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AI服务器未来几年会有什么变化呢?

点击量:174 发布时间:2023-01-29

数字经济时代下,人工智能成为产业的枢纽,而其背后都有赖于算力的支持。算力已经成为继热力、电力之后新的关键生产力。

因此AI服务器作为算力的基建,是人工智能市场增长的主力军。虽然2022年由于各方面因素影响,整体服务器市场基本上跟去年持平,没有很亮眼的增长,但人工智能服务器的增长速度仍然是两位数,涨势明显。从全球来看,中国和美国在人工智能服务器上面的投入远远高于其他国家,这两个国家各自的投入均高于其他国家的总和。

在系统算法架构方面,异构计算成为主流趋势,未来18个月全球AI服务器芯片GPU、ASIC和FPGA的搭载率均会上升,加速卡多元化发展趋势明显。

当下GPU卡占比较高,实际上主要来源于在过去十几年在软件生态上面的投入,使得GPU生产效率、生产力工具方面,竞争力非常强,形成了全球一体的开发社区,支撑了整个人工智能产业。

从整个计算体系架构来说,GPU在加速计算上的确优势明显,因为AI服务器需要具备非常强大的训练计算性能,以及非常高能效比的推理计算性能,而GPU的技术创新是最活跃的。

AI服务器,边缘计算,推理训练

不过换一个角度来看,中国做AI芯片的有将近一百多家公司,这些公司生产的不仅仅是GPU,出于供应链的角度看,未来几年,中国的人工智能芯片会更加丰富多样化。

从应用场景上看,人工智能服务器在边缘端和推理端增速非常快。从2020年开始,人工智能服务器推理端的量已经超过了训练端。专家推测是因为现在越来越多的人工智能应用需要实时的本地化处理,在边缘侧做推理应用的机会就多了起来,例如工业行业当中的一些质量监测、监测视频的分析,就需要在端侧完成,不然预警处理不及时。

边缘端人工智能服务器快速增长也说明中国的人工智能应用推进速度很快,越来越多的行业和场景把人工智能当作生产力提升的手段,在业务全链条中做了应用和部署。从整个业务全流程来看,一定会有很多边缘端的数据的采集、数据的处理。另一方面,边和云相辅相成,更多的边缘会催生更大的云端需求来处理来源于边和端的数据。边缘端的增长也更加有利于推动云端需求的发展。

综上可以看出,AI服务器将在未来几年变得更加普及,从比较特殊的一类需求逐渐转变为“基建化”的设备,相关的服务器厂商、芯片制造商也将迎来一波新的机遇。

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