电子展|服务器：计算产业链及竞争格局

 

“人工智能之火点燃算力需求，AI服务器市场拆解”，详细介绍了服务器构成及市场情况、AIGC带来服务器变革、训练&推理带来服务器增量需求、AI服务器市场迎来高速发展机遇、AI服务器产业链解析、AI服务器竞争格局。今天就由电子展小编为你解读更多行业新趋势。

 

高性能计算应用特征剖析、深度报告：GPU研究框架、《高性能计算和超算专题》。及人工智能之火点燃算力需求，AI服务器市场拆解。

 

服务器主要硬件包括处理器、内存、芯片组、I/O (RAID卡、网卡、HBA卡)、硬盘、机箱(电源、风扇)。以一台普通的服务器生产成本为例，CPU及芯片组大致占比50%左右，内存大致占比15%左右，外部存储大致占比10%左右，其他硬件占比25%左右。

 

服务器的逻辑架构和普通计算机类似。但是由于需要提供高性能计算，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

 

逻辑架构中，重要的部分是CPU和内存。CPU对数据进行逻辑运算，内存进行数据存储管理。

 

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

 

根据Counterpoint的全球服务器销售跟踪报告，服务器市场规模持续增长。2022年，全球服务器出货量将同比增长6%，达到1380万台。收入将同比增长17%，达到1117亿美元。根据IDC、中商产业研究院，我国服务器市场规模由2019年的182亿美元增长至2022年的273.4亿美元，复合年均增长率达14.5%，预计2023年我国服务器市场规模将增至308亿美元。

 

竞争格局：根据IDC发布的《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》，浪潮份额国内领先，新华三次之，超聚变排行第三，中兴通讯进入前五。

 

目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。

 

回顾GPT的发展，GPT家族与BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技术。GPT，是一种生成式的预训练模型，由OpenAI团队早发布于2018年，GPT-1只有12个Transformer层，而到了GPT-3，则增加到96层。其中，GPT-1使用无监督预训练与有监督微调相结合的方式，GPT-2与GPT-3则都是纯无监督预训练的方式，GPT-3相比GPT-2的进化主要是数据量、参数量的数量级提升。

 

异构计算（Heterogeneous Computing）是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式，目前主要包括GPU云服务器、FPGA云服务器和弹性加速计算实例EAIS等。让适合的专用硬件去服务适合的业务场景。

 

在CPU+GPU的异构计算架构中，GPU与CPU通过PCle总线连接协同工作，CPU所在位置称为主机端(host)，而GPU所在位置称为设备端(device)。基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的串行程序，而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥大功效。

 

越来越多的AI计算都采用异构计算来实现性能加速。

 

阿里代计算型GPU实例，2017年对外发布GN4，搭载Nvidia M40加速器.，在万兆网络下面向人工智能深度学习场景，相比同时代的CPU服务器性能有近7倍的提升。

 

CPU适用于一系列广泛的工作负载，特别是那些对于延迟和单位内核性能要求较高的工作负载。作为强大的执行引擎，CPU将它数量相对较少的内核集中用于处理单个任务，并快速将其完成。这使它尤其适合用于处理从串行计算到数据库运行等类型的工作。

 

GPU初是作为专门用于加速特定3D渲染任务的ASIC开发而成的。随着时间的推移，这些功能固定的引擎变得更加可编程化、更加灵活。尽管图形处理和当下视觉效果越来越真实的游戏仍是GPU的主要功能，但同时，它也已经演化为用途更普遍的并行处理器，能够处理越来越多的应用程序。

 

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文章来源：架构师技术联盟