1算力经济时代·数字中国万里行2023新型算力中心调研报告张广彬王海峰张翼I著出品指导2特别鸣谢3序：算力经济发展趋势分析与展望P0011、从洞察算力到提出“算力经济”2、狭义算力经济与广义算力经济3、AGI时代来临，模型服务（MaaS）商业模式呈现4、科学计算：传统科学与AI深度融合5、算网融合带来算力市场变局6、用算力服务标准确保算力服务健康发展P001P003P004P005P006P006第一章算力经济时代的基础设施新价值P007多类算力基础设施并行发展P011多元算力与高速互联P016高效绿色的数据存储与管理P022高安全数字基础设施是趋势P024绿色低碳持续推广P027能源与算力协同P029第二章多元算力：CPU+GPUP031GPU：大芯片与小芯片P033CPU：性能核与能效核P034摩尔谢幕，Chiplet当道P037●摩尔定律放缓P037●Chiplet简史P037●四等分：形似神不似P040Chiplet与芯片布局P041●网格架构：Arm与IntelP043Arm新升：NVIDIAGrace与AmpereOneP045网格架构的两类ChipletP049●EMIB及其带宽估算P053目录CONTENTS4第三章算存互连：Chiplet与CXLP055SRAM的面积律P056向上堆叠，翻越内存墙P057●回首eDRAM时光P061HBM崛起：从GPU到CPUP063●中介层：CoWoS与EMIBP065向下发展：基础层加持P067标准化：Chiplet和UCIe、CXLP072●CXL：内存的解耦与扩展P073●UCIe与异构算力P080●Chiplet的中国力量P084●Chiplet走出“初级阶段”P085第四章算力互连：由内及外，由小渐大P087为GPU而生的CPUP088NVLink之GPU互连P094NVLink组网超级集群P096InfiniBand扩大规模P102第五章绿色低碳和可持续发展P105液冷应用高性能计算中心跨越功耗墙P110液冷实践全栈数据中心理念落地P1111、业务前置模块化交付P1142、以全栈的视角垂直整合P1153、产业生态融合演化P117智算中心跑出液冷加速度P119节能减排新实践重构排碳之源P1212023新型算力中心调研报告·目录1序：算力经济发展趋势分析与展望在今年两会期间，我递交了一份关于算力发展的提案：关于合理规划算力网建设，确保东数西算健康发展的提案（W01072），核心内容是算力网和东数西算。在《算力经济时代·数字中国万里行2023新型算力中心调研报告》出版之际，希望通过这篇文章来解释这份提案产生的背景，同时也对当前算力经济的发展做一些展望。当人类社会从热力时代过渡到算力时代，计算也随之成为未来智能设备的关键驱动力，这点在数字经济时代尤为突出，算力经济名词也在2018年被提出。1、从洞察算力到提出“算力经济”算力经济最初定义的维度是比较简单的。在从事超级计算30余年的过程中，我对计算技术的发展和应用有深刻的理解，早期的超算并不倾向于使用GPU。2008年英伟达提出Fermi架构，将显卡扩展为通用计算GPU，希望用在超级计算机上，但在当时，GPU在科学计算的应用都不是很成功，如超级计算机中的曙光星云、天河1、天河2等在使用中的效果没有达到预想效果。到2010年，我们团队整理中国高性能计算机TOP100排行榜的计算机结构后发现，CPU+GPU正成为超级计算机的技术发展趋势。这一趋势在2015年之后更为明显，AlphaGo围棋大战之后，人工智能取得成功，发现GPU其实更适合深度学习，英伟达将GPU的应用重点从超级计算机转到人工智能上。全国政协委员中国科学院计算技术研究所研究员益企研究院首席专家顾问张云泉22023新型算力中心调研报告·序迈进算力经济时代一直以来，超级计算主要是做科学计算和基础研究，需要具备长期投资的理念，很难直接和国民经济发生关系，地方政府在算经济账时，会考虑投资的回报率是多少、投资周期是多长？多少年能收回投资成本？