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      計算機行業算力租賃專題研究報告:大模型發展的關鍵引擎,看好AI算力高景氣持續.pdf

      • 上傳者:小**
      • 時間:2023/10/11
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      計算機行業算力租賃專題研究報告:大模型發展的關鍵引擎,看好AI算力高景氣持續。GPU為驅動AI技術發展以及應用落地的關鍵引擎,大模型訓練、微調、推理催生大量AI算力需求,英偉達 A100與H100供不應求,在此背景下,AI算力租賃需求爆發。我們認為由于下游大模型無論是技術側還是 應用側均呈百花齊放發展趨勢,而上游AI算力資源作為重要支撐,稀缺性凸顯,算力租賃市場需求將持續 旺盛,未來成長空間廣闊。1)根據英偉達與微軟聯合發布的論文,理論情況下用1個月訓練出1750億參數 大模型需要1024張A100,而訓練萬億參數GPT-4所需的A100卡可能達到萬張量級;2)ChatGPT迎重大更新, 微軟Copilot即將全面開放,大模型應用進一步走向實處。我們測算,大模型推理側GPU需求具備更大的增 長空間,未來每家龍頭大模型廠商推理側A100需求有望達到十萬張量級。

      大模型訓練中的故障與中斷問題對GPU集群的質與量提出了更高要求,云廠商的核心競爭力體現在資金、 軟硬件、下游客戶等多個層面。根據Meta團隊訓練實踐,雖然英偉達GPU具有優異的計算性能,但軟、硬 件等故障時常發生,各類任務頻繁重啟,訓練經常中斷,持續時間較短,理論上1個月能完成的訓練實際 用了3個月。所以云廠商不僅需要打造大規模算力集群以滿足客戶需求,還需具備強算力運維能力以幫助 客戶最大化利用已有的算力資源。我們認為現階段云廠商的核心競爭力在于AI算力規模,而在未來,云服 務能力將成為各大廠商搶占市場與客戶的關鍵。

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