【未知机构】算力产业研究报告

量发展行动计划》中提出，到2025年，算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%,东西部算力平衡协调发展。1.算力：规模、调度与开放多点布局算力调度方面，国家发改委等5部门在《关于深入实施提出，到2025年底，东西部算力协同调度机制逐步完善，通用算力、智能算力、超级算力等多元算力加速集聚，国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平。基础设施资源开放共享，为人工智能企业开展场景创新提供算力、算法资源。鼓励地方通过共享开放、服务购买、创新券等方式，降低人工智能企业基础设施使用成本，提升人工国家发展改革局、中央网信办工信部、国家能源局“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》到2025年底，1)普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型，东西部算力力、超级算力等多元算力加速集聚，国家枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著超过全国平均水平。2)1ms时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现。3)算力电力双向协同机制初步形成，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。4)明显降低，国家枢纽节点间网络传输费用大幅降低。5)算力网关键核心技术基本实现安全可靠，以网络化普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成。工信部高质量发展行动到2025年，算力方面，算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到35%,东西部超过1800EB,先进存储容量占比达到30%以新一代人工智能公共算力开放创新平台申报工作提出要推进A1领域的模型与算法创新工作，放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展。国务院系统优化算力基础设施布局，促进东西部算心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。国务院发展情况的报国家新一代人工智能公共算力开放创新平台，以低成本算力服务支撑中小企业发展需国务院《关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南建设全国一体化政务大数据体系主节点与灾备设施，优化全国政务云建设布局，提升民政部《民政部贯彻落实(国务院关于加强数字政府建设的指导意见)根据不同类型应用需求动态调度“两地三中心”计算资源，优化云平台计算资源，提供更加绿色、高效的算力服务，保障民政政务系统稳定运转。《关于加快场景高水平应用促进经济高质量发展据集、仿真训练平台等人工智能基础设施资放、服务购买、创新券等方式，降低人工智能企业基础设施使用成本，提升人工智能场景创新的算力支撑。国务院办公厅《国务院办公厅稳提质的意见》台等联动互促，积极应用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、大数据等技术，优化云2.应用：工信部为算力行业应用提出量化指标应用方面，工信部在《算力基础设施高质量发展行动计划》中提出，在算力应用赋能方面，围绕工业交通、能源、教育等重点领域，各打造30个以上应用标杆。科技部在《关于开展国家新一代人工智能公共算力开放创新平台申报工作的通知》中提出，要推进AI领域的模型与算《算力基础设施高质代人工智能公共算力开放创新平台申报工能计算中心与智算中心异构融合发展。3.网络：运载力与协议升级量发展行动计划》提到，到2025年，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%,骨干网、城域网全面支持IPv6,SRv6等创新技术使用占比达到40%。的实施意见》中提到，到2025年底，在基于IPv6和“IPv6”动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函(发改高技【2022】212号)》中提出，要优化东西部间互联网络和枢《算力基础设施高质到2025年，运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间用场所光传送网(OTN)覆盖率达到80%,骨干网、城域网全面支持Pv6,SRv6等创新技术使用占比达到40%。2023.4工信部等8部门演进和区启动建设全国一体【2022】212号)》到2025年底，IPv6技术演进和应用幅提升。在基于IPv6和"IPv6+"的新型网络体系、算力4.东数西算：东西部算力平衡发展、梯次布局到2025年，计算力方面，算力规模超300EFLOPS,智国务院中国移动规划2024年投资1730亿元，其中，算力规划投资475亿元(同比+21.5%)。