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加速新冠疫苗研發(fā)，阿里云免費(fèi)開(kāi)放一切AI算力
自從阿里云宣布向全球公共科研機(jī)構(gòu)免費(fèi)開(kāi)放一切AI算力后，何萬(wàn)青博士就進(jìn)入了連軸轉(zhuǎn)狀態(tài)，經(jīng)常工作到凌晨。作為阿里云高性能計(jì)算團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，他要對(duì)接大量科研機(jī)構(gòu)、高校院所以及化學(xué)、生物醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的需求。
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這些機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家，在這個(gè)特殊的階段，都是想快捷利用阿里云的超大規(guī)模算力，來(lái)縮短藥物研發(fā)周期，以盡早讓相關(guān)的疫苗、特效藥上市，控制住新型冠狀病毒感染肺炎疫情。
在免費(fèi)開(kāi)放算力之前，阿里云的超大規(guī)模算力早就服務(wù)于多家生物醫(yī)藥機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家，一個(gè)典型代表就是全球 健康 藥物研發(fā)中心GHDDI。
GHDDI是由蓋茨基金會(huì)、清華大學(xué)和北京市政府三方聯(lián)合成立的公共衛(wèi)生與藥物創(chuàng)新機(jī)構(gòu)。主要為建設(shè)新藥研發(fā)和轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新平臺(tái)，加強(qiáng)醫(yī)藥研究和開(kāi)發(fā)。
2017年，GHDDI成立的第二年，阿里云就開(kāi)始為GHDDI的各類(lèi)新藥研發(fā)、化合物篩選等提供算力支持。
在新型冠狀病毒感染肺炎疫情發(fā)生后，GHDDI也在1月27日上線(xiàn)了“一站式科研數(shù)據(jù)與信息共享平臺(tái)”，這是一個(gè)基于阿里云的藥物研發(fā)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，主要功能有四個(gè)：
針對(duì)SARS/MERS等冠狀病毒的 歷史 藥物研發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與集成；
開(kāi)放相關(guān)臨床前和臨床數(shù)據(jù)資源；
計(jì)算靶點(diǎn)和藥物分子性質(zhì)；
跟進(jìn)新型冠狀病毒最新科研動(dòng)態(tài)，實(shí)時(shí)向科學(xué)界和公眾公布，為新型冠狀病毒科學(xué)研究提供重要數(shù)據(jù)支撐。
很多人會(huì)有疑問(wèn)，藥物研發(fā)屬于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，超大規(guī)模算力屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，為什么藥物研發(fā)要用到超大規(guī)模算力？而且GHDDI宣布上線(xiàn)研發(fā)平臺(tái)以及阿里云宣布免費(fèi)提供相關(guān)算力后，為什么眾多機(jī)構(gòu)和專(zhuān)家趨之若鶩？
何萬(wàn)青博士說(shuō)，這跟藥物研發(fā)的流程不無(wú)關(guān)系。
通常一款藥物的研發(fā)，始于病毒的“毒株分離”，然后進(jìn)行測(cè)序分析；找到病毒的靶點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證；尋找對(duì)應(yīng)化合物；合成先導(dǎo)化合物；評(píng)估研究和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)；制劑合成；臨床試驗(yàn)以及上市等步驟。
說(shuō)起來(lái)很簡(jiǎn)單，實(shí)際上新藥研發(fā)卻是個(gè)費(fèi)錢(qián)費(fèi)力更費(fèi)時(shí)間的過(guò)程，數(shù)據(jù)顯示，在美國(guó)研發(fā)一種新藥，從項(xiàng)目啟動(dòng)到被FDA（美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局）批準(zhǔn)上市，平均需要花費(fèi)10-15年的時(shí)間，耗資超過(guò)13億美元。
目前，針對(duì)新型冠狀病毒疫苗和新藥的研究，已經(jīng)完成了“毒株分離”的“濕實(shí)驗(yàn)”，“基因測(cè)序”工作也已經(jīng)結(jié)束，接下來(lái)就要了“干實(shí)驗(yàn)”階段?！案蓪?shí)驗(yàn)”階段，涵蓋對(duì)病毒靶點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證、尋找對(duì)應(yīng)化合物等過(guò)程。
可以這么理解，生物醫(yī)藥領(lǐng)域的“濕實(shí)驗(yàn)”，主要是在實(shí)驗(yàn)室里的研究工作，“干實(shí)驗(yàn)”就要靠超大規(guī)模算力幫忙。
何萬(wàn)青博士解釋?zhuān)疤貏e是尋找對(duì)應(yīng)化合物，一定要調(diào)用超大規(guī)模算力，因?yàn)榭晒┲瞥伤幬锏幕衔镉?000-15000種。要先從龐雜的化合物中找到針對(duì)病毒合適的‘進(jìn)攻方向’，再進(jìn)行合成和拼接，如果都要從實(shí)驗(yàn)室里一一比對(duì)，那就太浪費(fèi)時(shí)間了。”
