的驱动力。算力环境日益优化,应用需求不断提升。一是,持续优化的网络环境为算力发展提供坚实支撑,一方面网络带宽不断提升,2020年全国互联网省际出口带宽增长 11%,助推算力的跨区域调度,另一方面 5G 覆盖率不断提升,加速云边端算力的协同。二是,不断提升的算力投资为算力发展提供动力,我国IT支出规模达到2万亿,增长 7.3%。三是,我国消费和行业应用算力需
3、求增长迅猛,互联网依然是最大的算力需求行业,占整体算力近 50%的份额,电信、金融领域对算力的应用处于行业领先水平。算力助推经济增长,各地加快发展步伐。2020 年我国以计算机为代表的算力产业规模达到 2 万亿元,直接带动经济总产出 1.7 万亿元,间接带动经济总产出 6.3 万亿元,即在算力中每投入 1 元,将带动 34 元经济产出。全国各地算力发展步伐加快,京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域整体算力发展处于领先水平,其中,算力规模方面,北上广及周边省份地区表现较为突出,北京、广东、上海位列前三,均超过 15 EFlops;算力环境方面,四大城市群拥有较好的网络支撑、算力投入等环境条件;算力
4、应用方面,东部沿海省份消费及行业应用需求较大,对算力增长的拉动作用显著。加快发展算力,是我国打造数字经济新优势、构建“双循环”新发展格局、提升国家整体竞争力的重要保障。我国高度重视算力发展,明确提出布局全国算力网络国家枢纽节点,启动实施“东数西算”工程,构建国家算力网络体系。在需求与政策的双重驱动下,全国各地大力推进算力技术产业、基础设施建设及算力应用的发展。本白皮书系统研究我国算力发展状况,结合算力发展特点和重点影响因素,建立算力发展指数,全面客观评价我国各省份算力发展水平,以促进算力技术产业、基础设施建设及算力应用的发展,加强我国各地区算力的协同联动,为全国及各省份算力发展政策制定提供有力
5、支撑。当然,白皮书仍有诸多不足,恳请各界批评指正。目目 录录 一、一、算力内涵和发展框架.1(一)算力内涵.1(二)算力发展框架.2 二、二、全球算力发展进入新阶段.3(一)算力多样化态势日益凸显.3(二)算力创新步伐进一步加快.5(三)算力成为数字经济新引擎.8(四)算力成为战略竞争新焦点.10 三、中国算力总体发展态势.11(一)我国算力规模不断扩大.12(二)算力创新水平大幅提升.14(三)算力发展环境日益优化.17(四)算力应用需求不断释放.20(五)算力发展助推经济增长.23 四、中国算力发展指数评估.24(一)指标建立依据.25(二)指标体系建立.27(三)我国算力评估.29(四)
6、算力发展指数与经济的关系.34 五、加快算力高质量发展,支撑构建新发展格局.36 附件一:算力指数测算框架.38 附件二:数据来源.41 图图 目目 录录 图 1 算力发展总体框架.3 图 2 全球算力规模发展趋势.4 图 3 全球算力规模与 GDP 关系.9 图 4 全球算力规模分布情况.11 图 5 我国算力发展规模及增速.13 图 6 我国算力内部结构.13 图 7 我国移动通信基站发展情况.18 图 8 我国 IT 硬件、软件、服务支出规模.19 图 9 我国各行业算力应用分布情况.21 图 10 2015-2020 年移动互联网流量及月 DOU 增长情况.22 图 11 我国算力投入
7、对经济总产出的带动作用.24 图 12 2020 年中国部分省份算力发展指数.30 图 13 2020 年中国部分省份算力规模分指数.31 图 14 2020 年中国部分省份算力规模.32 图 15 2020 年中国部分省份算力环境分指数.33 图 16 2020 年中国部分省份算力应用分指数.34 图 17 算力发展指数与 GDP 关系.35 表表 目目 录录 表 1 中国算力发展指标体系.28 中国算力发展指数白皮书 1 一、一、算力内涵和发展框架(一一)算力内涵算力内涵 从狭义上看,算力是设备通过处理数据,实现特定结果输出的计算能力。2018年诺贝尔经济学奖获得者William D.No
8、rdhaus在 计算过程一文中提出:“算力是设备根据内部状态的改变,每秒可处理的信息数据量”。算力实现的核心是 CPU、GPU、FPGA、ASIC等各类计算芯片,并由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载,海量数据处理和各种数字化应用都离不开算力的加工和计算。算力数值越大代表综合计算能力越强,常用的计量单位是每秒执行的浮点数运算次数(Flops,1 EFlops=1018 Flops)。据测算,1 EFlops 约为 5 台天河 2A 超级计算机,或者 25 万台主流双路服务器,或者 200 万台主流笔记本的算力输出。从广义上看,算力是数字经济时代新生产力,是支撑数字经济发展的坚实