中国移动已形成10.1EFLOPS智算算力(FP16),规划2024年底实现智算算力>17EFLOPS(同比提升约7EFLOPS)。中国电信规划2024年实现资本开支960亿元(同比-3%),包括面向云/算力领域投资180亿元。中国电信已具备11EFLOPS智算算力，2024年计划新增>10EFLOPS智算算中国联通规划2024年资本开支650亿元(预计同比网数智业务。算力能力1090(其中G:880)874(其中5G:690)移动网(5G+4G)宽带网规模采购，规划采购7994台AI训练服务器及60台以太网交换机；此前，移动2023-2024年新型智算中心(试验网)集采项目12个标包对应AI训练服务器采购量总计达到2454台(1-11标包集采1204台，12标包集采1250台)。台(合计金额约27.8亿元),I系列(IntelCPU)训练服务预审公告，中国联通本次将采购2503台AI服务器，688台数量(台)中标候选投标报价(亿元)浪潮信息紫光华山宁畅中兴通讯浪潮信息畅系列)—算配套设备-IB交64个NDR400G端口；系列)算二Infiniband交H800)标包G系列服务器训练型风冷服GPU>=8昆仑技术CPU:鲲鹏920系列*4新华三宝德3.国内部分智算中心项目布局情况随着政府、运营商以及互联网等核心主体加强智算中心建设规划，我国智算中心正加速落地。天津人工智能计算中心项目一期天津市人工智能计算中心二期项目100P(已上线一二期共200P,但总的规划算力为400P)廊坊市委、有限公司中国移动呼和浩特智算中心项目——内蒙古中国联通长三角(芜湖)智算中心项目——安徽中国电信长三角(芜湖)智算中心项目——安徽中国移动智算中心(武汉)项目——湖北中国电信(邯郸)天翼视超云基地——河北上海中国电信算力高效调度示范项目中国移动中国联通中国电信中国移动中国电信中国联通规划500P,一期建器百度云计算(徐水大王店)中心百度国内部分智算中心项目河南夯实算力新底座，抢先布局算力新基建。预计到2025年智算和超算算力规模超过2000PFLOPS(每秒浮点运算次数),高性能算力占比超过30%。资源利用率达到70%。河南省人民政府《关于印发河南省重提速行动方案(2023—2025年)》河南省厅河南省发展和政策》《河南省“十四五”划》能设施。鼓励超算中心、智算中心、新型数据中心等因地制宜配员会数据应用最广、安全等级最高的算力基础设施集群，打造中原算力网。菲菱科思申菱环境智算中心1.拓维信息：深度融入华为体系，控股湘江鲲鹏布局力产业。拓维信息成立于1996年，以湖南为总部，业务涵考试、交通、制造、教育等行业1500+政企客户。2019年，查数据，目前持有其75%的股份。湘江鲲鹏以“鲲鹏+昇腾”为技术底座，为多行业提供数字化方案。公司以鲲鹏处理器、昇腾处理器为技术底座，研发和生产国产自主品牌的“兆瀚”硬件智能计算产品，构建以台式机、人工智能产品、通用服务器、软硬一体产品为核心的兆瀚计算产品矩阵，满足各行业、各新技术发展下对多样性算力的需求。作为湖南省专精特新“小巨人”企业，联合华为在湖南打造首个“硬件+软件”的鲲鹏生态基地。目前，公司产品和解决方案广泛应用于全国22+省份、50+湘江鲲的产品构成光称RH220系列均衡型服务器通用服务器软硬一体产品兆雌RH520系列存储型服务器兆瀚RH220T-B均衡型服兆瀚FusionPoDW7200整机柜整机柜兆购RH120T高密服务器宪动D110-F系列台式机宪动D110-F系列台式机兆D120-F系列台式机光D210H系列台式机台式机2.中科曙光：人工智能云计算平台提供稳定高效算力。曙光人工智能云计算平台提供一站式深度学习训练与实时GPU计算服务。该系统以主流深度学习框架为基础，支持Caffe、TensorFlow等多种主流深度学习框架。该平台与算法工具集软件框架镜像管理容器编辑任务调度统计报表监控警告管理平台数据采集处理集群数据采集处理集群人工智能训练集群分布式存储集群人工智能训练集群决方案。5.海光信息技术股份有限公司成立于2014年，主要合开放”,更加突出强网络之基、固服务之本，练好“基本功”;更加突出守网络化之正，拓数字化、智能化之新，打好“组合拳”;更加突出要素融合、市场融通，与合作伙伴服务全球1/4以上人口，致力于实现“让沟通与信任无处不创造价值，在全国设立了11家研发机构，同时进一步强化自主创新力度，保持在5G无线、核心网、承载、接入、芯入10%以上。9.澜起科技。澜起科技股份有限公司成立于2004年，前公司拥有互连类芯片和津逮服务器平台两大产品线。作为科创板首批上市企业，澜起科技于2019年7月登陆上海随着越来越多以GPU为核心的智算中心落地，数据中设备能耗占比达63.7%,为数据中心最大，其次就是制冷系统能耗，占比可达27.9%。眉睫。2022年全年，全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时，占全社会用电量约3%,预计2025年数据中心耗电量将占全社会耗电量的5%以上。服务器技术演进带来能耗挑战。