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AI服務(wù)器市場規(guī)模持續(xù)增加,國內(nèi)存在哪些算力瓶頸?

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng)原創(chuàng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-03-13 09:15 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近年來,在全球數(shù)字化、智能化的浪潮下,智能手機(jī)自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)中心、圖像識別等應(yīng)用推動(dòng) AI服務(wù)器市場迅速成長。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù),2021 年全球 AI 服務(wù)器市場規(guī)模已達(dá)到 145 億美元,并預(yù)計(jì) 2025 年將超過 260 億美元。

近段時(shí)間ChatGPT概念的火熱,更是對算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求起到了帶動(dòng)作用。寧暢副總裁兼CTO趙雷此前在接受媒體采訪的時(shí)候表示,ChatGP的訓(xùn)練和部署,都需要大量智能計(jì)算數(shù)據(jù)存儲以及傳輸資源,計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施、算力等上游技術(shù)將因此受益。

ChatGPT有著多達(dá)1750億個(gè)模型參數(shù)。在算力方面,GPT-3.5在訓(xùn)練階段消耗的總算力約3640PF-days。在應(yīng)用時(shí),ChatGPT仍然需要大算力的服務(wù)器支持。ChatGPT的持續(xù)爆火也為AIGC帶來全新增量,行業(yè)對AI模型訓(xùn)練所需要的算力支持提出了更高要求。

寧暢是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、部署、運(yùn)維一體的服務(wù)器廠商,及IT系統(tǒng)解決方案提供商。該公司早早就開始著重發(fā)力于人工智能服務(wù)器和液冷服務(wù)器。趙雷表示,公司目前在用的、在研的人工智能和液冷服務(wù)器,包括明年還將推出的浸沒液冷服務(wù)器,剛好跟上算力高速增長的市場需求。公司隨時(shí)準(zhǔn)備著為客戶提供合適的高算力產(chǎn)品和解決方案。

在人工智能服務(wù)器方面,寧暢已經(jīng)推出多款產(chǎn)品,包括X620 G50、X660 G45、X640 G40、X620 G40。X620 G50適用于機(jī)器學(xué)習(xí)、AI推理、云計(jì)算、高性能計(jì)算等場景;660 G45是專門為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練開發(fā)的高性能計(jì)算平臺;X640 G40是兼?zhèn)溆?xùn)練與推理功能的全能型GPU服務(wù)器;X620 G40性能提升的同時(shí)支持PCIe 4.0高速總線技術(shù),完美支持NVIDIA各類最新型GPU加速服務(wù),是最為理想的AI推理平臺。

在液冷服務(wù)器方面,寧暢推出了三款冷板式液冷服務(wù)器,包括產(chǎn)品B5000 G4 LP、X660 G45 LP、R620 G40 LP,范圍覆蓋了高密度、通用機(jī)架以及人工智能服務(wù)器產(chǎn)品,可滿足科學(xué)計(jì)算、AI訓(xùn)練、云計(jì)算等眾多IT應(yīng)用場景,可滿足用戶不同需求。

作為服務(wù)器廠商需要給下游互聯(lián)網(wǎng)客戶提供怎樣的產(chǎn)品和服務(wù)呢?對于服務(wù)器廠商來說,不只是要提供服務(wù)器硬件或者基礎(chǔ)設(shè)施,還要有對應(yīng)的服務(wù)能力。

從服務(wù)層面來看,在用戶現(xiàn)場會關(guān)注什么呢,比如說核心業(yè)務(wù),會關(guān)注業(yè)務(wù)的在線率,不管服務(wù)器壞不壞,整個(gè)業(yè)務(wù)的運(yùn)行是要有彈性的、靈活的,不會給客戶造成影響的。就以百度、微信這些業(yè)務(wù)為例,大家?guī)缀醪粫吹轿⑿挪荒苡昧耍蛘甙俣人阉鞑环答伣Y(jié)果了。