能拉动多大的经济增长？因此说服政府投资超级计算平台很难。2018年，有了“算力”这个名词后，这一问题出现了转折点。起初算力这个词来源于区块链、挖矿领域，相对比较狭窄、有点偏负面。但随着超级计算和人工智能、云计算的结合，甚至包括区块链和大数据的融合，“算力”似乎和国民经济的关系更密切了。过去面临的关于超算的经济回报问题，在人工智能时代（我们称之为“智能计算时代”），应该可以说清楚了。基于这个想法，在区块链的启发下，国内的专家们开始把超级计算的“计算”，泛化成“算力”。2018年，我参加地方政府的相关活动时提出“算力经济”这一理念，当时认为，随着超级计算技术的发展，大数据、云计算、人工智能、区块链彼此之间的融合创新，算力经济会成为经济发展的重要抓手，会成为地方政府新旧动能转换的重要手段。但在那时，“算力经济”其实还不太被社会接受。那时最热的是大数据、人工智能、区块链，但算力不热，没什么人谈“算力经济”。这一观点在随后就得到印证，2018年益企研究院（E企研究院）开启数字中国万里行，实地考察了全国8个超大规模云数据中心，并出版了首个《中国超大规模云数据中心考察报告》聚焦数据中心架构创新和技术迭代，探索智能基础设施的上层应用，呈现新技术和新型算力基础设施的价值。2019年发布的中国高性能计算机TOP100排行榜中我们发现，这一年超算应用的领域也发生了极大的变化。过去超算主要集中于科学计算、政府行业、能源行业、电力行业以及气象领域。但随着许多互联网公司开始申报超级计算机，在TOP100中，有30%的系统都来自互联网行业，比如云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频领域。这些领域对于计算需求的急剧上升，超级计算继续与互联网技术进行融合。同时，算力基础设施中除了云数据中心和超算中心，还出现智能计算中心为代表的算力基础设施。其中较为典型的案例就是国家超算济南中心科技园与腾讯在上海松江打造的人工智能计算中心。2020年，益企研究院发起数字中国万里行第三年之际，我在接受益企研究院访谈中，正式提出：我们即将进入一个依靠算力的人工智能时代，这3也是未来发展的必然趋势之一，同时，随着用户对算力需求的不断增长，算力经济时代将登上历史舞台。2020年后，我在相关调研实践中不断总结，最后形成了“超算与人工智能融合创新的算力经济时代”的思考。2、狭义算力经济与广义算力经济中国高性能计算机TOP100排行榜已经发布了20多年，行业一直通过排行榜观察中国超级计算产业的发展趋势。到2021年，我们又发现一个新的现象：在TOP100的前10名有7台机器，它们不是专门服务某些行业，而且这些机器没有具体的应用目标，是公司买过来之后专门用于卖算力的，而且这些机器性能很强。面对这个新出现的状况，TOP100的专家委员定义了一个新领域叫算力服务业。当时间进入2022年，算力服务的性能指标相比上一年已经翻倍，增长速度很快。算力服务业在2021~2022年的异军突起，也意味着中国正式进入算力经济时代，其背后的原因是超级计算技术的发展，大数据、人工智能、区块链彼此之间的融合创新，而这些因素背后的核心要素就是算力。算力应用已经开始渗透到千行万业之中，这也是在2018年提出算力经济概念之后，我们观察到这个行业的极速变化。算力经济最初定义的维度是比较简单的。首先计算要成为算力经济的核心，未来，以计算能力来衡量一个地方或地区的数字经济发展水平，使之成为一个很重要的指标。一个地区的算力产业是不是发达，也意味着数字经济是不是有机会，尤其在东数西算成为国家发展战略之后，算力经济也成为西部地区新一轮经济发展的强力抓手。就目前来说，针对算力还没有一个统一的定义，我们可以将其理解为硬件和软件的配合，共同执行某种计算需求的能力，这个定义现在看来不是很全面。我认为狭义的算力经济定义是指与算力强关联的算力服务产业链，其中包括了4类参与者：一是算力生产者，二是算力调度者，三是算力服务商，四是算力消费者；他们共同闭环成为一种商业模式。