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云計算正進(jìn)入算力時代 將迎來算力時代新機會

mK5P_AItists ? 來源:cg ? 2019-01-02 16:53 ? 次閱讀
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供給端:數(shù)據(jù)存量增長與計算成本下降推動算力需求增長

信息技術(shù)快速發(fā)展與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型帶來大量數(shù)據(jù)存量。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級增長,據(jù)IDC預(yù)測,全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計2020年達(dá)到47個ZB,2025年達(dá)到163個ZB,其中預(yù)計2020年我國數(shù)據(jù)量將達(dá)到8060個EB,占全球數(shù)據(jù)總量的18%。

據(jù)智研咨詢統(tǒng)計,2015年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)約60億個,預(yù)計2025年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將增長至270億個,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將達(dá)到1000億臺。

連接數(shù)的急速增長,一方面意味著海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,另一方面,連接設(shè)備往往還需要進(jìn)行智能計算,即產(chǎn)生相應(yīng)的算力需求。

數(shù)據(jù)是AI學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),算力是必備條件,計算成本下降推動算力需求增長。

人工智能(AI:ArtificialIntelligence)是指通過計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等),主要應(yīng)用在訓(xùn)練(training)和推理(inference)兩個環(huán)節(jié)。

訓(xùn)練需要通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練建立輸入輸出的映射關(guān)系,以此進(jìn)行推理。在2010年后,人工智能在計算機視覺、語音識別領(lǐng)域取得重大突破,開始步入人工智能爆發(fā)期。

據(jù)Tractica的預(yù)測,2025年人工智能市場規(guī)模將達(dá)368億美元。$/GFLOPS可以衡量計算成本(1GFLOPS=109FLOPS,F(xiàn)LPOS=FloatingPointOperationsPerSecond,每秒十億次浮點運算價格),根據(jù)Wikipedia的數(shù)據(jù),$/GFLOPS的CAGR約-37%,2017年6月AMDRyzen結(jié)合AMDVEGAFrontierEdition將$/GFLOPS降至0.06美元。

海量數(shù)據(jù)為AI訓(xùn)練提供的基礎(chǔ),算力是AI推理的必備條件,快速下降的計算成本為人工智能時代的爆發(fā)提供了技術(shù)基礎(chǔ),推動下游應(yīng)用推廣,促使算力需求增長。

算力,即為計算能力。算力于我們而言,并不陌生,小至PC電腦,大至超級計算機,算力其實一直存在我們的生活中,只是過去我們的日常生活對算力的要求并不高,我們忽略了它。

高算力的普及有兩個必要因素,一個是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是算力的基礎(chǔ),有了海量數(shù)據(jù)才可更好地進(jìn)行推理與學(xué)習(xí),另一個是價格,唯有平常百姓負(fù)擔(dān)得起高算力的價格,算力才有望走進(jìn)千家萬戶。

因此,從供給端看,云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級增長,帶來了大量數(shù)據(jù)存量,同時,快速下降的計算成本也為算力普及做好了經(jīng)濟鋪墊,兩者共同推動算力需求的增長。

需求端:業(yè)務(wù)發(fā)展大大提升算力需求

PC互聯(lián)網(wǎng)—移動互聯(lián)網(wǎng)—物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)發(fā)展路徑。

隨著人們需求的逐漸增多,技術(shù)的逐步發(fā)展,ICT行業(yè)各類業(yè)務(wù)接踵而出,遵循著PC互聯(lián)網(wǎng)—移動互聯(lián)網(wǎng)—物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)發(fā)展路徑。

在PC互聯(lián)網(wǎng)時代,出現(xiàn)了以Yahoo為代表的搜索引擎,以QQ為代表的在線社交軟件,以阿里巴巴為代表的電子商務(wù),網(wǎng)絡(luò)游戲亦進(jìn)入大型網(wǎng)游時代;

隨著智能手機的普及,3G/4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,逐漸由PC互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至移動互聯(lián)網(wǎng),在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,社交軟件由QQ逐漸變成微信,游戲由網(wǎng)游逐漸變成手游,還有新浪微博、滴滴打車、支付寶、美團團購、映客、抖音等多種應(yīng)用軟件噴井而出,人們的生活在移動互聯(lián)網(wǎng)時代更為快速便捷;