然而云計(jì)算可以解決這些耗時(shí)的環(huán)節(jié)。
例如與阿里云合作的全球 健康 藥物研發(fā)中心GHDDI，具備了上千種化合物的數(shù)據(jù)庫(kù)，這些化合物的性質(zhì)、藥效也都已經(jīng)掌握，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，可以加快找到遏制新型冠狀病毒對(duì)應(yīng)化合物的速度。
特別重要的是，面對(duì)人類(lèi)共同的敵人-病毒，公共科研機(jī)構(gòu)更需要無(wú)需排隊(duì)，隨時(shí)可以得到彈性伸縮、數(shù)據(jù)交流和發(fā)布更加方便的協(xié)同環(huán)境。
“在全國(guó)人民為配合切斷病毒傳染途經(jīng)而自我隔離的情況下，阿里云彈性高性能計(jì)算EHPC平臺(tái)和超級(jí)計(jì)算集群SCC恰好解決這個(gè)燃眉之急。這也印證了阿里的一句土話(huà)‘此時(shí)此刻，非我莫屬’?！焙尾┦空f(shuō)。
但是，就算通過(guò)云計(jì)算找到了對(duì)應(yīng)化合物，按照流程還要進(jìn)行“先導(dǎo)化合物合成”、“動(dòng)物實(shí)驗(yàn)”、“臨床實(shí)驗(yàn)”等一大堆繁瑣的步驟，藥物和疫苗研發(fā)的速度，極有可能趕不上疫情發(fā)展的周期。
換句話(huà)說(shuō)，就是沒(méi)等新藥研發(fā)出來(lái)，疫情就已經(jīng)結(jié)束了。
好在針對(duì)新型冠狀病毒新藥和疫苗的研發(fā)，還有一條路可以選，“老藥新用”。
“老藥新用”指的不僅僅是藥物，還可以是相關(guān)的治療經(jīng)驗(yàn)。
此前類(lèi)似的SARS/MERS等疫情爆發(fā)后，醫(yī)學(xué)界留有大量的 歷史 藥物研發(fā)以及臨床數(shù)據(jù)，還有很多醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)散落全球各地，這些都可能成為這次新型冠狀病毒治療突破口。
調(diào)用篩選醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，分析 歷史 數(shù)據(jù)時(shí)，超大規(guī)模算力也會(huì)派上大用場(chǎng)。
比如GHDDI在上線(xiàn)研發(fā)平臺(tái)就表示，目前研發(fā)平臺(tái)已經(jīng)涵蓋既往冠狀病毒相關(guān)研究中涉及的900多個(gè)小分子在不同階段的相關(guān)實(shí)驗(yàn)信息，“希望科研界能參與提煉有用信息并得到幫助或啟示”。
何博士感慨，“有了超大規(guī)模算力的幫助，在‘軍情緊急’的情況下，也不用完全從‘0’開(kāi)始了?！?/p>
而GHDDI上線(xiàn)研發(fā)平臺(tái)后，也致謝阿里云團(tuán)隊(duì)協(xié)助部署后端并提供計(jì)算資源。
何萬(wàn)青博士團(tuán)隊(duì)中還有很多技術(shù)專(zhuān)家，比如孫相征和余洋等人，目前的工作就是對(duì)接GHDDI以及各類(lèi)科研機(jī)構(gòu)、專(zhuān)家們的需求。
這些計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的大牛說(shuō)，他們并不是醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)出身，能做的只是為研究人員提供算力保障、優(yōu)化技術(shù)支持和應(yīng)用答疑等“后勤工作”，讓科學(xué)家能夠?qū)Ｗ⒂趯W(xué)科本身的科研突破，而無(wú)需耗費(fèi)太多精力去學(xué)習(xí)“交叉學(xué)科”的計(jì)算技術(shù)，但是他們看到了越來(lái)越多的生物醫(yī)學(xué)專(zhuān)家加入了進(jìn)來(lái)，感受到了“很強(qiáng)的使命感”，大家都在用自己的綿薄之力，加速對(duì)新型冠狀病毒的研究以及相關(guān)藥物、疫苗的研發(fā)。
阿里云服務(wù)器主要用途是什么？
阿里云服務(wù)器主要用途可以分為以下幾個(gè)方面：
1.網(wǎng)站托管：可以將網(wǎng)站和應(yīng)用程序部署到阿里云服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的訪問(wèn)和數(shù)據(jù)交互。
2.云存儲(chǔ)：阿里云服務(wù)器提供了大容量的云存儲(chǔ)服務(wù)，可以用于數(shù)據(jù)備份、文件存儲(chǔ)等。
3.應(yīng)用開(kāi)發(fā)：阿里云服務(wù)器可以提供開(kāi)發(fā)環(huán)境、測(cè)試環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境，支持各種編程語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)框架。
4.數(shù)據(jù)分析：阿里云服務(wù)器可以提供大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，使用戶(hù)可以處理批量的數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。
5.游戲運(yùn)營(yíng)：阿里云服務(wù)器可以提供游戲服務(wù)器和游戲運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，支持多種游戲類(lèi)型和開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。