趙雷表示,對于服務(wù)器廠商來說,要做的是在服務(wù)層面能夠快速響應(yīng),不管是采用現(xiàn)場備件模式,機(jī)房備機(jī)模式,還是駐場人員巡檢的模式,都需要做到24小時(shí)的快速響應(yīng)。這是純粹的服務(wù)方面,也就是說,在互聯(lián)網(wǎng)搭建業(yè)務(wù)連續(xù)性良好的基礎(chǔ)上,服務(wù)器廠商能夠?qū)⒐收虾涂焖?a target="_blank">維修的能力做到極致,有效地支撐客戶的前端應(yīng)用。

從產(chǎn)品層面來看,對于每個(gè)硬件子系統(tǒng)在設(shè)計(jì)研發(fā)過程中,都需要從易維修和低故障角度去思考如何將產(chǎn)品做得更好。寧暢在這方面做了很多工作:首先,現(xiàn)在冷卻方式是影響故障率比較重要的因素,因?yàn)闇囟忍吖收下示蜁撸瑢帟车木茱L(fēng)冷和液冷的方式,能夠有效地降低芯片和對應(yīng)組件的故障率。

其次,其精密六維減震模式,能夠有效提升硬盤的性能,降低故障率;接著是,采用DAE的散熱器,從散熱的維度有效降低光模塊的故障率。同時(shí)CPU、GPU的液冷可以有效降低CPU、GPU的故障率;通過內(nèi)存的漏斗,內(nèi)存的故障篩選或者在線隔離技術(shù),有效地降低內(nèi)存的故障率;另外還在板卡走線、機(jī)箱結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。

此外還有整機(jī)BMC易管理特性,趙雷認(rèn)為,任何東西不可能不壞,有毛病是不可避免的,壞了以后,如何快速通知客戶或者維護(hù)人員維修時(shí)關(guān)鍵。BMC有一個(gè)完善的通知機(jī)制,郵件自動(dòng)通知、SMP遠(yuǎn)程告警、IPMI告警等。寧暢按照互聯(lián)網(wǎng)客戶的需求定制,將其融入整個(gè)機(jī)房的運(yùn)維系統(tǒng),出現(xiàn)故障以后可以第一時(shí)間通知去維修。

雖然目前國內(nèi)有不少優(yōu)秀的服務(wù)器、云廠商等,不過整體來看,國內(nèi)的算力仍然存在瓶頸,比如,總體算力不夠,算力的分布不平均。部分客戶算力過剩,部分客戶算力不足。或者A時(shí)間算力過剩,B時(shí)間算力不足,這是算力協(xié)調(diào)的問題。

短期來看這個(gè)問題要靠云技術(shù)解決,長期來看是要提供過剩的算力。也就是說,需要云技術(shù)去平衡協(xié)調(diào)算力不均勻的問題,還需要提供算力、算力效率等。

再比如算力成本高的問題,雖然目前每單位算力單價(jià)下降了,但是過去幾年服務(wù)器的平均售價(jià)一直上漲。趙雷認(rèn)為,可能算力類型單一,不太能夠有效地支撐高速增長的模式,可能要有各種各樣不同類型的算力。比如ChatGPT,是不是可以做針對GPT模型專門的ASIC。算力的應(yīng)用類型越窄,它的效率就會越高,越通用,效率就越低。

整體而言,過去幾年在全球數(shù)字化、智能化浪潮下,市場對算力的需求不斷增加。ChatGP的出現(xiàn)更是讓行業(yè)對算力提出了新的要求。國內(nèi)服務(wù)器廠商在對人工智能行業(yè)提供算力支持方面已經(jīng)有所準(zhǔn)備。不過從目前的情況來看,國內(nèi)在算力方面仍然存在一些瓶頸,比如算力分布不均勻,成本高等問題。后續(xù)還需業(yè)界共同去探討解決。
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