随着认识的深化，随后又有一个广义的“算力经济”，我们称之为算力+。这不是我一个人提出来的。凡是可以用到算力的国民经济的各个方向单元，都是算力经济的范围。只要以算力为核心生产要素，以算力为引擎，就都是广义的算力经济。这是数字经济很重要的一个组成部分，在数字经42023新型算力中心调研报告·序迈进算力经济时代济中的比重会越来越大。统计数据显示，在世界各国的算力排名中，中国排在世界第二，人均算力处于中等国家的水平，目前中国还是有很大的算力鸿沟。在我国，算力的需求毋庸置疑，人工智能、5G、区块链、元宇宙的发展都对算力提出了强烈的需求，其增长前景是没有问题的。现在有各种各样新的概念，很多课题组也开展了很多研究。在针对算力研究的著作中，《算力：数字经济的新引擎》这本书正式把算力进行系统的研究，提出来无数据不经济，这个定义非常好，比算力经济最初的概念更近了一步，提出了引擎性自主创新驱动的先进计算产业以及算力赋能和服务衍生的新模式、新业态形成了算力经济，作者是经济学家，从经济学角度阐述了算力对于经济的巨大影响力。书中指出，算力经济是数字经济衍生的新经济形态，数据作为主要的生产要素通过算力、算法的技术创新，促进数据经济和实体经济的深度融合，实现效率、效能、质量提升和经济结构优化升级。综上所述，围绕算力本身产生的算力服务产业中，我们看到里面有芯片、操作系统，我认为可以从狭义和广义两个角度来看算力经济，狭义的算力经济指算力服务业产业链；有更广义的算力经济叫数字产业化、产业数字化、城镇数字化这种提供各种基础设施、提供各种支撑保障的新模式、新业态，也就是是算力+产业。3、AGI时代来临，模型服务（MaaS）商业模式呈现随着算力经济的发展，超级计算机技术和人工智能融合创新会产生一类新的基建，专门用于人工智能计算的中心，也成为当下非常热的资产中心。就在ChatGPT面世之前，我们还不知道大模型可以实现令科技界为之兴奋的应用水平，只是知道它可以写一点新闻、聊天、画画，这些简单的功能会在更多应用场景中带来价值。从GPT3到ChatGPT的过程，是大模型技术发展的关键节点，也是中国人工智能之路和美国人工智能之路的分歧点。这两年大模型国内也有相当数量的公司参与其中，但我们追求的是参数量，从千亿级到万亿级很快的跃进，但是智能属性没有涌现。OpenAI走了另外一条路，利用人工反馈的训练机制，通过标注、对齐高质量数据，最后把这条路走通了，用千亿参数的大模型把通用智能挖掘出来了，这个事情是值得国内科技界去反思的。5另外一条路是人工智能内容生成AIGC，包括大家在微信朋友圈里看到各种画，也成为现在的热门赛道。在AIGC赛道国内已经有布局了，从上游、中游到下游都有一些中国公司在做。这些都意味着人工智能进入通用人工智能（AGI：ArtificialGeneralIntelligence）时代，具备五个特性：涌现性（参数超过临界值，模型能力实现突变）、工程化、通用性、密集型、颠覆性。这里就不多展开阐述。4、科学计算：传统科学与AI深度融合当计算改变科学，人工智能生物算法反过来被融合到科技计算建模中，相当于把数据科学和计算科学（AIforScience）整合在一起，这时产生一个新的“智能科学”赛道。以前科学计算的四个范式分别是实验科学、理论科学、计算科学和数据科学，智能科学范式（AI范式）被称之为第五范式。其代表是斩获2020年戈登贝尔奖的DeepPotential方法展示了AI和分子动力学模型的有效结合，在保证精度的同时，指数级地提升了物理模型的效率。基于科学计算的深度学习怎么反哺科学计算、解决计算问题，AI范式确实创造了新的科学计算的方向，尤其是制药这个行业特别有效，极大提高了科学计算的精度，降低了成本。比如近年来，AlphaFold等人工智能（AI）工具的出现，在生命科学领域促成了多项突破性进展。