總的來(lái)說(shuō)，阿里云服務(wù)器可以滿(mǎn)足各種不同用途的企業(yè)和個(gè)人的需求，是一個(gè)功能強(qiáng)大的云計(jì)算平臺(tái)。
以上內(nèi)容參考：藍(lán)
阿里云推出的針對(duì)人工智能的“神龍服務(wù)器”有多厲害？
作為專(zhuān)業(yè)人士來(lái)說(shuō)說(shuō)我了解的“神龍服務(wù)器”有多厲害吧。
總體上來(lái)說(shuō)，神龍給我的感覺(jué)就是計(jì)算屆的一個(gè)異類(lèi)，因?yàn)樗恢痹诖蚱瞥Ｒ?guī)，不斷更新我們的認(rèn)知。
大家都知道，云計(jì)算能夠?qū)⒊汕先f(wàn)臺(tái)計(jì)算機(jī)的算力聚合起來(lái)，相當(dāng)于突破了計(jì)算機(jī)硬件資源的算力和物理堆砌芯片兩大瓶頸。神龍的誕生，就是改變了用戶(hù)在云上獲取算力的方式，意味著用戶(hù)可以直接在云上獲取物理機(jī)的性能。
不僅如此，阿里云發(fā)布的基于神龍?jiān)品?wù)器的SCC-GN6，還是業(yè)界首個(gè)公共云異構(gòu)超算集群。這個(gè)產(chǎn)品同樣打破了常規(guī)，突破了傳統(tǒng)芯片性能的極限，直接推動(dòng)GPU異構(gòu)計(jì)算進(jìn)入云超算時(shí)代。
通俗一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，就是有了基于神龍?jiān)品?wù)器的SCC-GN6，就可以為人工智能場(chǎng)景提供高性能計(jì)算能力，無(wú)人駕駛、智能推薦、機(jī)器翻譯等都可以從中受益。
基于神龍?jiān)品?wù)器的SCC-GN6的出現(xiàn)，還破解了目前單純堆砌芯片得到的性能已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)用戶(hù)需求的困局。
例如，原本深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要好幾天的時(shí)間才能完成，如果在云上構(gòu)建的異構(gòu)計(jì)算集群，時(shí)間就會(huì)大大縮短。可以說(shuō)，在云上構(gòu)建異構(gòu)超算集這已經(jīng)成為企業(yè)進(jìn)行大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的最佳選擇。
總之，我認(rèn)為神龍服務(wù)器一直在挑戰(zhàn)算力的極限，是當(dāng)下業(yè)內(nèi)非常厲害的產(chǎn)品。
從計(jì)算機(jī)硬件設(shè)計(jì)的角度分析如何提供更為豐富的算力
自上世紀(jì)90年代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)誕生以來(lái)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展和逐步成熟，并日益深入的滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，2020年全球范圍內(nèi)爆發(fā)的新冠疫情又進(jìn)一步加速了這一趨勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新階段，即世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。
黨中央、國(guó)務(wù)院和各級(jí)政府高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從2015年《中國(guó)制造2025》、《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》等政策出臺(tái)以來(lái)，中央和各級(jí)地方陸續(xù)以推出系列數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的措施，并支持雄安新區(qū)、浙江、福建等六個(gè)地區(qū)建設(shè)國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)，支持北京、上海、深圳、西安等地建設(shè)國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)。2020年國(guó)家進(jìn)一步提出加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并明確將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素寫(xiě)入政策文件，這些將為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展奠定更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，土地、水源和工具是關(guān)鍵資源。工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，能源、原材料、機(jī)器設(shè)備和生產(chǎn)工藝等是關(guān)鍵資源。那數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵資源是什么呢？數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵資源是數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的原材料，各種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中都在源源不斷的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的組織也將數(shù)據(jù)當(dāng)作一種資產(chǎn)，在政策層面數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新型生產(chǎn)要素。