HPDA/AI市場表現(xiàn)Update淺析（附報告）

Hyperion Research 2021更新HPC市場空間，詳細報告參考“2021年HPC市場分析匯總”。對2020年進行總結(jié)，并對未來進行預測，2020市場報告請參考“2020年HPC市場總結(jié)和預測報告”和“HPC市場份額剖析和全球超算計劃”。

報告下載：

2020年HPC市場總結(jié)和預測報告

2021年HPC市場分析匯總

報告包括Hyperion研究發(fā)現(xiàn)、中國AI計劃及活動、歐洲AI計劃和活動、人工智能計劃需要研究的關(guān)鍵問題、AI未來預測四部分。

為什么人工智能（AI）對國家很重要，Hyperion Research認為主要有以下幾方面原因：

1、AI具有巨大的競爭優(yōu)勢潛力

?它有潛力超越科學和其他領(lǐng)域

?經(jīng)濟價值非常高

?落后可能發(fā)生得非?？?，而且很難迎頭趕上

?它可能決定誰擁有“云”

到2024年，云上市場將達90億美元，復合年增長率（CAGR）達17.6%。云上HPC服務器的增長是線下HPC增長的2倍。

用戶不采用線下（On-prem）HPC系統(tǒng)的主要原因有以下幾點，但預算、機房制冷、空間等成為主要原因。

2、AI正在創(chuàng)造新能力、新市場和快速解決困難問題的新方法

?精準醫(yī)療可能是最大的經(jīng)濟領(lǐng)域

?國土安全、國防、欺詐檢測是早期的領(lǐng)域

?某些活動的自動化將重新定義許多事情，例如網(wǎng)絡安全、操縱實驗、結(jié)果分析，并可能創(chuàng)造新的理論

3、AI可以幫助解決科研用工短缺的問題

?歐洲和美國缺乏科學家和工程師，需要找到提高他們工作效率的方法

對科學研究，為什么人工智能很重要？Hyperion Research認為主要有以下幾方面原因：

1、AI提供或增加了新的研究能力

?推理可能成為科學方法的第四個分支

?處理海量、異構(gòu)數(shù)據(jù)量

?幫助進行建模和仿真

?繞過問題空間的非生產(chǎn)性區(qū)域

?提供獨特的見解

2、AI可能適用于每一個科學(和工程)領(lǐng)域

?生物、化學材料科學、物理、地球科學、空間科學、天文學，以及人文/社會科學

?不要忘記精準醫(yī)療、自動駕駛、網(wǎng)絡安全、智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)

3、AI可以幫助提高科學生產(chǎn)率

?處理繁重的工作，這樣研究人員就可以專注于創(chuàng)新

HPDA-AI 成為HPC新興場景高速增長領(lǐng)域。HPDA的增長速度快于整個HPC市場，而AI子領(lǐng)域的增長速度快于所有HPDA。

過去10+年，計算架構(gòu)、AI專用硬件和生態(tài)發(fā)生了一些變化。人工智能芯片將以協(xié)同設(shè)計為中心，處理特定的任務。例子:

?低功耗ASIC處于領(lǐng)先地位

?超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心或云的定制人工智能芯片

?GPU仍然很重要，但并非適用于所有AI工作負載。

?軟件和模型設(shè)計的硬件是前進的方向。

Hyperion Research對GPU/加速器，在2011-2024年的預測如下：

AI在HPC中的應用顯示，AI, ML and DL驅(qū)動HPC增長，68%用戶在同樣的HPC系統(tǒng)上運行仿真應用和分析應用；超過一半（56.7%）的用戶在外部云上運行HPDA/AI負載。

相比線下傳統(tǒng)同用服務器，專用的AI服務器以4倍的增長速度增長。專業(yè)的深度學習系統(tǒng)增長率超過專用的機器學習系統(tǒng)。

對百億億次系統(tǒng)安裝時間和地點的預測——現(xiàn)在大部分都包括人工智能。

中國人工智能發(fā)展得益于CPS推動，中國半數(shù)以上的主要人工智能企業(yè)都與百度、阿里巴巴和騰訊有融資關(guān)系。

人工智能創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的不同看法

在美國：許多AI HW初創(chuàng)公司的觀點是，每個公司都能在自己的專業(yè)領(lǐng)域找到自己的利基市場，并在該應用中獲勝，無論是圖像處理、NLP還是其他一些人工智能應用。

