【芯视野】数据中心群雄争夺 国产芯悄然觉醒

发布时间:2022-12-11 20:19:46 人气: 作者:147小编

在信息化的时代,数据中心是像水厂、电厂一样的重要基础设施,是数字经济的动力引擎。而数据中心的发展带动以服务器、存储为代表的IT算力设备的快速增长。伴随着人工智能、自动驾驶、智能制造等行业的快速兴起,数据中心这个“大蛋糕”成了香饽饽。业内普遍认为,数据中心是未来十年最值得关注的赛道之一。

四大因素驱动,数据中心成科技巨头兵家必争之地

云计算、AI对算力需求的快速增长是驱动数据中心增长的第一要素。

云计算的快速发展将成为未来算力的主要供给。全球云数据中心资本开支目前在以年复合20%以上速度增长,全球Top5的云厂商每年资本开支的绝大部分都投入在数据中心,并期望以自研服务器、创新网络结构、代建数据中心等降低投资和运营成本。另外,AI算法对算力需求的增长远超摩尔定律演进速度。OpenAI的模型显示,2010年以来业内最复杂的AI模型算力需求涨了100亿倍,人工智能训练模型算力需求水涨船高。

此外,大型云数据中心对提高效能提出了更高的要求。

业内分析指出,全球能源产量和碳中和预期将对算力消耗的增长造成制约,全球碳达峰将对算力能效比提出更高要求。提高计算效能的多种手段包括半导体制造工艺的进步;3D封装、晶圆级封装“化整为零”;存储介质的革命——存内运算;算力池概念的进化需要更高的芯片级互联带宽。

另外,迅速增长的数据应用需求也是促进数据中心发展的重要因素。

算力网络是新基建的下一个重心。在数据安全需要和算力打通的背景下,运营商发力具有算力感知和泛在计算能力的算力网络。算力网络以SDN和NFV为基础,目标实现应用部署匹配计算、网络转发感知计算、芯片能力增强计算。

最后,流量和应用不断向数据中心汇集。

近十年来移动流量的驱动因素从PC到移动互联网到云计算再到AIoT,全球流量仍在持续增长,且连接更广泛、数据类型更加非结构化、算力需求更多元化。

在以上四大因素的驱动下,数据中心市场不断增长。在中国信通院发布的《数据中心白皮书(2022年)》显示,全球数据中心市场保持平稳增长,2022年总收入将达到746亿美元。如此巨大的市场及未来更广阔的发展前景,谁不“眼红”呢?

全球数据中心市场规模

国外巨头“广撒网”

英特尔、英伟达和AMD作为数据中心领域的头部玩家,已经将他们的计划摆在桌面上,三巨头不再专注于某一领域,开启“广撒网”模式。

英特尔加码数据中心GPU

CPU时代的英特尔独占鳌头,近年来,确立“以数据为中心”转型目标的英特尔,持续通过并购等举措丰富自身在数据中心领域的布局,包括收购优质的FPGA、ASIC公司,再加上研发独立GPU、IPU、神经拟态芯片、量子计算芯片,以及研发统一编程软件工具oneAPI,实现了覆盖多重架构的产品组合。

英特尔GPU

今年2月,英特尔调整组织架构,正式成立加速计算系统与图形事业部(AXG);同时公布独立显卡Arc系列出货时间表,并宣称今年要卖上400万张;紧接着,5月的英特尔On产业创新峰会上,此前高调宣布回归显卡市场的英特尔,全新推出了一款面向数据中心的多用途独立GPU ——Arctic Sound-M(ATS-M);11月份,英特尔预告2024年将推出专为大型数据及AI训练而打造的全新XPU(CPU + GPU)处理器,表示在性能、计算密度、存储容量及频宽皆提升高达5倍,快速布局CPU+GPU领域。

英伟达:数据中心取代游戏业务成为新主角

在GPU图像处理器方面,英伟达是独立显卡GPU的长期霸主。随着近年来人工智能的发展,英伟达GPU也主导着AI芯片,在深度学习、自动驾驶等垂直领域成为无可争议的领导者,高性能的AI服务器几乎都采用了英伟达P100/V100/A100系列显卡。英伟达凭借GPU积累的算力优势,针对AI领域推出“GPU+CPU+DPU”三芯战略,布局游戏、数据中心、汽车三大业务。针对数据中心,英伟达推出了基于Arm架构的CPU Grace,Ampere架构GPU和BlueField架构DPU,以及整合算力和互联能力的融合加速卡进一步拉近算力和数据的距离。虽然英伟达数据中心业务2019年刚起步,但在CPU和DPU及融合方向新业务方面已不断成长。