蛋白质的功能预测与设计成为最先受益的领域之一，在《科学》（Science）杂志上，Baker教授团队带来了蛋白质设计的又一项革命性突破：利用强化学习，“自上而下”（top-down）设计蛋白质复合物结构。在几年前，预测蛋白质三维结构都遥不可及，更不用说从头进行设计了。这套颠覆了传统方案的全新突破不仅可能为我们带来更有效的疫苗及药物，还有望引领蛋白质设计的全新时代。AIforScience的数据来自各个学科的数据积累；模型来自各领域科学家发现的科学原理和规律；算法源自机器学习算法和数值方法等方面的创新。需要多样算力融合的综合型智能计算平台，通过分布式异构并行体系结构，实现多样算力的融合、优势互补，为AI训练、AI推理、数值模拟等不同应用提供不同算力，实现高精度到低精度算力的全覆盖、多种计算类型的全覆盖，以及AI训练+推理全覆盖。65、算网融合带来算力市场变局在算力布局方面，国内目前有很多算力中心，有超算中心、智算中心，还有超大规模云数据中心，我认为未来算力中心慢慢会融合到统一的形态上，只是功能不同。随着算力中心的发展，我国的算网融合也取得了长足的进步。算力网络，是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。算力网络体系包括算力度量、算力感知、算力路由、算力编排、算力交易等内容。目前，中国联通、中国移动、中国电信的算网融合战略很清晰，标准也很清楚，他们将通过实施算网融合战略转型为算力供应商。6、用算力服务标准确保算力服务健康发展对于未来的展望讲过很多，东数西算工程标志着算力经济时代正式的拉开帷幕。未来，算力将加速普及，类似于电力插座变成算力插座。我们使用算力不需要带一台电脑，随便一个卡或者一个东西，就可以通过一个标准的计量方式来使用算力。未来还可能会出现类似于发电厂的算力工厂，尤其在西部地区会出现，据说在煤矿、水电站的附近已经开始建设算力工厂，电力极其便宜，成本特别低。工业时代有公路、电网，算力时代也有算力网络。随着算力服务的发展，未来在算网时代有三类不同角色：一是网络通信商，通过算网融合参与进来；另外超算的供应商、云计算供应商，通过超算互联网也会参与提供算力服务；还有国家电网通过建设发电厂，参与提供算力服务。三类角色从不同的技术途径抢占算力服务市场。基于此，市场也在呼唤算力服务标准，确保算力健康发展。新一年度的数字中国万里行即将开启，希望有更多的力量参与到算力+产业的考察实践中，推动中国算力经济的发展和升级。2023新型算力中心调研报告·序迈进算力经济时代72023新型算力中心调研报告CHAPTER1算力经济时代的基础设施新价值8第一章算力经济时代的基础设施新价值2023年始，ChatGPT和GPT-4再次掀起了人工智能的热潮，并打开了海量的应用场景：生成应用和布局、搜索和数据分析、程序生成和分析、文本生成、内容创作……ChatGPT基于其庞大的算力和算法分析，可覆盖教育、科研、新闻、游戏等行业。从2018年第一代生成式预训练模型GPT-1诞生以来，GPT系列模型几乎按照每年一代的速度进行迭代升级，2022年以来，新的通用人工智能开始以更加高效的方式解决海量的开放式任务，它更加接近人的智能，而且能够产生有智慧的内容，也带来了新的研究范式——基于一个非常强大的多模态基础模型，通过强化学习和人的反馈，不断解锁模型的新能力。ChatGPT是AI大模型创新从量变到质变长期积累的结果，是通用人工智能（AGI，ArtificialGeneralIntelligence）发展的重要里程碑。以GPT-4为例，超大规模预训练模型展示了一条通向通用人工智能的可能方向，人们通过输入提示词和多模态内容，便可生成多模态数据。更重要的是，它可以用自然语言方式生成任务描述，以非常灵活的方式应对大量长尾问题和开放性任务，甚至是一些主观的描述。“大模型+大算力+大数据”成为迈向通用人工智能的一条可行路径，比如大模型技术是自动驾驶行业近年的热议趋势。自动驾驶多模态大模型可以做到感知和决策一体化。