简介...
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好久不见,甚是想念!本期是#数字经济系列#之2:关于算力层你所需要知道的一切,这集稍微有点硬核和dry, 不过我们认为这一层的解析对于我们未来的应用层的理解十分重要。目前这个系列我们计划做如下几期,如有感兴趣的其他话题请随时反馈我们,我们会十分荣幸与你们沟通。



废话不多说,上正片Shownotes:


首先先来听听皮衣黄最近又说了啥,宇宙第一大“妖”股英伟达(真的很美的妖)开始降维打击模式。


00:02:31:算力层:支持人工智能算法训练和推理的核心环节,算力为什么重要


00:04:31:“加速一切”的英伟达GPU又一次推动算力实现巨大突破,算力已经难不住老黄了


00:08:28:中国AI算力市场有望实现三到五十的增长,咱市场需求实打实这个不吹


00:12:47:英伟达是又双叒如何成为宇宙第一大股


00:21:24:地缘政治环境下市场上到底表现如何:中国制造商是在全球产业环节中吗,我们有什么竞争力


00:25:41:如何在大A中低吸埋伏,投资机会在哪里


00:34:17:AI的未来:算力到底决定着什么,如何影响未来AI行业


00:38:35:芯片量产难题:高成本、复杂设计与先进工艺的需求,我们到底差在哪里


00:42:52:炒概念还是真实价值?普通人如何在这波算力大潮中学会游泳


Appendix附文:


1. 关于摩尔定律:


英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示,“摩尔定律结束了”。他解释道,以类似成本实现两倍业绩预期对于该行业来说“已成为过去”摩尔定律是英特尔联合创始人戈登·摩尔对半导体行业创新的预测,即芯片中集成的晶体管数量大约每24个月翻一番,同时价格下降为之前的一半


摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔于1965年提出的。其内容也并不复杂:集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔两年便会增加一倍。简单来说就是处理器的性能大约每两年翻一倍,同时价格下降为之前的一半。


自从提出到现在50多年以来,摩尔定律一直都是半导体行业的金科玉律,指导着行业的发展。不过在28nm节点之后随着芯片工艺的迭代难度变得越来越大,外界也逐渐出现了不少“摩尔定律已死”或者是“摩尔定律就要到达极限了”的声音。


2.关于算力的衡量标准:


算力既然是一个“能力”,当然就会有对它进行强弱衡量的指标和基准单位。大家比较熟悉的单位,应该是FLOPS、TFLOPS等。


其实,衡量算力大小的指标还有很多,例如MIPS、DMIPS、OPS等。


MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等,都是FLOPS的不同量级。具体关系如下:



浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格


不同的算力载体之间,算力差异是非常巨大的。算力对比表格:



前面我们提到了通用计算、智算和超算。 从趋势上来看,智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。


根据GIV的数据统计,到2030年,通用计算算力(FP32)将增长10倍,达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力(FP16),将增长500倍,达到105 ZFLOPS。



3 关于未来算力需求


根据罗兰贝格的预测,从2018年到2030年,自动驾驶对算力的需求将增加390倍,智慧工厂需求将增长110倍,主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS,增加20倍,变成2035年的10000 GFLOPS。


根据浪潮人工智能研究院的预测,到2025年,全球算力规模将达6.8 ZFLOPS,与2020年相比提升30倍。新一轮的算力革命,正在加速启动。




4关于算力产业政策:


全国一体化算力体系建设:国家推动全国范围内算力资源的有效整合和优化布局,通过统筹规划,加强算力资源的衔接和调度,建设高效、绿色、经济的算力基础设施。这包括提升数据中心的建设标准和能效比,以及推进云计算、边缘计算、高性能计算等异构算力中心的共性标准研究。


绿色电力支持:为了支持数字经济的发展,特别是对算力中心的供电,政策鼓励使用绿色电力,如在山西省大同市阳高县的中联绿色大数据产业基地,当地政府依托资源优势和能源产业基础,推动以IDC为重点的算力产业发展,实现数字经济的绿色可持续发展。


标准研制:中央网信办、市场监管总局、工业和信息化部联合印发《信息化标准建设行动计划(2024—2027年)》,其中提到推进算力基础设施标准研制,建设“存、运、算”一体化的算力基础设施标准体系,推进相关标准的研制和实施,保障算力资源的质量和效率。


算力资源的高效利用:政策还鼓励通过技术创新提高算力资源的利用率,比如在贵安新区,当地政府利用气候凉爽、能源丰富、地质条件稳定等优势,吸引互联网头部公司入驻,推进数据中心由单纯存储中心向存算一体转变,加快培育以智能算力为代表的新质生产力。


算力产业集聚发展:如河南全省一体化算力体系布局,中原算力谷与各地边缘算力中心形成互联互通,实现全省算力的统一规划、建设、调度、运营,促进人工智能产业的跨越式发展。同时,南京、河北等地也通过政策引导,推动算力基础设施的优化布局,提升算力赋能应用水平。


人工智能产业创新发展:河北省出台政策,明确到2025年全省算力规模达到35百亿亿次/秒(EFLOPS)以上,智能算力占比达到35%,新增算力基础软硬件设施自主可控比例60%以上,强化多元优质算力普惠供给,支持人工智能产业创新发展。


东数西算:“东数西算”工程是中国国家发展和改革委员会等部门联合推动的重大战略项目。这一项目的核心目标是在全国范围内优化数据中心的一体化布局,实现资源的优化配置和绿色集约化使用,以及促进东西部地区的协调发展。


具体来说,“东数西算”工程计划在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区等八个地区建设国家算力枢纽节点,并规划了十个国家数据中心集群。这一布局旨在利用中国西部地区的资源优势,特别是丰富的可再生能源,来承接东部地区的算力需求。这样的布局不仅有利于提升国家整体的算力水平,而且有助于促进绿色发展,扩大有效投资,并推动区域协调发展。


此外,该项目还强调了数据中心由东向西的梯次布局和统筹发展,以及实现“东数西算”循序渐进、快速迭代的目标。为了确保项目的顺利进行,还制定了一系列政策和措施,包括加强网络设施的联通,强化能源布局的联动,支持技术创新的融合,以及推进产业生态的壮大等。


“东数西算”工程是中国响应新一轮科技革命和产业变革的重要举措,旨在通过优化数据中心的布局,推动数字经济和产业数字化的发展,进而支撑经济的高质量发展。


评价...

空空如也

小宇宙热门评论...
HD451618z
1年前 浙江
2
感觉叫普通人搞钱是不是深了一点😂
MichaelLai
1年前 广东
1
映射是一种多次被证明有效的投资策略。从过去经验看,美国领头测试赛道,中国跟进是普遍思路和做法,因此跟随美国领头羊企业做研发的中国企业,有更大可能在美国市场爆发后成为中国市场的成功复制者,例如当年的百度携程甚至阿里京东等等。另外,中国AI产业整体落后美国两年是比较客观的看法,最近几年AI技术突飞猛进,两年是非常大的差距。当然,中国能仅次于美国,从纵向历史角度看,已经是相当了不得的成就。AI不是突然从石头里蹦出来的新玩意,上世纪八十年代已经开始基础理论研究,长达四十年的过程中,中国大部分时间远远落后于一大堆国家,现在追到了第二。
流浪治部少辅猫
11个月前 广东
1
AI在哪个领域落地,是比较看好的?
EarsOnMe

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