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人工智能行业AI算力报告:穿越AI的基石算力基建的起始-230716(100页).pdf

上传人: 彩旗 编号:132998 2023-07-18 100页 9.10MB

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1、姓名:王聪(分析师)姓名:王彦龙(分析师)姓名:舒迪(分析师)姓名:谭佩雯(分析师)邮箱:邮箱:邮箱:邮箱:电话:021-38676820电话:010-83939775电话:021-38038385电话:0755-23976032证书编号:S0880517010002证书编号:S0880519100003证书编号:S0880521070002证书编号:S0880521040001姓名:文紫妍(分析师)姓名:黎明聪(研究助理)姓名:刘校(研究助理)邮箱:邮箱:邮箱:电话:021-38038321电话:0755-23976500电话:021-38038661证书编号:S0880523070001证

2、书编号:S0880121080014证书编号:S0880122070050201020304053/3/CONTENTS01020304054/45算力是智能世界的基础,基础设施从云向算泛在演进1.1智能世界三要素:数据、算力、算法是智能世界三要素,其中算力平台是核心基础。算力两大类:通用算力、HPC(高性能计算,High-performance computing)算力。其中通用算力计算量小,用于常规应用。HPC算力是一个计算机集群系统,通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起,利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题。算力基础设施从云向算泛在演进,其位置的分布从中心向边缘和端侧

3、泛在延伸,将出现云、边、端三级算力架构。数据来源:国泰君安证券研究图:构建数据、算力、智能之间的互联网络算力类型通用算力专用算力科学计算类:物理化学、气象环保、生命科学、天文探测等工程计算类:计算机辅助工程/制造、电子设计自动化、电磁仿真等智能计算类:机器学习、深度学习、数据分析等图:专用算力是算力中极为重要一环图:算力基础设施从云向算泛在演进6AI大模型带动算力需求超越摩尔定律增长1.1AI模型训练算力增长速度超越芯片摩尔定律。AI 训练任务中的算力增长(所需算力每 3.5个月翻一倍)已经超越摩尔定律(晶体管数量每 18 月翻一倍)。ChatGPT仅推出两个月,月活跃用户数预计已达1亿。Ch

4、atGPT在2023年1月达到1亿月活跃用户,平均每天有1,300多万访客,用2个月时间达到1亿月活数,成为史上最快达到1亿月活跃用户的应用,TikTok、Instagram、Facebook、Twitter则分别用了9个月、2年半、4年半、5年的时间。数据来源:Google Scholar,国泰君安证券研究图:大模型时代算力需求增长超越摩尔定律图:chatgpt仅用2个月月活用户突破1亿数据来源:Sensor Tower,国泰君安证券研究2个月9个月两年半三年半四年半五年六年半ChatGPTTikTokInstagramWhatsAppMetaTwitteriTunes7AI大模型核心在数据

5、、算力与模型,需消耗大量算力1.1数据来源:Open AI,国泰君安证券研究表:不同 NLP 模型参数量及训练算力对比模型总计算量(PFlop/s-day)总计算量(Flops)参数量(百万个)令牌数量(十亿)T5模型T5-Small2.08E+001.80E+20601000T5-Base7.64E+006.60E+202201000T5-Large2.67E+012.31E+217701000T5-3B1.04E+029.00E+2130001000T5-11B3.82E+023.30E+22110001000BERT 模型BERT-Base1.89E+001.64E+20109250BE

6、RT-Large6.16E+005.33E+20355250ROBERTa-Base1.74E+001.50E+211252000ROBERTa-Large4.93E+014.26E+213552000GPT 模型GPT-3 Small2.60E+002.25E+20125300GPT-3 Medium7.42E+006.41E+20356300GPT-3 Large1.58E+011.37E+21760300GPT-3 XL2.75E+012.38E+211320300GPT-3 2.7B5.52E+014.77E+212650300GPT-3 6.7B1.39E+021.20E+22666

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本文主要内容概括如下: 1. 智能世界三要素:数据、算力、算法,其中算力平台是核心基础。算力分为通用算力和HPC算力两大类。 2. 算力基础设施从云向算泛在演进,将出现云、边、端三级算力架构。 3. AI大模型带动算力需求超越摩尔定律增长,ChatGPT仅用2个月月活用户突破1亿。 4. AI大模型核心在数据、算力与模型,需消耗大量算力。例如,训练一次13亿参数的GPT-3 XL模型需要的全部算力约为27.5PFlop/s-day。 5. MR、车载等数字经济新型应用场景带来新的算力需求。 6. 算力与经济水平直接挂钩,且具有倍增效应。根据IDC的报告,计算力指数平均每提高1个点,数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8 ‰。 7. 中美算力在全球属于领先地位,中国智能算力在追赶。 8. 海外以互联网大厂为主导,资本开支向AI大幅倾斜。 9. 国内数字&算力政策频出,当前走向地方细化落地。 10. 国内AI服务器市场增量明显,AI芯片需求强劲。
智能世界三要素是什么? AI大模型如何带动算力需求增长? 国内AI芯片市场发展现状如何?
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