在输出端，通过环境解码器可对3D环境进行重建，实现环境的可视化理解；行为解码可生成完整的路径规划；同时，动机解码器可以用自然语言描述推理的过程，进而使自动驾驶系统变得可以解释。而大规模深度学习模型的参数和数据量达到了一定量级，超大规模AI大模型的训练一般必须在拥有成百上千加速卡的AI服务器集群上进行，需要相应算力的支撑。根据OpenAI的数据，GPT-3XL参数规模为13.2亿，训练所需算力为27.5PFlop/s-day。由于ChatGPT是在13亿参数的InstructGPT基础上微调而来，参数量与GPT-3XL接近，因此预计ChatGPT训练所需算力约为27.5PFlop/s-day。++++++++++++新的通用人工智能开始以更加高效的方式解决海量的开放式任务，它更加接近人的智能，而且能够产生有智慧的内容，也带来了新的研究范式——基于一个非常强大的多模态基础模型，通过强化学习和人的反馈，不断解锁模型的新能力。2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值9（截止4月份国内AI大模型项目发布情况汇总，信息来源网络益企研究院整理）企业AI名称发布情况具体发布日期百度文心千帆2023年3月16日2023年3月16日华为盘古NLP模型2023年4月10日未知昆仑万维天工3.52023年4月17日测试未知搜狗百川智能2023年4月10日预计2023年底字节跳动MyAI2023年4月11日2023年4月11日阿里巴巴通义千问2023年4月11日2023年4月11日360360智脑2023年4月10日2023年4月10日商汤科技日日新2023年4月10日2023年4月10日腾讯混元2023年4月预计2023年内科大讯飞1+N智能大模型2022年12月2023年5月6日京东言犀产业大模型2023年2月10日发布125计划预计2023年内清华大学ChatGLM-6B2023年3月28日2023年3月28日复旦大学MOSS2023年2月20日2023年2月20日达观数据曹植2023年3月18日公布试用未知网易玉言2023年1月17日测试未知澜舟科技孟子2023年3月14日2023年3月14日中科院自动化所紫东太初2021年9月27日2021年9月27日智源研究院悟道2.02021年6月1日2021年6月1日知乎知海图AI2023年4月13日发布2023年4月13日心识宇宙MindOS2022年11月内测2023年1月上线MiniMaxGlow2023年2月16日2023年2月16日国内AI大模型项目发布情况汇总10同样，算力作为自动驾驶的基本要素，从视觉检测、传感器融合、轨迹预测到行车规划，上万个算法模型需要同时完成高并发的并行计算，需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。从2022年开始，人工智能算力成为主要增量，数字中国万里行考察期间，小鹏汽车和阿里云共同发布在乌兰察布合建当时国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力规模达600PFLOPS，相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。从2018年开始，益企研究院（E企研究院）开启数字中国万里行，几年来，数字中国万里行的足迹遍布“全国一体化大数据中心”体系下的8个枢纽节点，出发点切合了国家后来提出“新基建”，路线选择和洞察也与国家“东数西算”工程的规划高度契合，深入实地对风、光、储能的考察符合“双碳战略”。结合算力经济时代的算力基础设施发展，我们认为以下几个方向值得讨论。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值11多类算力基础设施并行发展迄今为止，数字中国万里行已经考察了位于全国一体化算力网络十大数据中心集群中的多个不同类型数据中心，包含：互联网/云计算数据中心、金融数据中心、运营商数据中心、第三方IDC、超算中心、智算中心。