算力相當(dāng)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的機(jī)器設(shè)備和生產(chǎn)力，面向各種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或應(yīng)用都離不開(kāi)算力的加工和計(jì)算，而且對(duì)算力的需求和要求也越來(lái)越高。算法是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)工藝，面向圖像、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等不同的應(yīng)用場(chǎng)景和領(lǐng)域的算法也層出不窮，算法的提升和改進(jìn)可以提高算力的效率和更多的挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
本文重點(diǎn)分析算力方面內(nèi)容，介紹算力市場(chǎng)總體情況，當(dāng)前算力發(fā)展的特點(diǎn)和趨勢(shì)，以及重點(diǎn)算力供應(yīng)方式等。
一、算力需求快速增長(zhǎng)，算力投資具有多重經(jīng)濟(jì)價(jià)值
算力即計(jì)算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類(lèi)芯片，具體由計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算集群和各類(lèi)智能終端等承載。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，算法的復(fù)雜程度不斷提高，對(duì)算力需求越來(lái)越高。算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和核心生產(chǎn)力，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用，根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長(zhǎng)3.3‰和1.8‰。
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)λ懔Φ男枨笠矊⒊时ㄊ皆鲩L(zhǎng)。根據(jù)華為發(fā)布的《泛在算力：智能社會(huì)的基石》報(bào)告，預(yù)計(jì)到2030年人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、AR/VR 等總共對(duì)算力的需求將達(dá)到3.39萬(wàn)EFLOPS，并且將共同對(duì)算力形成隨時(shí)、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力將超過(guò)1.6萬(wàn)EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開(kāi)發(fā)的GPT-3模型涉及1750億個(gè)參數(shù)，對(duì)算力的需求達(dá)到3640PFLOPS，目前國(guó)內(nèi)也有研究團(tuán)隊(duì)在跟進(jìn)中文GPT-3模型的研究。
算力投資具有多重經(jīng)濟(jì)價(jià)值，不僅直接帶動(dòng)服務(wù)器行業(yè)及上游芯片、電子等行業(yè)的發(fā)展，而且算力價(jià)值的發(fā)揮將帶動(dòng)各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和效率提升等，帶來(lái)更大的間接經(jīng)濟(jì)價(jià)值。根據(jù)《泛在算力：智能社會(huì)的基石》報(bào)告，每投入1美元算力即可以帶動(dòng)芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、智能終端、高速網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域約4.7美元的直接產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)；在傳統(tǒng)工廠改造為智能化工廠的場(chǎng)景下，每1美元的算力投入，可以帶動(dòng)10美元的相關(guān)產(chǎn)值提升。
二、算力發(fā)展的特點(diǎn)及趨勢(shì)
隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加和算法復(fù)雜度的提升，以及應(yīng)用多樣性的不斷豐富，對(duì)算力提出的要求也越來(lái)越高，當(dāng)前算力發(fā)展呈現(xiàn)出三方面的特點(diǎn)，一是多種架構(gòu)百花齊放的狀態(tài)，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發(fā)展，三是專(zhuān)用算力日漸成勢(shì)。
