人工智慧催生伺服器市場“新貴” 2022年預計市場規模將達176億美元
視覺中國
近日，浪潮釋出新款AI應用伺服器AGX－5。而在不久前，英偉達、華為等巨頭也紛紛推出AI硬體產品。產品密集釋出，AI硬體市場火爆。據國際資料公司（IDC）公佈的《2017年中國AI基礎架構市場調查報告》（以下簡稱《報告》），2017年AI硬體銷售額同比增長235%，在AI整體市場佔比72.4%。
傳統印象中，伺服器是提供計算服務的硬體，難言“時髦”。但風生水起的人工智慧、大資料、雲端計算都離不開伺服器，由此，被架到風口上的伺服器產業駛入發展快車道。
與傳統伺服器比，AI伺服器強在何處？伺服器如何重新整理速度，以與快速發展的AI相適應？前者的應用場景和挑戰在何處？
資料暴漲 傳統算力難達要求
“梯子很長，但還遠遠夠不到月亮”，人們用這句話形容當今AI所處的階段，但“夠不到”不等於不努力，特別是計算力的提升已讓AI應用無處不在。越來越多的企業開始將AI，或者 “+AI”作為自身轉型的重要方向，但難題在於AI對計算能力的高要求。
演算法的突破與資料洪流的爆發成就了人工智慧行業，並使得幾乎所有的機器輔助功能都變為可能，更好的電影推薦、智慧穿戴，甚至無人駕駛汽車、預防性醫療保健，都近在眼前，或者即將實現。但目前應用終端的發展遠遠走在硬體架構的前面，現有計算平臺已經不足以完成人工智慧對於龐大運算量的需求。
多位專家表示，當下，人工智慧、大資料、雲端計算的火熱程度無以復加，三者形成“鐵三角”：大資料是人工智慧的基石，目前的深度學習主要是建立在大資料的基礎上，即對大資料進行訓練，並從中歸納出可以被計算機運用在類似資料上的知識或規律；雲端計算作為計算、儲存等資源的基礎平臺，為智慧計算提供算力的承載。
浪潮集團副總裁彭震認為，結合了人工智慧、大資料、雲端計算的智慧計算，主導了計算的需求和走向。AI伺服器就是面向智慧計算的核心產品，並且為伺服器市場帶來了強勁的增長動力。
從釋出資訊來看，AGX－5可提供每秒兩千萬億次的單機AI計算效能。與之前同類GPU（圖形處理器）伺服器相比，支援4倍超大規模深度神經網路模型且訓練速度提高10倍。
浪潮AI&HPC總經理劉軍認為，人工智慧需求下的CPU已跟不上形勢，GPU成為“網紅”，伺服器市場走向AI時代，加速器的整合、機器學習、深度學習等工作負載成為AI伺服器區別於以往的標籤。目前，浪潮佔據了57%的AI伺服器國內市場份額，並且AI伺服器發貨量增長600%，5倍於全球平均增長。這一成績的取得，既源於自身實力和努力，也得益於整個時代賦予的機會。
群雄逐鹿 未來市場表現可期
《報告》顯示，2017年中國AI伺服器整體銷售額5.68億美元，出貨量27863臺。面對著巨大的市場，為AI提供計算服務的伺服器行業紛紛追隨“風口”發力AI伺服器領域。但不是所有伺服器都能滿足時代的需求，於是競爭來了。
巨大的AI伺服器市場已經吸引了全球各大伺服器巨頭進入，動作頻頻，呈現出群雄逐鹿之勢。
2017年伊始，浪潮對外宣佈成立人工智慧與高效能產品部，並先後釋出了ABC（人工智慧、大資料、雲端計算）一體機，基於英偉達的GPU技術的全線AI計算產品和方案以及基於FPGA的AI加速方案等。而9月初，國際IT巨頭思科推出了其首款面向密集的深度學習工作負載的伺服器；戴爾EMC也拿出了自己的“看家”AI伺服器……可以說，AI伺服器成為全球各大伺服器廠商爭搶的高地。
“用於AI工作負載的伺服器是伺服器市場中增長迅速的一部分，AI伺服器基礎設施市場規模將在2022年達到176億美元。”近期IDC釋出的《全球AI伺服器基礎設施預測,2018—2022》報告顯示出“大蛋糕”的誘人之處，IDC的預測是：到2021年全球AI支出將增加50％以上。
群雄逐鹿AI伺服器市場，誰能笑到最後？劉軍認為，對趨勢的把握、模式先進，技術領先很重要。
也有業內專家表示，從產業發展規律來看，重視研發並且持續投入，企業發展的持續動力才長久；同時，在講求“使用者體驗”的時代，面向客戶具體業務，提供從研發、生產、供貨到實施運維等業務鏈條服務才是“王道”。
應用場景多樣 定製化趨勢凸顯
人工智慧的核心是機器學習，使計算機具有智慧的根本途徑也是機器學習。藉助AI伺服器，機器學習的應用場景已經十分廣泛，比如影象識別、自然語言處理、醫療診斷、市場分析、故障檢測……
有專家認為，企業 AI 化需求的不斷加深，需要有非常強大的計算平臺來支撐線上推理和線下訓練，這種AI 計算平臺涉及到 GPU、CPU、TPU、FPGA 等硬體，都有相應的頂尖企業對應，比如英偉達 GPU 以卓越效能取勝，英特爾在 CPU 上優勢明顯，谷歌以專用 TPU 加速器瞄準深度學習場景。
中國信通院今年8月釋出的《人工智慧發展白皮書技術架構篇》也肯定了這一趨勢。其中“深度學習使用 GPU 計算具有優異表現，催生了各類 GPU 伺服器， 帶動了 GPU 伺服器的快速發展；同時，也帶動了以服務的形式提供人工智慧所需要的能力，如深度學習計算類的計算平臺，以及語音識別、人臉識別等服務”。
目前浪潮的使用者涉及百度、阿里巴巴、騰訊、今日頭條、科大訊飛、網易等不同人工智慧方向的使用者。劉軍介紹，針對不同的行業需求，浪潮策略要點就是與AI企業合縱連橫構建生態。
如與科大訊飛聯手推出“AI Booster”方案，面向語音識別、智慧翻譯的訓練方案；在AI計算平臺方面，構建的全面的產品線，涵蓋線下訓練、線上推理、資源池化以及深度學習管理平臺；面向深度學習計算叢集，推出的自主研發的深度學習管理系統“AI Station”，幫助客戶快速部署深度學習訓練環境，全面管理深度學習訓練任務等。
責任編輯：陳近梅