當(dāng)下,我們正面臨著一個新的轉(zhuǎn)折點,5G技術(shù)的發(fā)展,芯片計算能力的提升,為萬物互聯(lián)做好了技術(shù)鋪墊,在物聯(lián)網(wǎng)時代,我們的生活將實現(xiàn)智能駕駛、智能家居、智能安防、智慧醫(yī)療等等多種大轉(zhuǎn)變。

未來業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)中心的計算要求大幅提升。

數(shù)據(jù)中心是為客戶提供帶寬、存儲、計算能力等需求的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。

對各個業(yè)務(wù)的三大需求進(jìn)行分析,我們發(fā)現(xiàn),未來業(yè)務(wù)對于計算能力的要求正在大幅提升。從帶寬的角度看,搜索引擎僅需要320kbps的帶寬,在線社交帶寬需求約2mbps,電子商務(wù)帶寬需求約27mbps,而智能駕駛帶寬需求約20gbps,帶寬要求將提升上千倍。

從存儲的角度看:在線地圖存儲需求約28M,在線社交存儲需求約100M,網(wǎng)絡(luò)游戲存儲需求約8G,而區(qū)塊鏈存儲需求將達(dá)到14G,存儲要求翻倍增長;

從計算能力的角度看:基因測序工作就是要通過大規(guī)模的計算分析從海量的數(shù)據(jù)信息中辨識載有的基因及其序列,最終獲取遺傳信息,算力要求極高,區(qū)塊鏈方面,根據(jù)BTC.com的數(shù)據(jù),2018年比特幣全網(wǎng)算力將達(dá)到23EB,相比2010年,提升超過20倍。

我們可以看到,對于帶寬、存儲、計算能力三種需求,有些業(yè)務(wù)要求高帶寬低存儲,比如智能駕駛,有些業(yè)務(wù)要求低帶寬高存儲,比如智慧醫(yī)療,但是無論什么類型的業(yè)務(wù),未來業(yè)務(wù)對于數(shù)據(jù)中心計算能力的要求均顯著提升。

從需求端看,ICT行業(yè)遵循著PC互聯(lián)網(wǎng)—移動互聯(lián)網(wǎng)—物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)發(fā)展路徑,業(yè)務(wù)類型從傳統(tǒng)的視頻、社交、門戶等逐步過渡到以AI、區(qū)塊鏈、智能駕駛、醫(yī)療基因等業(yè)務(wù)類型,算力需求成為最大化差異,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)一般對存儲和訪問帶寬需求要求較高,但對專業(yè)算力需求較低,未來算力需求將成為重點。

算力的安迪-比爾定律

算力能力的提升與應(yīng)用能力的提升互為促進(jìn),驅(qū)動云計算進(jìn)入算力時代。

安迪-比爾定律是對IT產(chǎn)業(yè)中軟件和硬件升級換代關(guān)系的概括,原話是“Andygives,Billtakesaway.(安迪提供什么,比爾拿走什么。)”

安迪指英特爾前CEO安迪·格魯夫,比爾指微軟前任CEO比爾·蓋茨。

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的快速發(fā)展,存量數(shù)據(jù)大量增長、算力成本大幅下降,推動了算力能力的提升,與此同時,業(yè)務(wù)種類的增多,應(yīng)用軟件的爆發(fā),算力需求大幅增長。

算力能力的提升為應(yīng)用軟件的發(fā)展提供了空間,應(yīng)用能力的提升又對算力能力提出新要求,算力能力與應(yīng)用能力互為促進(jìn),促使云計算進(jìn)入算力時代。

算力的提升與普及,F(xiàn)lops成本的下降,使相關(guān)應(yīng)用具備了發(fā)展基礎(chǔ)。

超級計算機是計算機中功能最強、運算速度最快、存儲容量最大的一類計算機,多用于國家高科技領(lǐng)域和尖端技術(shù)研究。

而今人工智能電腦的運算能力可和2009年世界第一超級計算機的運算速度媲美,加上價格便宜與便攜的外在特征,使更多應(yīng)用需求擁有的發(fā)展基礎(chǔ)。

例如,2018年3月,NVIDIA推出最新小型超算——“NVIDIADGX2”,它采用16塊TeslaV100計算卡并行計算,能夠提供最高達(dá)2PFLOPs(2000TPLOPs)的深度計算能力,僅重350磅,售價39.9萬美元。

安迪-比爾定律是對IT產(chǎn)業(yè)中軟件和硬件升級換代關(guān)系的概括。存量數(shù)據(jù)大量增長、算力成本大幅下降,推動了算力能力的提升,與此同時,業(yè)務(wù)種類的增多,應(yīng)用軟件的爆發(fā),使得算力需求大幅增長。