9、基础。数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法,其中数据是新生产资料,算力是新生产力,算法是新生产关系,构成数字经济时代最基本的生产基石。现阶段 5G、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展,推动数据的爆炸式增长和算法的复杂程度不断提高,带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升,算力的进步又反向支撑了应用的创新,从而实现了技术的升级换代、应用的创新发展、产业规模的不断壮大和经济社会的持续进步。随着 5G 商用步伐的加快,物与物之间的连接不断深化,中国算力发展指数白皮书 2 算力在自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域的应用不断扩大,边缘计算以及雾计算的需求日益增加,算力范畴和边界仍在不
10、断扩展。(二二)算力发展框架算力发展框架 结合算力的内涵和特点,本白皮书从算力规模、算力环境和算力应用三个维度建立算力发展的总体框架。在数字经济时代,算力规模是国家和地区数字化生产力发展水平的重要指标,算力环境是我国新生产力发展的重要条件,算力应用反映了我国新生产力的需求状况。算力环境为算力规模发展提供坚实支撑,算力应用拉动算力规模的增长,三者相互促进、协同发展。现阶段算力规模重点包括基础算力、智能算力和超算算力三部分1,分别提供基础通用计算、人工智能计算和科学工程计算,其中,基础通用算力主要基于 CPU 芯片的服务器所提供的计算能力;智能算力主要是基于 GPU、FPGA、ASIC 等芯片的加
11、速计算平台提供人工智能训练和推理的计算能力;超算算力主要是基于超级计算机等高性能计算集群所提供的计算能力。算力环境主要包括网络环境和算力投入等因素,持续优化的网络环境为算力发展提供坚实支撑,大规模算力投入将会对算力增长产生直接和间接的推动作用。算力应用主要包括消费应用和行业应用,消费和行业应用带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升,算力的进步又反向推动了应用 1 算力主要考虑集约化规模化算力,个人桌面、终端及边缘等算力未纳入统计。中国算力发展指数白皮书 3 的发展。算力指数的测算框架如图 1 所示。来源:中国信息通信研究院 图 1 算力发展总体框架 二、二、全球算力发展进入新阶段 在数字经
12、济时代,算力正成为新生产力。当前 5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息通信技术加速创新突破,数据的爆炸式增长、算法复杂度的不断提高,以及应用场景的日益多元化,推动算力需求和要求不断升级,全球算力多样化态势日益凸显,创新步伐进一步加快,算力成为数字经济新引擎和战略竞争新焦点。(一一)算力多样化态势日益凸显算力多样化态势日益凸显 全球算力规模不断增大。2020 年全球算力总规模达到 429 中国算力发展指数白皮书 4 EFlops,增速达到 39%,其中基础算力规模(FP322)为 313 EFlops3,智能算力规模(换算为 FP32)为 107 EFlops4,超算算力规
13、模(换算为 FP32)为 9 EFlops5。伴随万物感知、万物互联以及万物智能时代的开启,据 IDC 预测数据,2025 年全球物联网设备数将超过400 亿台,产生数据量接近 80 ZB,且超过一半的数据需要依赖终端或者边缘的计算能力进行处理。预估未来五年全球算力规模将以超过 50%的速度增长,到 2025 年整体规模将达到 3300 EFlops。来源:中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500 图 2 全球算力规模发展趋势 2 FP32 为单精度浮点数,采用 32 位二进制来表达一个数字,常用于多媒体和图形处理计算。FP16为半精度浮点数,采用 16 位二进制来表达一个数字