在中國：公司的趨勢是將會有少數(shù)“贏家”或成功的公司，其余的將會淡出市場。例如，百度預測未來，70%的服務器將擁有人工智能處理器。并在AI領(lǐng)域不斷布局：

?百度昆侖、XPU：通用、靈活、高效、高計算能力的人工智能處理器。

?三星制造，14nm, 512gb /s的芯片外內(nèi)存，260 TOPS。

?兩個芯片：昆侖818-300(訓練)和昆侖818-100(推理)。

?許多應用領(lǐng)域，包括語音、NLP、圖像識別、ADS等。

百億億次競賽將推動新技術(shù)的發(fā)展

?全球Exascale（百億億級）競賽增加了對超級計算機細分市場的投資，并引發(fā)了對高性能計算的廣泛興趣。

?百億億級系統(tǒng)正在為高性能計算、人工智能、高性能掌上電腦等設(shè)計。

?這將推動新處理器類型、新內(nèi)存、新系統(tǒng)設(shè)計、新軟件等。

?在某些情況下，高性能計算的戰(zhàn)略意義太大，無法依賴外國資源

?這導致了自主技術(shù)倡議

存儲系統(tǒng)將變得越來越重要

?數(shù)據(jù)密集型高性能計算正在推動新的存儲需求

?迭代方法將擴大需要存儲的數(shù)據(jù)量的大小

?未來的架構(gòu)將允許計算和存儲在HPC基礎(chǔ)設(shè)施上更加普遍地發(fā)生

?元數(shù)據(jù)管理將處理存儲在多個地理位置和環(huán)境中的數(shù)據(jù)

?物理分布的、全球共享內(nèi)存將變得更加重要

?存儲軟件需要內(nèi)置更多的智能

人工智能將比其他IT行業(yè)增長更快

?人工智能市場還處于早期階段，但已經(jīng)非常有用(如視覺和語音識別)

?一旦更好地理解，就會有許多高價值的用例來驅(qū)動采用

?推理技術(shù)的進步將減少當今人工智能任務所需的訓練量

?但培訓需求將增長，以支持更具挑戰(zhàn)性的任務

?信任(透明度)問題是當今嚴重影響人工智能的問題，遲早會得到解決

?學習模型(ML, DL)已經(jīng)獲得了大部分人工智能的關(guān)注，但圖形分析也將發(fā)揮關(guān)鍵作用，其處理時間和空間關(guān)系的獨特能力。

從2021年開始，云上部署方案真正成為相對于線下部署講，降低成本預算的方案。調(diào)查表明，接近30%的用戶將降低線下HPC數(shù)據(jù)中心的建設(shè)投資，而加大云上投資。5%的用戶表示，他們講不再建設(shè)線下數(shù)據(jù)中心，而轉(zhuǎn)向采用云上服務；13%的用戶表示，他們由于使用了云而延遲建設(shè)線下數(shù)據(jù)中心。

從Hyperion Research調(diào)查報告來看，成本問題是用戶考慮HPC系統(tǒng)的第一指標，隨著云上成本降低，性能、AI等技術(shù)能力的補齊和增強，Cloud HPC是未來的發(fā)展主要驅(qū)動力之一，詳細分析參考“2021 HPC市場份額Update剖析”。

Hyperion Research相關(guān)報告內(nèi)容參考“2020年HPC市場總結(jié)和預測報告（附下載）”，報告下載鏈接：2020年HPC市場總結(jié)和預測報告。

報告下載：

2020年HPC市場總結(jié)和預測報告

2021年HPC市場分析匯總

ARM CPU處理器資料匯總（1）

ARM CPU處理器資料匯總（2）

ARM系列處理器應用技術(shù)完全手冊

CPU和GPU研究框架合集

本號資料全部上傳至知識星球，更多內(nèi)容請登錄智能計算芯知識（知識星球）星球下載全部資料。

免責申明：本號聚焦相關(guān)技術(shù)分享，內(nèi)容觀點不代表本號立場，可追溯內(nèi)容均注明來源，發(fā)布文章若存在版權(quán)等問題，請留言聯(lián)系刪除，謝謝。

電子書<服務器基礎(chǔ)知識全解(終極版)>更新完畢，知識點深度講解，提供182頁完整版下載。

獲取方式：點擊“閱讀原文”即可查看PPT可編輯版本和PDF閱讀版本詳情。

溫馨提示：

請搜索“AI_Architect”或“掃碼”關(guān)注公眾號實時掌握深度技術(shù)分享，點擊“閱讀原文”獲取更多原創(chuàng)技術(shù)干貨。