近年來(lái)多種算力架構(gòu)并存并快速發(fā)展。曾經(jīng)x86架構(gòu)的算力占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構(gòu)市場(chǎng)，海光信息通過(guò)跟AMD合作獲得x86架構(gòu)的授權(quán)；如今基于ARM架構(gòu)的算力份額不斷擴(kuò)大，特別是在移動(dòng)端ARM架構(gòu)算力成為主流，華為海思等主要產(chǎn)品是基于ARM架構(gòu)，另外天津飛騰的產(chǎn)品也是基于ARM架構(gòu)。隨著人工智能等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達(dá)在GPU算力市場(chǎng)占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導(dǎo)致市場(chǎng)上GPU卡供不應(yīng)求。近幾年國(guó)內(nèi)也出現(xiàn)幾個(gè)GPU方面的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，如寒武紀(jì)、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構(gòu)、類(lèi)腦架構(gòu)等算力也不斷涌現(xiàn)，不過(guò)這些算力剛剛起步，在應(yīng)用生態(tài)等方面還需要一定較長(zhǎng)的培育過(guò)程。
中心化算力和邊緣終端算力快速發(fā)展。隨著7nm制程日漸成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移動(dòng)端智能手機(jī)的處理器算力部分也已經(jīng)采用7nm制程。臺(tái)積電的7nm制程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，并開(kāi)始攻關(guān)3nm工藝制程；中芯國(guó)際7nm工藝制程仍在技術(shù)攻關(guān)當(dāng)中。隨著5G及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動(dòng)駕駛、智慧安防、智慧城市等領(lǐng)域算力需求。地平線(xiàn)自動(dòng)駕駛芯片已經(jīng)量產(chǎn)，英偉達(dá)jetson產(chǎn)品在嵌入式終端產(chǎn)品應(yīng)用廣泛，其他針對(duì)特定領(lǐng)域?qū)Ｓ眠吘壗K端芯片創(chuàng)業(yè)公司層出不窮。
針對(duì)圖像、語(yǔ)音等特定領(lǐng)域的專(zhuān)用算力日漸成勢(shì)。一方面是芯片工藝制程越來(lái)越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯(lián)網(wǎng)智能終端對(duì)功耗的要求等，針對(duì)特定領(lǐng)域的專(zhuān)用芯片層出不窮，并且越來(lái)越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專(zhuān)為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的算力，阿里平頭哥的含光NPU專(zhuān)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制的算力，賽靈思的FPGA算力，百度研發(fā)針對(duì)語(yǔ)音領(lǐng)域的鴻鵠芯片以及云知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語(yǔ)音相關(guān)的芯片，北京君正、云天勵(lì)飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對(duì)視覺(jué)和視頻處理相關(guān)的專(zhuān)用芯片。
三、算力供應(yīng)以公有云和自建算力為主，多種方式相補(bǔ)充
當(dāng)前的算力供給主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要來(lái)源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補(bǔ)充。
規(guī)?；乃懔?yīng)通常通過(guò)數(shù)據(jù)中來(lái)承載，新建數(shù)據(jù)中心的不斷增加，將帶動(dòng)未來(lái)算力資源的供應(yīng)不斷擴(kuò)大。據(jù)中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)數(shù)據(jù)中心數(shù)量大約為7.4萬(wàn)個(gè)，大約能占全球數(shù)據(jù)中心總量的23%，其中大型數(shù)據(jù)中心占比12.7%；在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模達(dá)到265.8萬(wàn)架，同比增長(zhǎng)28.7%；在建數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模約185萬(wàn)架，同比增加約43萬(wàn)架。2020年國(guó)家大力支持“新基建”建設(shè)以來(lái)，數(shù)據(jù)中心作為“新基建”的重要內(nèi)容，京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角等算力需求地區(qū)，以及中西部能源資源集中的區(qū)域，如內(nèi)蒙、山西等，均在推進(jìn)新的大中型數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。