算力能力的提升為應(yīng)用軟件的發(fā)展提供了空間,而應(yīng)用能力的提升又對算力能力提出新要求,算力能力與應(yīng)用能力互為促進(jìn),促使云計算進(jìn)入算力時代。

算力投資將成為云中心資本開支重點

云算力需求可分為云計算需求和超級計算機需求,其中云計算需求可分為公有云需求、私有云需求與傳統(tǒng)IT需求。

云計算需求是指用戶對信息技術(shù)方面的需求,具體包括公有云、私有云以及傳統(tǒng)IT,隨著業(yè)務(wù)發(fā)展,計算需求的提升,對IT的算力要求也不斷提高;

超級計算機需求是能夠執(zhí)行一般個人電腦無法處理的大資料量與高速運算的電腦,多用于國家高科技領(lǐng)域和尖端技術(shù)研究,是一個國家科研實力的體現(xiàn),它對國家安全,經(jīng)濟和社會發(fā)展具有舉足輕重的意義。

全球服務(wù)器市場量價齊升,云廠商資本開支加速

服務(wù)器出貨量與收入是云計算的先驗數(shù)據(jù),全球服務(wù)器市場量價齊升。在云平臺建設(shè)前期需要投入服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,所以服務(wù)器出貨量與廠商收入是云計算領(lǐng)域的先驗性指標(biāo),可以通過分析服務(wù)器市場數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和預(yù)判云計算市場趨勢。

據(jù)IDC全球服務(wù)器季度追蹤報告顯示,2017年全球服務(wù)器出貨量達(dá)1018萬臺,同比增長6.6%,全球服務(wù)器收入達(dá)668.9億美元,同比增長13.7%,全球服務(wù)器市場的高度景氣,收入增速均超過出貨量增速,服務(wù)器平均單價在提升,高價值(人工智能)服務(wù)器正在逐步出貨。

服務(wù)器下游市場主要是公有云廠商,政務(wù)需求占比第二。

由于公有云業(yè)務(wù)發(fā)展快,對中低端用戶需求有明顯的替代作用,故對服務(wù)器市場結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響—由互聯(lián)網(wǎng)運營商集中采購代替了中小企業(yè)低端用戶的分散采購。

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示,服務(wù)器出貨至大型云廠商(超過1000個服務(wù)器)占比最高,達(dá)50%,政務(wù)需求次之,占比約20%。

云廠商資本開支加速,巨頭持續(xù)加碼。

數(shù)據(jù)存量的增長與業(yè)務(wù)需求的擴張促使云廠商加速投資,擴大云計算規(guī)模以爭搶更多的市場份額。

根據(jù)各家公司財報披露,亞馬遜2017年設(shè)備類資產(chǎn)約372.87億美元,同比增長51.6%,連續(xù)五年CAGR為35.5%;

谷歌2017年信息類資產(chǎn)約214.29億美元,同比增長33.2%,連續(xù)五年CAGR為18.7%;

阿里2017年電腦與軟件類資產(chǎn)約183.81億元,同比增長38.4%,連續(xù)五年CAGR為38.8%;

騰訊2017年電腦類資產(chǎn)約285.04億元,同比增長39.9%,連續(xù)五年CAGR為22.1%。

服務(wù)器出貨量與收入是云計算的先驗數(shù)據(jù)。

因為在云平臺建設(shè)前期需要投入服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,所以可以通過分析服務(wù)器市場數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和預(yù)判云計算市場趨勢。根據(jù)IDC數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)全球服務(wù)器市場呈現(xiàn)高景氣,量價齊升,下游市場主要是公有云廠商。同時,通過分析大型公有云廠商資本開支情況,我們發(fā)現(xiàn)公有云廠商加速算力投資趨勢明顯。

云產(chǎn)業(yè)鏈將迎來算力時代新機會

移動紅利見頂,算力時代由0到1

云算力投資是云計算領(lǐng)域需求的最新變量,呈現(xiàn)高速增長。云計算可提供的服務(wù)分為存儲和計算兩大類,在過去的業(yè)務(wù)中,云計算大多提供存儲服務(wù),隨著下游業(yè)務(wù)類型的不斷豐富,未來云廠商的計算服務(wù)將愈發(fā)重要。