随着服务器从普通机架式向小型机、刀片式的转变，机柜能耗从2-4KW猛增至服务器采用专用方式分配，资源的利用率一般在30%以下，后摩尔定律时代下，随着数据中心的计算能力和功率和发热量不断攀升。目前主流系列处理器仅CPU功耗已高达350~400TDP/W,而GPU的功耗远远高于CPU,以英伟达H800为例，其功率密度可达700TDP/W。2021供配电供配电系统其他，设备设备P=P/P,热量输出P供电2.算力产业用电成本。2.1我国数据中心建设规模和用能情况。从全国角度看，数据中心主要集中在环渤海区、长三角和珠三角。2020年以前，数据中心主要布局这三个经济区。但在2020年之后，由于用电需求增加和电价因素的影响，大型数据中心逐步转移到了新疆、青海、内蒙古、贵州等地。对于数据中心的电个，乐观估计为850万到900万个。对应的数据中心用电量预计在3400亿到3600亿度电。到2025年，预计数据中心将增长至4400亿至4000亿度电的规模。在地区分布方面，大型数据中心的占比在广东已经超过60%,江苏也有类似的2.2数据中心的电费成本占比。在数据中心的运营成本中，电费占比可达到60%。由于A1技术的发展对算力有较高需求，可以预见未来A1技术发展将引发用电量的爆发式管一般预计每年增长为10%到12%,但今年前两个月数据中心用电量同比已增长40%。业电价相当，大约在1.2元到1.5元人民币每千瓦时，而在北京则为0.8元到1.0元。对于贵州和内蒙古等省份，由于水电资源丰富，电价更便宜，能达到0.19元到0.32元2.4数据中心自行配备分布式光伏和储能降低成本。数如果按照两充两放的模式运转，对于整个负荷的20%配置储据中心一年的电费成本可以降低约5%到10%,与直接使用电价差异。制造成本：算力的制造成本是指开发和生产计算机系统所需的成本，包括硬件设备(如CPU、GPU、TPU等处理器)、内存、存储设备等的成本。制造成本取决于硬件的性等环节的费用。运行成本：算力的运行成本是指使用计算机系统进行却成本。电力成本通常是人工智能应用中算力的主要运行成本增长，也带来了更高的电力消耗和运行成本。因此，为了提高人工智能系统的效率和经济性，不断优化硬件设计、提高能效和降低功耗成为重要的研究方向。4.算力中心最佳服务距离算力中心的最佳服务距离取决于多个因素，包括网络延迟、带宽需求、数据同步频率、应用场景以及用户分布。以下是影响最佳服务距离的一些关键因素和具体考虑：4.1网络延迟。低延迟需求：对于需要低延迟的应用，如实时金融交易、在线游戏、视频会议和自动驾驶，最佳服务距离通常需要尽可能接近用户或设备。边缘计算中心可以部署在距离用户几十公里以内，以确保最低的网络延迟。高延迟容忍度：对于对延迟不敏感的应用，如批量数据处理、数据备份和非实时分析，算力中心可以位于更远的位置，如4.2带宽需求。高带宽应用：如视频流媒体、虚拟现实和大数据传输，要求算力中心靠近用户或数据源，以减少带宽消耗和提高传输效率。低带宽应用：如文本数据处理和小规模数据同步，对带宽需求较低，可以允许更4.3数据同步频率。频繁同步：需要频繁数据同步的应用，如分布式数据库和实时协作工具，要求算力中心靠近用户或数据生成源，以减少同步延迟和冲突。不频繁同步：对于数据同步频率较低的应用，如周期性备份和定期数据更新，4.4应用场景。企业应用：对于企业内部应用，算力中心通常部署在企业附近或内部，以确保数据安全和快速访问。公共云服务：公共云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud)通常在全球各地分布多个数据中心，确保能够覆盖全球用户并提供相对较低的延迟。4.5用户分布。集中用户：如果用户集中在特定区域，算力中心应尽量靠近该区域，以提供最佳服务质量。分散用户：对于用户分布广泛的应用，可能需要在多个地点部署边缘算力中心，以确保全球用户都能享受到低延迟服务。Akamai)在全球范围内部署大量边缘节点，以确保静态内容(如图片、视频)能以低延迟和高带宽传递给用户。这些边缘节点通常部署在靠近主要互联网交换中心和用户集中的Cloud)在全球设立多个数据中心和可用区(availabilityzones),确保用户可以选择距离最近的数据中心以获得最佳边缘计算：边缘计算应用(如IoT设备管理、智能城市应用)通常需要在靠近数据生成源的位置部署边缘节点，以减少数据传输延迟和带宽消耗。这些边缘节点可能部署在几算力中心的最佳服务距离是一个动态权衡过程，需要根据具体应用场景和用户需求来确定。通常情况下，低延迟、高带宽和频繁数据同步的应用需要更近的服务距离，而对延迟容忍度高、带宽需求低和不频繁同步的应用可以接受更远的服务距离。通过合理规划和部署，算力中心可以在性能和成本之间找到最佳平衡点。5.算力中心构成算力中心是提供高性能计算和人工智能计算服务的场所，其类型和数量在不同地区和不同领域都有所不同。以下是一些现有的算力中心：超算中心：这些中心通常拥有超级计算机，用于处理大规模科学计算和工程计算任务，如气候模拟、航空航天设计等。全球范围内，有许多知名的超算中心，如美国的橡树岭国家实验室、中国的广州超级计算中心等。云计算中心：这些中心提供基于云计算的计算服务，包括存储、计算、数据库等，用户可以通过网络随时随