近日,根据IDC最新发布的《中国加速计算市场(2021年下半年)跟踪报告》,2021全年浪潮信息AI服务器中国市场占有率达52.4%。自2017年以来,浪潮信息已连续5年保持中国AI服务器市场份额超过50%。
最新报告显示,2021年中国AI服务器市场规模达350.3亿元,同比增长68.6%。从行业角度看,互联网依然是最大的AI算力采购行业,采购份额占整体AI服务器市场规模的57.2%,同比增长71.8%。此外,金融、服务、制造和能源行业均有超过80%的上涨。
算力算法基建化、一体化,加速AI基础设施升级
随着AI产业化与产业AI化的快速发展,AI产业落地正逐步进入“深水区”。为此,浪潮信息强调要算力、算法协同发展,通过算力和算法的基建化、一体化,促进AI基础设施升级,进而打造连接物理世界和数字世界的坚实底座。
多元高效、绿色低碳的算力基础设施,已成为浪潮信息智算创新的发力方向。目前,浪潮信息拥有业界最全、最强大的AI服务器产品阵列,兼具高性能和高适应性,实现了AI全场景覆盖,并通过全球首款开放加速服务器和人工智能业务创新平台AIStation,为多元AI芯片开发、测试和大规模部署提供开放平台,加速多元AI芯片的产品商业化落地。同时,浪潮信息全面布局液冷设计开发,实现服务器全产品线支撑液冷,并进一步升级液冷智算中心解决方案。
在算法基础设施上,浪潮信息开发了2457亿参数的“源”大模型,通过模型API服务、领域模型、开发者社区等多种形式对外提供算法基础服务,可以更加快速地生产出专业的技能模型,从而在更多专业场景中实现小型化、轻量化的落地运作,缓解企业面对大模型训练成本高、技术门槛高的问题。“源”大模型上线不到5个月的时间,就已经有超过200家单位试用,支持了100多个行业应用。目前,“源”大模型已在长三角最大规模的智算中心——南京智能计算中心落地,与南京智能计算中心已建成的算力基础设施实现高效协同,为长三角人工智能产业发展提供更好的服务和支撑。
数实相融:智算力就是创新力
IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院共同编制的《2021-2022全球计算力指数评估报告》指出,随着全球数字经济持续稳定增长,到2025年数字经济占比有望达到41.5%,数字经济与实体经济将加速走向融合,并持续带来超大规模的数据存储和数据计算需求,使得算力成为数字经济时代当之无愧的关键生产力要素。
在数字经济与实体经济、数字世界与物理世界加速走向融合的过程中,人工智能、物联网、云计算等新兴数字技术发挥关键作用,而这些技术与传统行业的融合,也在加速推动算力形态从计算走向智算。“计算力就是生产力,智算力就是创新力”,已经成为新的产业共识。
在数字经济和“东数西算”等政策影响下,中国AI算力持续高速增长。IDC预测2025年中国AI算力市场规模将达到701.8亿元,占整体服务器市场近三成。据《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示,中国AI算力发展领跑全球,AI服务器支出规模位列全球第一。
国家发改委公布的“东数西算”最新进展显示,算力投资已成为新的数字经济发展“热土”:2022年以来,全国10个国家数据中心集群中,新开工项目25个,数据中心规模达54万标准机架,算力超过每秒1350亿亿次浮点运算,约为2700万台个人计算机的算力。根据数据中心规模与算力水平保守预测,其中AI算力占比也将超过五成。
AI算力的倍增创新效应正日益明显。AI算力越发达,城市创新越有活力,北、杭、深一直是AI算力保有量最多的城市,中国算力TOP10城市也是中国数字经济最活跃的城市。与此同时,互联网、金融、制造、电信等智慧化转型最活跃的行业也是AI算力保有量最高、算力消耗最多的行业,超过74.5%的企业正尝试进行AI化升级转型。此外,AI算力加速驱动新业态创新发展,如AI驱动下的新药研发、新材料开发、元宇宙等新业态层出不穷,深刻变革着科技创新与社会生产生活的既有模式。
随着数字经济和实体经济、数字世界和物理世界的更深度融合,智算创新将成为产业数字化转型的关键要素。未来,浪潮信息将继续通过多元开放的AI服务器架构为人工智能发展提供更高的性能和可扩展性的AI算力支撑,以敏捷高效的人工智能基础设施驱动数实深度融合。
好文章,需要你的鼓励
Amazon旗下秘密研发机构Lab126新成立团队,专注在机器人上嵌入自主代理AI,实现通过自然语言完成复杂任务,从而提升仓储物流与配送效率,同时开发高精度地图技术。
这项研究介绍了一种新型多模态扩散模型,能够同时生成量子电路的离散结构和连续参数。由因斯布鲁克大学和NVIDIA公司研究人员开发,该模型利用两个独立但协同工作的扩散过程处理门类型选择和参数预测,克服了传统量子电路编译方法的效率瓶颈。研究证明了该模型在不同量子比特数量、电路深度和参数化门比例下的有效性,并通过快速电路生成创建了数据集,从中提取出有价值的结构见解,为量子电路合成提供了新方向。
SenseFlow是香港科技大学等机构联合开发的文本到图像蒸馏技术,解决了大型流匹配模型蒸馏的三大难题。研究团队提出隐式分布对齐(IDA)稳定训练过程,段内引导(ISG)优化时间步重要性分配,并设计基于视觉基础模型的判别器提升生成质量。实验表明,SenseFlow能将SD 3.5和FLUX等12B参数级模型成功蒸馏为仅需4步生成的高效版本,同时保持甚至超越原模型在多项指标上的表现,代表了AI图像生成效率提升的重要突破。