根據(jù)測算,至2020年全球算力投資總規(guī)模有望達(dá)到62.32億美元,年復(fù)合增長率達(dá)44%,呈現(xiàn)高速增長。

同時,云計算算力投資呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化,公有云算力投資比例大幅提升,由2014年的0.01%提升至2020年的11.75%,公有云廠商大幅增加算力投資,主要原因是云廠商迎來算力時代,除提供傳統(tǒng)的存儲服務(wù)外,各云廠商逐漸配置其計算服務(wù)能力,增加算力投資。

云算力需求將不會受到云計算周期波動影響,算力時代由0到1。

根據(jù)Facebook、騰訊披露的財報,我們看到Facebook與微信的每月新增活躍用戶數(shù)連續(xù)一年下滑,2017Q4分別同比下降21%與86%,呈現(xiàn)負(fù)增長,可見移動互聯(lián)網(wǎng)時代已逐漸步入其自身生命周期的成熟期,未來大型公有云廠商購置服務(wù)器的增速將逐步趨緩。

然而,云算力需求作為云計算領(lǐng)域的最新需求,未來有望受益于AI物聯(lián)網(wǎng)時代的高算力要求,將不會受到云計算周期波動的影響,算力時代從0到1,成為云計算的增量需求。

云計算產(chǎn)業(yè)鏈已形成較完整的生態(tài)系統(tǒng),上游芯片與下游應(yīng)用成為算力時代新空間。

云計算產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游芯片,中游服務(wù)器等設(shè)備供應(yīng)商、以及下游云平臺提供商、應(yīng)用開發(fā)商等組成。

經(jīng)過10年的發(fā)展,目前已經(jīng)形成了較為完整的生態(tài)系統(tǒng),構(gòu)建了從芯片到終端用戶的全產(chǎn)業(yè)鏈條。算力時代,上游芯片與下游應(yīng)用開發(fā)商將帶來新的市場空間。

具體而言,相比通用芯片,專用芯片可提供更加高效的運算能力,其中ASIC運算效率最高,但通用性較差,GPU運算效率相對較弱,但通用性好,我們認(rèn)為,未來具有較大細(xì)分領(lǐng)域需求的ASIC芯片有很強的發(fā)展前景。

此外,下游應(yīng)用場景格局也在逐步清晰,智能駕駛與基因測序具有良好的市場成長性,成為投資熱點,技術(shù)也更加成熟,有望成為算力時代最先普及的應(yīng)用場景,同時受益于比特幣的熱度,區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)逐漸步入人們視野,相應(yīng)的技術(shù)正蓬勃發(fā)展。

從Facebook、微信每月新增活躍用戶數(shù)量上,我們可以看到移動互聯(lián)網(wǎng)紅利已見頂,未來移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展增速將趨緩,而云算力投資是云計算領(lǐng)域的最新變量,將不受云計算周期波動;

從云算力投資規(guī)模上看:云算力投資年復(fù)合增長率可達(dá)44%,至2020年有望達(dá)到62億美元,同時,算力投資結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變化,公有云算力投資比例大幅提升,至2020年將超過10%。算力時代由0至1產(chǎn)生增量需求,從產(chǎn)業(yè)鏈的角度看,上游芯片與下游應(yīng)用有望打開市場新空間。

從算力產(chǎn)業(yè)鏈來看:加速器芯片有望顛覆現(xiàn)有格局,應(yīng)用領(lǐng)域規(guī)?;瘜⒂瓉頇C會。

加速器芯片使算力時代的高算力需求得以實現(xiàn),云計算服務(wù)器的算力配置模式,將使得CPU+加速器的模塊化能力成為未來主流,加速器芯片的競爭力以及模塊化綜合競爭力成為未來半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)競爭的重要因素。

從加速器芯片的幾個類別來看:GPU方面,形成了NVIDIA+AMD七三開的市場格局,NVIDIA深度打造應(yīng)用場景生態(tài),構(gòu)建壁壘,而AMD作為同時具備CPU+GPU模塊化能力的廠商,有望在云算力時代顛覆原有服務(wù)器芯片產(chǎn)業(yè)格局,成為最大贏家;FPGA方面,技術(shù)壁壘高,多用于軍事領(lǐng)域,美國廠商壟斷市場,國內(nèi)處于漸進(jìn)式突破階段,份額還非常低;ASIC方面對下游細(xì)分領(lǐng)域需求量有較高要求,典型如區(qū)塊鏈應(yīng)用,國內(nèi)廠商發(fā)展迅速,ASIC領(lǐng)域是國內(nèi)廠商有望實現(xiàn)彎道超車的較好選擇。