14、,适合在深度学习中应用。FP64 为双精度浮点数,采用 64 位二进制来表达一个数字,常用于处理的数字范围大而且需要精确计算的科学计算。3 基础算力规模按照全球存量服务器算力总量估算。根据资产配置标准,服务器使用年限一般为 6年,存量服务器总量近似为全球近 6 年服务器出货规模,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)。4 智能算力规模按照全球存量 AI 加速器芯片算力总量估算。存量加速器芯片总量采用全球近 6 年加速器芯片出货规模进行测算,全球智能算力=近六年(年加速器芯片出货规模*当年加速器芯片平均算力)。5 超算算力规模主要是基于全球超级计算机 TOP500 数据,并
15、参考超算生产商的相关数据估算。0%15%30%45%015030045020162017201820192020全球算力规模(EFlops)全球算力增速中国算力发展指数白皮书 5 需求多元化加速算力多样化升级。基础算力方面,云计算仍保持高速增长和快速创新态势,根据 IDC 数据,2020 年全球云计算市场规模达 3120 亿美元,同比增长 24.1%。在行业数字化转型的带动下,云原生技术持续落地,带动技术架构、应用效能、云化效益的全方位提升,深化云数融合、云智融合、高性能计算的发展,推动云数智高质量融合发展。智能算力方面,从主动学习到迁移学习再到强化学习,需要的能力也由“人机交互能力、数据整合
16、能力”到“大算力预训练、数据处理能力”再到“信息采集能力、概率计算能力”不断演化。人工智能的模型训练和推理部署对算力的需求也存在显著差异,训练阶段的计算精度直接影响最终模型的准确度,更强调 32 位或 16 位的浮点运算能力,推理阶段结合云到端各类设备的部署需求,可采用16位或8位定点的低精度运算提升运算效率。超算算力方面,十年千倍定律依然在持续,目前 P 级超算已成为世界超级计算机 TOP500 的准入门槛,2021 年 6 月日本超级计算机富岳 Fugaku 以每秒 53.7 亿亿次浮点计算的峰值速度蝉联榜首,开启了 E 级计算(每秒百亿亿次)进入应用的前奏。(二二)算力创新步伐进一步加快
17、算力创新步伐进一步加快 当前,摩尔定律发展逐渐趋缓,以先进工艺升级为主导的经典计算体系演进模式遭遇“功耗墙”、“内存墙”瓶颈挑战。为应对万物智能时代海量应用创新和重大技术革新对算力供给的百千倍递加需求,深度挖掘计算器件、计算芯片、计算系统、计算理论等层面中国算力发展指数白皮书 6 技术增长潜力,探索更多维度、更多要素的协同创新成为支撑算力进一步升级的重要举措。从计算芯片看,摩尔定律仍在延续。依赖鳍式场效应晶体管(FinFET)尺寸微缩、设计与工艺协同优化技术以及围栅纳米片、高数值孔径极紫外光刻机、钌互联等新结构、新设备、新材料加持,集成电路制造工艺后续升级路径逐渐清晰,台积电 3 纳米制程工艺
18、预计在 2022 年下半年实现量产应用;堆叠叉片(Forksheet)、互补场效应晶体管(CFET)等方向探索有望进一步将先进工艺延伸至 2纳米制程节点。此外,借助芯粒(Chiplet)、2.5D 和 3D 高级封装等技术实现不同工艺制程、不同类型芯片间的异质集成,成为实现计算芯片及系统整体效能延续摩尔定律升级的重要方向。从计算架构看,多级异构计算逐步普及。异构计算通过多种计算单元混合协作模式提升计算并行度和效率,在移动互联网、人工智能、云计算等各类典型应用中占比显著提高,并主要通过芯片内异构、节点内异构两种模式实现性能、功耗与成本间的最佳均衡。芯片内异构典型代表为 SoC 芯片,以苹果 M1
19、 芯片为例,通过集成CPU、GPU、神经处理单元(NPU)等内核实现超越通用 CPU 的性能;国内自研的申威超算 CPU 芯片也引入主从众核架构,提升计算灵活性。节点内异构多通过 CPU 与各类加速器协同提升整体能力,如人工智能多选用的 CPU+GPU 芯片异构、云计算多采用的CPU+GPU+DPU 模式等。此外,英特尔、英伟达、华为等企业均在中国算力发展指数白皮书 7 推进对多样芯片异构加速库、编译器、工具链等异构软件生态布局,如英特尔发布异构框架OneAPI,实现跨xPU的全栈异构能力建设,抢占异构发展机遇。从计算系统看,算力基础设施建设不断提速。超级计算方面,全球超算将迈入 E 级计算时