公有云以其穩(wěn)定和易用等特點(diǎn)，成為許多企業(yè)特別是中小企業(yè)的算力首選方式。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，阿里云服務(wù)器總數(shù)接近200萬(wàn)臺(tái)，騰訊云服務(wù)器總數(shù)超過(guò)110萬(wàn)臺(tái)，華為云、百度云、京東云、AWS等云廠商服務(wù)器總數(shù)未找到確切數(shù)據(jù)，保守估計(jì)各類(lèi)云廠商服務(wù)器總數(shù)之和也超過(guò)500萬(wàn)臺(tái)。而且在國(guó)家宣布大力支持“新基建”建設(shè)之后，騰訊宣布未來(lái)五年將投資5000億元用于云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心等新基建項(xiàng)目的進(jìn)一步布局，阿里云宣布未來(lái)三年阿里將投2000億元用于面向未來(lái)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)及重大核心技術(shù)研發(fā)攻堅(jiān)，百度宣布預(yù)計(jì)到2030年百度智能云服務(wù)器臺(tái)數(shù)將超過(guò)500萬(wàn)臺(tái)。各大云廠商仍在繼續(xù)加大算力投入，公有云算力供應(yīng)將會(huì)更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特點(diǎn)，成為政府、大企業(yè)及其他關(guān)注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過(guò)自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力，滿(mǎn)足自身各項(xiàng)業(yè)務(wù)的算力需求。許多互聯(lián)網(wǎng)公司在剛開(kāi)始時(shí)選擇使用公有云服務(wù)，但規(guī)模發(fā)展到一定程度時(shí)通常都會(huì)開(kāi)始自建或租賃數(shù)據(jù)中心的方式自建算力。其他有部分各種類(lèi)型的企業(yè)，出于安全、商業(yè)機(jī)密和隱私等方面的考慮，不意愿把數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)等放到阿里云等公有云上，往往選擇托管服務(wù)器的方式自建算力，規(guī)模更小企業(yè)直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數(shù)據(jù)中心，計(jì)劃部署30萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，字節(jié)跳動(dòng)等大型互聯(lián)網(wǎng)公司都在不斷加大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。
超算中心和地方算力中心作為算力供應(yīng)有效的補(bǔ)充方式，適合于大規(guī)模計(jì)算需求的應(yīng)用領(lǐng)域。截至2020年，科技部批準(zhǔn)建立的國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心共有八所，分別是國(guó)家超級(jí)計(jì)算天津中心、廣州中心、深圳中心、長(zhǎng)沙中心、濟(jì)南中心、無(wú)錫中心、鄭州中心和昆山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級(jí)過(guò)程中超算中心逐步增加了異構(gòu)GPU算力資源。超算中心較好的滿(mǎn)足和彌補(bǔ)了高?？蒲兄兴懔Y源的需求，特別是在工業(yè)仿真、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)主要省市地區(qū)基本都投資建設(shè)了當(dāng)?shù)厮懔χ行?，重點(diǎn)服務(wù)本地科研和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規(guī)模并不大，計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)在200-500之間居多，主要服務(wù)于當(dāng)?shù)貧庀?、工業(yè)仿真和生物信息等領(lǐng)域計(jì)算需求。此外，2020年以來(lái)，武漢、南京、珠海、許昌等地區(qū)正在建設(shè)人工智能計(jì)算中心，將在一定程度上彌補(bǔ)當(dāng)前規(guī)?；疉I算力不足的情況。
結(jié)語(yǔ)
算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)力和引擎，越來(lái)越成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的體現(xiàn)。根據(jù)IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2020全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》，中國(guó)和美國(guó)的算力建設(shè)在全球處于領(lǐng)先地位，美國(guó)的算力無(wú)論在規(guī)模、效率、應(yīng)用水平等方面都領(lǐng)先于中國(guó)。此外，從算力芯片供應(yīng)角度看，美國(guó)的英特爾、AMD、英偉達(dá)等企業(yè)幾乎占了全球的絕大部分的市場(chǎng)份額?？梢?jiàn)，中國(guó)在算力建設(shè)和發(fā)展仍然需要加大投入和加強(qiáng)研發(fā)等，發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的同時(shí)彌補(bǔ)不足，從而為數(shù)字經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期發(fā)展奠定更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
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