應(yīng)用方面,我們著重分析了包括出行智能化、基因測序、區(qū)塊鏈、3D渲染等幾種高算力應(yīng)用場景:出行智能化方面,技術(shù)的不斷發(fā)展使得無人駕駛的制造成本快速下降,有望加速量產(chǎn)落地,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)規(guī)模化;基因測序方面,中游測序服務(wù)機構(gòu)、生物信息分析機構(gòu)具有較低的技術(shù)壁壘與良好的市場成長性,成為VC投資熱點,發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/p>

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原文標(biāo)題:云計算深度報告:算力時代迎巨變

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    未來,騰視科技繼續(xù)深耕AI模組領(lǐng)域,全力推動AI邊緣計算行業(yè)的深度發(fā)展。隨著AI技術(shù)的不斷演進(jìn)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的持續(xù)拓展,騰視科技的AI
    的頭像 發(fā)表于 09-19 15:26 ?1704次閱讀
    什么是AI<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>模組?

    什么是AI模組?

    未來,騰視科技繼續(xù)深耕AI模組領(lǐng)域,全力推動AI邊緣計算行業(yè)的深度發(fā)展。隨著AI技術(shù)的不斷演進(jìn)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的持續(xù)拓展,騰視科技的AI
    的頭像 發(fā)表于 09-19 15:25 ?822次閱讀
    什么是AI<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>模組?

    中國智能規(guī)模增長超40%

    在2025中國大會上傳來好消息,現(xiàn)階段 ;我國平臺加快建設(shè),已有山西、遼寧、上海、江蘇等10個省區(qū)市的
    的頭像 發(fā)表于 08-25 19:28 ?927次閱讀

    板卡:驅(qū)動智能時代的核心引擎

    在人工智能、大數(shù)據(jù)和計算高速發(fā)展的今天,已成為推動技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵資源。作為的物理載體,
    的頭像 發(fā)表于 08-01 10:25 ?1418次閱讀

    迅為RK3576核心板高AI開發(fā)板開啟智能應(yīng)用新時代

    迅為RK3576核心板高AI開發(fā)板開啟智能應(yīng)用新時代
    的頭像 發(fā)表于 06-10 14:13 ?1668次閱讀
    迅為RK3576核心板高<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>AI開發(fā)板開啟智能應(yīng)用新<b class='flag-5'>時代</b>

    即國力,比克電池如何為AI時代“蓄能

    從車路協(xié)同破解出行困局,到AI醫(yī)生實現(xiàn)千萬級問診,再到智能工廠的全球零時差協(xié)同——人類加速邁入以定義生產(chǎn)的“智紀(jì)元”。2024年,
    的頭像 發(fā)表于 06-04 14:22 ?1119次閱讀
    <b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>即國力,比克電池如何為AI<b class='flag-5'>時代</b>“蓄能

    6TOPSNPU加持!RK3588如何重塑8K顯示的邊緣計算新邊界

    在萬物互聯(lián)的時代背景下,邊緣計算與8K顯示的融合需求日益迫切。傳統(tǒng)的云端處理模式在面對8K超高清視頻數(shù)據(jù)時,常常出現(xiàn)延遲高、帶寬壓力大等問題,而邊緣計算設(shè)備由于
    發(fā)表于 04-18 15:32

    芯片的生態(tài)突圍與革命

    電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文 / 李彎彎)大芯片,即具備強大計算能力的集成電路芯片,主要應(yīng)用于高性能計算(HPC)、人工智能(AI)、數(shù)據(jù)中心、自動駕駛等需要海量數(shù)據(jù)并行
    的頭像 發(fā)表于 04-13 00:02 ?3244次閱讀

    領(lǐng)域常用名詞解釋

    本文系統(tǒng)地整理和解釋了領(lǐng)域中常用的數(shù)十個關(guān)鍵名詞,并按照以下維度進(jìn)行了分類:基礎(chǔ)概念、系統(tǒng)架構(gòu)、硬件架構(gòu)、基礎(chǔ)運算類型、計算模式、相關(guān)軟件架構(gòu)與部署模式、浮點精度格式、
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:21 ?1531次閱讀
    <b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>領(lǐng)域常用名詞解釋