2022年，我国算力基础设施迎来了多样化发展的繁荣期，从数据中心承载的应用来看，需要多类算力基础设施并行发展，保障算力资源的多元供给。1、云数据中心加速算力普惠过去几年，云计算行业均处于蓬勃发展阶段，技术演进结合客户需求释放，推动市场规模加速增长，促使云服务商加大全球数据中心布局。从全球来看，在过去三年对数字化转型进行了持续的IT投资后，通货膨胀推动公共云成本不断上升，迫使企业客户优化公共云支出。宏观经济的不确定性导致信息技术预算采用更加保守的方案。越来越多的客户正在调整云策略，以提高效率和控制能力，在2022年，云基础设施服务的增长开始变缓。从Canalys的数据来看，2022年全年，云基础设施服务总支出从2021的1917亿美元增长至2471亿美元，增幅达29%。季度增长率放缓，2022年第一季度为34%，2022年第四季度为23%。Canalys预计，在未来几个季度，云基础设施服务的增长速度将继续放缓。2023年，全球云基础设施服务支出将增长23%。同样，SynergyResearchGroup的数据显示，2022年第四季度全球企业在云基础设施服务方面的支出超过610亿美元。从数据来看，比2021年第四季度增长了100多亿美元，前四季度的平均增长率为31%。由于市场规模越来越大，Synergy认为增长率的下降在一定程度上是意料之中的，但毫无疑问，当前的经济环境也产生了不利影响。而对于中国市场而言，2022年是保守的一年，传统云服务商市场增长了10%，总额达到303亿美元。Canalys数据显示，2022年第四季度，云计算支出总额为79亿美元，同比增长4%。与过去几年的强劲表现（前三年的年增长率超过30%）相比，2022年的增长率大幅下降。Canalys预计，2023年，中国云基础设施服务支出将增长12%。++++303亿美元10%4%79亿美元12%2022年，中国传统云服务商市场2023年，中国云基础设施服务支出将增长12%季度增长率放缓12https://canalys.com/newsroom/china-cloud-market-Q4-2022疫情及其限制的影响不容忽视，但实际上，云计算行业增长动力逐步由互联网转向传统企业。政企客户对于云服务的安全、可控要求较高，再加上国资云、算力网络等新基建相关政策，电信运营商云接捧互联网巨头成为政企行业上云的IaaS服务主力军。从中国移动、中国电信、中国联通2022年年报业绩来看，三家企业营收、净利润均实现增长，云计算成为拉动增长的主力，2022年：•中国电信天翼云营收579亿元，同比增长108%；•联通云营收361亿元，同比增长121%；•移动云营收503亿元，同比增长108%。作为算力的聚集点，云数据中心的规模化效应使得算力得以普惠化，用户按需采购算力、存储、带宽即可开展业务。随着国内大模型市场的快速发展对我国的基础算力提出更高的要求，没有算力基础，算法等发展难以为继。此时，云计算厂商的算力基础设施优势凸显，大模型的爆发会导致训练的应用场景越来越多，对训练的需求大幅增长，如何保证算力不衰减，对算力的高带宽、存算一体等提出新要求,需要底层平台+分布式框架+加速算法的高效集成。2023年，云计算厂商开始发布人工智能大模型，4月份，阿里云通过官方微信公众号官宣了旗下的超大规模语言模型；华为云也介绍了华为盘古大模型的架构以及应用场景，还有在矿山、铁路、气象、医药分子等细分行业的应用。++++++++++++579亿元361亿元503亿元108%121%108%2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值13未来，云数据中心的的核心依然是：让算力更加普惠，促使AI大规模普及。全方位的算力服务能力依然是云服务商竞争力的基石，算力基础设施的使用效率，会直接影响到云服务商的创新能力和盈利能力。