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人工智能應(yīng)用落地正在逐步深入。受疫情影響，很多傳統(tǒng)行業(yè)更加深刻地意識(shí)到 AI、大數(shù)據(jù)、5G 等技術(shù)的重要性，開始加大對(duì) IT 基礎(chǔ)架構(gòu)的投資。此外，在國家產(chǎn)業(yè)政策層面，新基建拉開序幕，人工智能、5G、大數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)板塊又迎來新風(fēng)口，智算中心的產(chǎn)業(yè)投資，都給加速計(jì)算市場(chǎng)帶來助力。
根據(jù) IDC 發(fā)布的《中國半年度加速計(jì)算市場(chǎng)（2020 上半年）跟蹤》報(bào)告顯示，2020 年上半年加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 12.9 億美元，同比 2019 年上半年增長(zhǎng) 53.7%。
在整體加速服務(wù)器市場(chǎng)中，GPU 服務(wù)器目前占據(jù) 93.4%的市場(chǎng)份額。但值得注意的是，非 GPU 加速服務(wù)器成長(zhǎng)勢(shì)頭不可小覷，同比 2019 年上半年增長(zhǎng)高達(dá) 600%，占整體加速服務(wù)器市場(chǎng) 7%，包括：FPGA、ASIC、NPU 等。
IDC 中國分析師杜昀龍告訴<與非網(wǎng)>，非 GPU 加速技術(shù)出現(xiàn)如此大的增幅，主要受互聯(lián)網(wǎng)、政府、服務(wù)、電信等行業(yè)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)。其中，互聯(lián)網(wǎng)占大部分市場(chǎng)份額，主要用戶為大型互聯(lián)網(wǎng)公司，因?yàn)橛行┒ㄖ苹a(chǎn)品需要用到非 GPU 技術(shù)，同時(shí)也能突顯自身在 AI 技術(shù)上的差異化優(yōu)勢(shì)。
浪潮 AI&HPC 相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人曾對(duì)筆者表示，隨著數(shù)據(jù)中心用戶對(duì) AI 算力需求的不斷攀升，全球已有上百家公司投入新型 AI 芯片的研發(fā)與設(shè)計(jì)，AI 計(jì)算芯片多元化趨勢(shì)愈發(fā)明顯。為了應(yīng)對(duì)計(jì)算多元化的需求，越來越多的場(chǎng)景開始引入 GPU、FPGA、ASIC 等硬件進(jìn)行加速。
從 IDC 近年的研究主體也能看出加速計(jì)算的格局變遷。對(duì)比 IDC 2018、2019 年兩份研究報(bào)告，會(huì)發(fā)現(xiàn) 2018 年的研究主體是 GPU 服務(wù)器，2019 年的研究主體是加速服務(wù)器，調(diào)研范圍有所擴(kuò)大。杜昀龍表示，IDC 確實(shí)擴(kuò)大了對(duì) AI 基礎(chǔ)架構(gòu)市場(chǎng)的調(diào)研，加入了不同加速技術(shù)的研究。
此外，AI 服務(wù)器主要是訓(xùn)練和推理兩大工作負(fù)載，其中，推理在逐年增長(zhǎng)。據(jù)杜昀龍分析，今年上半年，用于推理的加速服務(wù)器占 48%的市場(chǎng)份額。隨著大部分 AI 模型訓(xùn)練逐步成熟，用戶將會(huì)逐漸增大推理方面的投資。同時(shí)，邊緣計(jì)算的發(fā)展，也將成為驅(qū)動(dòng)推理服務(wù)器發(fā)展的重要因素。
根據(jù) IDC 今年 5 月發(fā)布的《人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)市場(chǎng)（2019 下半年）跟蹤》報(bào)告，預(yù)測(cè)到 2021 年，用于推理的服務(wù)器將超過用于訓(xùn)練的服務(wù)器，達(dá)到 51.3%的市場(chǎng)占比。
這也意味著，2021 年或?qū)⒊蔀榧铀俜?wù)器競(jìng)爭(zhēng)格局的分水嶺，GPU 服務(wù)器增長(zhǎng)趨于穩(wěn)定，非 GPU 服務(wù)器包括搭載 FPGA、ASIC、NPU 的服務(wù)器增長(zhǎng)將比較顯著。
不過，不同 AI 加速芯片在構(gòu)建 AI 計(jì)算時(shí)有其鮮明特點(diǎn)，也各有其優(yōu)勢(shì)所在：
GPU 領(lǐng)域存在大量的開源軟件和應(yīng)用軟件，大部分新的 AI 技術(shù)會(huì)采用 GPU 實(shí)現(xiàn)算法加速，GPU 編程的開發(fā)資源也更加容易獲得，開發(fā)部署的難度相對(duì)較低。
FPGA 需要開發(fā)者對(duì) FPGA 的芯片特性有較為深入的了解，但其高并行性的特性往往可以使業(yè)務(wù)性能得到量級(jí)的提升，同時(shí) FPGA 是動(dòng)態(tài)可編程的，當(dāng)在數(shù)據(jù)中心部署之后，可以根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)來配置不同的邏輯實(shí)現(xiàn)不同的硬件加速功能。
ASIC 芯片在某些特定場(chǎng)景應(yīng)用能獲得較好的性能加速比，但是 ASIC 開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)大，需要有足夠大的市場(chǎng)來保證成本價(jià)格，而且從研發(fā)到市場(chǎng)的時(shí)間周期很長(zhǎng)，在深度學(xué)習(xí)算法快速迭代的領(lǐng)域應(yīng)用尚需實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景考驗(yàn)。
由于各芯片廠商在 AI 開發(fā)中采用了不同的技術(shù)路線，導(dǎo)致芯片的接口、互聯(lián)、協(xié)議上互不兼容，這是目前數(shù)據(jù)中心用戶在 AI 計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中不得不面臨的硬件分裂化和生態(tài)割裂化的重大挑戰(zhàn)。
浪潮方面在與筆者的交流中曾表示，推理服務(wù)器、推理平臺(tái)的發(fā)展，是產(chǎn)業(yè) AI 化加速發(fā)展的信號(hào)，AI 的算法和應(yīng)用將走向更多的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，更多的 AI 推理平臺(tái)將得以落地應(yīng)用。
杜昀龍也認(rèn)為，AI 基礎(chǔ)設(shè)施正朝著開放式架構(gòu)發(fā)展，為更靈活、更高效的基礎(chǔ)設(shè)施部署做鋪墊。AI 在各行業(yè)的滲透不斷提高，應(yīng)用場(chǎng)景也將更加廣泛。
對(duì)今年全年加速服務(wù)器市場(chǎng)的預(yù)測(cè)，杜昀龍表示，預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 30 億美元，其中 GPU 依然占絕大部分市場(chǎng)份額。2021 年，預(yù)計(jì) GPU 和非 GPU 加速服務(wù)器市場(chǎng)將分別呈現(xiàn)不到 40%和 65%左右的增長(zhǎng)，互聯(lián)網(wǎng)依然是主要的采購行業(yè)。