近日英伟达发布的财报显示,Q3收入为59.3亿美元,同比下降17%,其中游戏部门销售额同比下滑了51%。但数据中心业务拯救了英伟达,该部分业务的销售额较上年同期增长了31%,达到38.3亿美元,已成新主角。

AMD:并购打造完整产品线

2022年AMD通过收购Xilinx完成了半导体行业历史上最大的一笔收购,因而拥有了最强大的领先计算、图形和自适应SoC产品组合,补齐FPGA短板。同年,AMD还以约19亿美元收购了DPU芯片厂商Pensando。DPU是数据中心继CPU和GPU之后第三颗重要的算力芯片,可帮助使用者获得超高性价比的算力,有效克服通信延迟,提升数据安全水平。

依托于自身原有的CPU、GPU及两起收购,AMD打造高性能CPU、GPU、FPGA及DPU芯片组合,拥有了完整产品线,为未来新型架构和应用布局。

对于三巨头在数据中心方面的布局,深存科技创始人&CEO袁静丰说:“各家芯片巨头在传统赛道上发展的同时也在进入新的领域。数据中心会变得越来越复杂,跨领域的异构体系会越来越多,企业不会在某一个单独的领域发展。通过系统性革新,多样化的架构也会越来越丰富,计算需要离数据越来越近,而不是传统的冯氏架构下计算与数据完全分离。”

中国企业择机突围

国外三巨头已然形成了鼎足而立的局面,不过近年来国内企业也在择机而动,奋起直追,试图突围。

然而,在这过程中,中国数据中心企业也面临着起步较晚、相对经验不足、人力资源较匮乏等问题。那么,国内数据中心的发展状况如何呢?袁静丰表示,国内的数据中心芯片,发力最早的是CPU领域,如申威、龙芯等,但是基本都集中在信创领域。2017-2018年开始发力GPU,诞生了很多初创公司,有些发展快的已进入量产阶段,有些还在设计和流片阶段。另外近几年国内DPU公司不断,应用以网络任务卸载为主,芯片的量产部署还在比较早期,也基本追随着国际产业的发展之路。这些年随着数据量的增加,存储容量和带宽的升级,围绕数据核心的计算存储变得越来越重要,以解决数据引力的问题,同时达到效率的倍增。

据悉,国产CPU企业以华为为代表,另外还包含申威、龙芯、飞腾、海光、宏芯、兆芯等。GPU领域主要有景嘉微、航锦科技、芯瞳半导体、壁仞科技、天数智芯等企业。在DPU方面,国内新兴企业以中科驭数、芯启源、云豹智能、星云智联、益思芯、边缘智芯等为代表。

企业的起步晚及资源缺少注定了与国外巨头的差距存在。

“差距还是比较大。”在被问到国产数据中心与国外巨头的差距时,袁静丰告诉集微网,“在互联网应用层面,国内外的差距相对少一些,比如电商、社交媒体、短视频、媒体播放应用等等,国内已经很成熟。但在PaaS和IaaS层面,还又是不少差距,目前在数据中心核心产业链上真正能够完成国产替代的还凤毛麟角。由于技术上缺乏数据中心底层核心器件开发的历史和经验,计算和加速领域基本被英伟达、英特尔及AMD、博通等国际巨头垄断。数据中心存储也是基本被三星、美光、西部数据、海力士、铠侠这样的企业垄断。”

但国内企业若一直追随国外巨头,技术上很难真正突破,随着新的趋势和迭代,我们去参与和部署一些新的赛道,才会有突破机会。国内企业应该向哪个方向发展以实现突围呢?

袁静丰表示,国产数据中心芯片除了解决传统赛道上的短板之外,需要切入新型赛道。比如国际上热门的计算存储,近数据计算和加速芯片,再比如新型封装Chiplet,新型材料的应用等等,都是重要的赛道。未来随着数据在数量、通量、响应时间要求上快速增长,综合在一起就是数据引力在指数级增加,计算资源需要离数据越来越近,以数据为核心的计算存储是关键,国外的大厂也在部署,但是我们的起点并不太晚。

对于未来国产数据中心的发展预期,袁静丰表示:“发展潜力巨大,中国会是全球最大的数据市场。从视频、智能化城市、数字产线、电商、自动驾驶等领域来看,市场机会巨大。此前十年中国打造了电商时代的商业模式,未来十年丰富的应用场景是国内核心基础产业发展的机会。在数据繁重场景下,需要重新思考架构、硬件、核心芯片等布局。”

不过袁静丰也表示,挑战是存在的,特别是底层芯片技术和人才的短缺。但他也相信在业内的共同努力和大力投入下,“中国芯”会迎来行业蓬勃发展的一天。

(校对/李梅)