IDC发布2019年中国AI服务器报告 智算中心或已来临

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不久前，中国工程院院士、Inspur集团首席科学家王恩提出“智能计算中心”，并表示未来80%的计算将是人工智能计算。

最近，idc发布了2019年中国人工智能基础设施市场调查报告。该报告显示，2019年，中国发运了79，318台人工智能服务器，同比增长46.7%。2019年，中国通用服务器市场总出货量同比下降3.8%，至3177540台。

比较通用服务器和人工智能服务器提供的总计算能力，我们可以发现人工智能计算已经成为主流计算形式。随着人工智能计算的迅速发展，王恩东院士的判断将在几年后成为现实。

人工智能计算能力不低于48%

下表显示了2019年ai服务器的配置分布。根据加权计算，每台服务器平均配置8.02个gpu加速卡。

为了不低估传统的计算能力，通用服务器的cpu配置是由具有最高浮点性能的英特尔至强8280可扩展处理器计算的，而ai服务器配置是由出货量最大的NVIDIA t4加速器计算的。Xeon 8280有28个内核，每个内核的最高频率为4ghz，双精度浮点能力为0.9tflops，一个通用服务器(按2个CPU计算)，总浮点能力为1.8触发器。NVIDIA的t4加速器有2，560个nvidia cuda内核，其双精度浮点性能为4触发器。人工智能服务器的浮点计算能力超过33.8次浮点运算，相当于37.6台普通服务器。

将这一比率乘以这两种服务器的出货量，我们可以得出，在2019年中国新的计算能力中，人工智能的计算能力约为48%，这是最保守的估计。

未来比较、装运增长、摩尔定律和独立配置

据idc预测，2018年至2023年，中国ai服务器市场的复合年增长率为37.9%，也就是说，到2023年，ai服务器市场规模将达到2019年的3.6倍。到2023年，整个通用服务器市场只能增长34.5%。根据这一估计，到2023年，人工智能计算能力的比例可以增加到至少72%。

此外，人工智能计算技术的改进正在加速，而cpu技术的改进遇到了瓶颈。随着处理技术接近物理极限，cpu面临着摩尔定律失效的挑战。英特尔公开声明“摩尔定律不会继续指导电子设备的发展步伐。”gpu等异构计算技术表现出超摩尔定律的性能，并保持比高速更高的性能。与前代产品相比，最新的NVIDIA安培架构将人工智能训练性能提高了6倍，人工智能推理性能提高了7倍。

最后，ai服务器不仅具有更高的出货增长率和更快的技术创新，而且在单机配置上也有不断的改进，单个ai服务器可以提供更高的计算能力。据idc统计，2017年，每台ai服务器平均配备4.31个图形处理器，2018年增加到5.1个，2019年增加到8.02个。

因此，在2023年之前，人工智能计算能力的比例可以超过80%。

人工智能计算改变了什么

人工智能正在渗透到我们的日常生产和生活中，人工智能计算的发展为“全人工智能”提供了基础技术基础。与此同时，随着人工智能计算的发展，数据中心将逐渐演变成一个智能计算中心，并成为必要的社会基础设施，如水厂和发电站。

智能计算中心不仅是一个输出人工智能计算中心，也是一个基于全新技术的计算能力生产中心。像谷歌这样的公司已经在数据中心广泛采用人工智能技术，这些数据中心离真正的智能计算中心还很远。下一代数据中心技术，如液冷、融合架构、开放式计算和模块化数据中心正在形成和发展，人工智能计算将推动新一代ict技术和行业的发展。例如，人工智能计算将直接推动液冷技术的发展和应用，液冷技术带来的散热能力的巨大冗余可以为技术创新提供巨大的想象空间，例如在硅片上直接集成多个处理器而无需切割。随着新一代技术的成熟，智能计算中心将迎来自己的时代。