隨著以大模型為代表的AIGC迅速崛起，數(shù)據(jù)到算力需求的持續(xù)暴漲，為數(shù)據(jù)中心帶來了巨大的考驗。為填補算力鴻溝，下一代數(shù)據(jù)中心必須要具備更高的算力密度、更大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，并能夠靈活地部署和更新海量新應(yīng)用。

在這一輪新的技術(shù)方向中，異構(gòu)計算架構(gòu)和Chiplet技術(shù)因能有效提升復(fù)雜場景計算效率，算力密度和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，被普遍視為通往數(shù)據(jù)中心未來的能效之路。

AIGC或?qū)⑺洪_數(shù)據(jù)中心算力缺口

在AI大模型飛速發(fā)展之下，單個大語言訓(xùn)練驅(qū)動AI訓(xùn)練服務(wù)器需求約2億美元，AI推理服務(wù)器方面，如ChatGPT在初期便可帶動推理服務(wù)器需求約45億美元。

據(jù)中國信通院，2021年國內(nèi)IDC市場規(guī)模1500.2億元，同比增長28.5%。據(jù)信通院預(yù)計，隨著我國各地區(qū)、各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入推進、AI訓(xùn)練需求持續(xù)增長、智能終端實時計算需求增長，2022年國內(nèi)市場規(guī)模將達1900.7億元，同增26.7%。

算力作為大模型的核心引擎，計算方式簡單粗暴，即實際擁有多少的GPU芯片，將直接決定其算力的大小。以ChatGPT為例，其模型計算主要基于微軟的Azure云服務(wù)進行，本質(zhì)上是借助微軟自有的IDC資源，在云端完成計算過程后，再將結(jié)果返回給OpenAI。

AIGC所需的算力不是固定的，而是逐次遞增的。數(shù)據(jù)中心是承接AI計算需求的直接形式，其算力需求為AIGC的能力所驅(qū)動，也就是AIGC越聰明，其背后所需要的算力就越多，而供需雙方存在的現(xiàn)實差距，則讓數(shù)據(jù)中心的算力缺口變得愈加嚴(yán)重。

互聯(lián)網(wǎng)廠商布局ChatGPT同類產(chǎn)品，或?qū)⒓哟蠛诵某鞘蠭DC算力供給缺口。艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2021年國內(nèi)IDC行業(yè)下游客戶占比中，互聯(lián)網(wǎng)廠商居首位，占比為60%，國內(nèi)核心城市IDC算力供給缺口或?qū)⒓哟蟆?/p>

AIGC時代，智能算力崛起

隨著人工智能進入新的發(fā)展周期，以及大模型的興起，傳統(tǒng)的芯片需求結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。盡管總體算力仍在增長，但通用計算力由CPU主導(dǎo)的比例正在下降，而智能計算力由GPU主導(dǎo)的比例逐漸增加。

目前，GPU在AI芯片市場的占比約為90%。根據(jù)VMR的數(shù)據(jù)，2021年全球GPU行業(yè)市場規(guī)模為334.7億美元，隨著大型模型訓(xùn)練的成熟，預(yù)計到2030年將達到4773.7億美元，年均增長率為34.35%。

新華三集團副總裁、計算存儲產(chǎn)品線總裁徐潤安在接受媒體采訪時表示，智能算力占比變大原因在于，x86架構(gòu)CPU單核性能強、通用性好。但AI場景需要多核、高并發(fā)、高帶寬芯片。綜合考慮成本、效率，GPU、DPU、NPU通常表現(xiàn)更好。CPU部分職能被其他專用芯片分擔(dān)。在他看來，大模型會帶來巨大的智能算力消耗。

Chiplet：破局數(shù)據(jù)中心未來

近20年中，單一的制程微縮已被證明無法趕上對性能需求的步伐。尤其是在數(shù)據(jù)中心，情況遠比客戶端產(chǎn)品更為復(fù)雜，一個非常典型的情況是多個客戶端在同一產(chǎn)品上運行工作負載，如多核CPU或GPU。于是，人們開始將未來依托在將計算單元、內(nèi)存等和其他模塊成在同一封裝上的Chiplet異構(gòu)集成路線之上。

Chiplet架構(gòu)對于服務(wù)器處理器而言意義非凡，大大降低了處理器的開發(fā)門檻和成本，起到了巨大的推動作用。正如AMD開創(chuàng)性的chiplet產(chǎn)品所證明的那樣，轉(zhuǎn)向chiplet技術(shù)可以顯著改善數(shù)據(jù)中心的計算成本，并提高互連效率。迄今，全球主流服務(wù)器芯片廠商都開始將chiplet納入自身產(chǎn)品的主要路徑之一。

就此，英特爾 IO 技術(shù)解決方案團隊?wèi)?zhàn)略家Kurt Lender 總結(jié)了 chiplet 技術(shù)的影響“有合理的預(yù)期，未來 10 年的 HPC 采購將利用 chiplet 技術(shù)更好地支持他們的科學(xué)工作負載。” AMD 的 CEO Lisa Su也表現(xiàn)出了同樣的期待，當(dāng)被問及她是否認(rèn)為未來 10 年的 HPC 采購指定定制chiplet設(shè)計的計算芯片而不是現(xiàn)成的商品時，她回答“是”。

Kurt Lender 表示，創(chuàng)建基于 UCIe 的chiplet 設(shè)計在成本方面具有顯著的優(yōu)勢，“有各種縱向擴展和橫向擴展的成本優(yōu)勢，包括由于與單片硅設(shè)計相比占地面積更小而導(dǎo)致chiplet的高良率而節(jié)省的成本，以及能夠指定可以利用 HPC 冷卻功能的高密度、高功率封裝。在其最完整的表達中，基于chiplet 的架構(gòu)使設(shè)計人員能夠?qū)碜远鄠€供應(yīng)商的 IP 和不同職稱工藝技術(shù)的芯?？焖偌傻揭粋€封裝中?！?/p>

關(guān)于隨著以大模型為代表的人工智能大規(guī)模計算的迅速崛起，數(shù)據(jù)中心的算力難題不斷加劇。而異構(gòu)和Chiplet會將數(shù)據(jù)中心的未來引向何處，還讓我們拭目以待。???????

審核編輯：劉清