20、代,并正在探索基于云服务模式提供灵活、弹性的计算支持,未来云超算将作为超算的重要补充,满足急剧增长的高性能计算需求。智能计算中心方面,AI 计算需求的高速增长,进一步催生公共 AI 智能计算中心的快速发展,全球主要国家和领先企业普遍开展人工智能算力平台建设,提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务,高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集。数据中心方面,伴随智能手机、家庭网关、智能汽车等泛终端计算平台逐步普及,云原生技术持续下沉和边缘算力的协调补充,不同层级、不同体系的算力快速增长和生态打通,将加速云边端算力的深度融合和协调发展,广泛支撑云手机、VR 媒体、政企移动办公、在线教
21、育等丰富应用场景。从计算理论看,前沿颠覆体系成为未来探索的重要方向。一是,存算一体架构实现在存储单元中进行计算,突破“冯诺依曼”体系“存”“算”分离的局限,适合处理大数据、人工智能等海量数据分析处理任务,行业内已有诸多产业化探索。二是,量子计算在高斯玻色取样等特殊问题求解中实现远超经典计算机的算力,算力接近中国算力发展指数白皮书 8 超算算力百亿倍6,目前研究尝试在组合优化、化学模拟、药物研发等场景中应用。三是,光子计算利用光学器件折射、干涉等特性进行运算,对于信号处理、人工智能等复杂特定任务更具优势。四是,类脑计算芯片模拟人脑神经元工作原理,基于脉冲神经网络算法,适合应用于物联网等低功耗场景
22、。(三三)算力成为数字经济新引擎算力成为数字经济新引擎 算力直接带动数字产业化的发展。电子信息制造业、电信业、软件和数字技术服务业、互联网行业等数字核心产业的发展与算力的发展息息相关。互联网是算力投资最大的行业,亚马逊、微软和谷歌通常每个季度投入的资本支出总额超过 250 亿美元,其中大部分用于布局超大规模数据中心,使互联网行业成为先进生产力的代表,不仅支撑互联网技术加速向支付、电商、服务、内容等领域渗透,更赋予其对其他产业链、价值链进行改造的潜能,进一步推动其由消费互联网向产业互联网的进化。算力助推产业数字化转型升级。由算力投入带来的数字化智能技术不仅为制造、交通、零售等多个行业带来产业产值
23、增长,还带来了生产效率提升、商业模式创新、用户体验优化等延伸性效益,对经济增长的拉动作用愈加凸显。以制造业领域为例,以云计算、边缘计算、智能计算为代表的算力投入和规模应用可以显著提升生 6 我国 76 个光子的量子计算原型机“九章”求解高斯玻色取样数学算法需 200 秒,如果用目前世界最快超级计算机日本“富岳”求解要用 6 亿年,算力接近超算算力百亿倍。中国算力发展指数白皮书 9 产效率,从需求洞察、研发、采购、生产、营销和售后等产业链环节对制造业进行赋能和重构,打造高度协同的智能制造生态体系。算力的发展强力推动数字经济持续向前、赋能国民经济发展。工业时代,电力是评估 GDP 增长量的重要指标
24、。在数字经济时代,算力是 ICT 产业发展关键要素,对推动科技进步、促进行业数字化转型以及支撑经济社会发展发挥着重要的作用,成为新的核心指标。算力对数字经济和 GDP 的发展有显著的带动作用,在 2016-2020 年期间,全球算力规模平均每年增长 30%,数字经济规模和 GDP 每年分别增长 5%和 2.4%。全球各国算力规模与经济发展水平密切相关,经济发展水平越高,算力规模越大。算力规模前 20 的国家中有17 个是全球排名前 20 的经济体,并且前四名排名一致。来源:中国信息通信研究院、IDC、Gartner、世界银行 图 3 全球算力规模与 GDP 关系 中国算力发展指数白皮书 10(
25、四四)算力成为战略竞争新焦点算力成为战略竞争新焦点 全球主要国家和地区纷纷加快算力布局。算力现已成为各国核心竞争力体现,全球主要国家和地区纷纷加快战略布局力度。美国2020 年 11 月发布引领未来先进计算生态系统战略计划,将先进计算生态系统作为国家战略性资产,以确保美国在科学和工程方面的领导力、经济竞争力和国家安全。日本 2019 年启动新一代国产超级计算机计划,投入约 1300 亿日元打造全球速度最快的超级计算机。欧盟聚焦数字主权布局超算和量子计算,于 2018 年提出“欧洲高性能计算共同计划”,2020 年 9 月拟投资 80 亿欧元支持以百亿亿次计算和量子计算为主的新一代超级计算技术和
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