另外，大模型是一场“AI+云计算”的全方位竞争，超千亿参数的大模型研发，并不仅仅是算法问题，而是囊括了底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域的复杂系统性工程，需要有超大规模AI基础设施的支撑。因此，云服务商不断优化硬件基础设施提升算力效率，提供通用计算、智能计算能力，通过云统一管理多种算力，灵活调度算力资源，并形成完整的产业生态，推动新兴产业发展。2、智算中心加快智能算力部署智算中心是服务于人工智能的数据计算中心，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施。2022年，智算中心作为发展最快的一种算力供给形式，全球人工智能算力成为主要增量。据IDC统计，2021年中国Al服务器市场规模为53.9亿美元，预计2025年达到103.4亿美元，2021~2025年CAGR达17.7%；2021年中国智能算力规模为155.2EFLOPS，预计2025年达922.8EFLOPS，2021~2025年CAGR达56.15%。在中国，智算中心发展尚处于初期阶段但发展迅速。从国家信息中心发布的《智能计算中心创新发展指南》来看，当前我国超过30个城53.9亿美元2021年中国Al服务器市场规模155.2EFLOPS2021年中国智能算力规模103.4亿美元预计2025年达到922.8EFLOPS预计2025年达到17.7%2021~2025年CAGR达56.15%2021~2025年CAGR达14市正在建设或提出建设智算中心，整体布局以东部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。智算中心建设目的促进产业AI化、AI产业化，主要应用在城市治理、智能制造、自动驾驶等领域。2023年火热的大模型计算的需求加速了算力的商业应用以及智算中心的发展。无论是智慧城市还是智能制造、无人驾驶、数字孪生等场景，除了要有数据支撑以外，还要和各领域、各场景的知识模型、机理模型甚至物理模型相叠加，形成基于人工智能的新应用和场景实现。以AI芯片为主的高效率、低成本、大规模的智能算力基础设施将成为训练AI大模型的前提。比如商汤科技发布多模态多任务通用大模型“书生（INTERN）2.5”，其图文跨模态开放任务处理能力可为自动驾驶、机器人等通用场景任务提供高效精准的感知和理解能力支持。多任务、多模态的能力需要强大的算力基础设施，以数字中国万里行参观的商汤上海临港人工智能计算中心（AIDC）一期为例，作为SenseCore商汤AI大装置的算力基座，AIDC基于2.7万块GPU的并行计算系统实现了5.0exaFLOPS的算力输出，可支持最多20个千亿参数量超大模型（以千卡并行）同时训练。目前商汤有320亿参数规模的通用视觉模型，在NLP领域也有接近2000亿参数的大模型，有能力去训练1800亿参数的多模态大模型。大模型进一步促进智算中心的发展。智算中心有技术实现复杂、建设周期长、资源投入巨大、产业辐射面广的特点。一方面，智能算力需求呈现几何式增长，本地智算中心主要服务本地产业和科研机构，无320亿2000亿1800亿参数规模的通用视觉模型参数规模的大模型参数的多模态大模型商汤上海临港人工智能计算中心（AIDC）2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值15法向全国提供算力服务。另一方面，为了提供相匹配的超大规模的算力支撑，通过算力的生产、聚合、调度和释放，支撑产业创新聚集，亟需构建云化的智能算力网络，通过情况和各地区的需求情况进行算力动态调配，确保已建成的人工智能计算中心保持高效运营。3、超算中心产业化超算算力是基于超级计算机等计算集群所提供的高性能计算能力，通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。目前已有11个国家级超算中心，多个省级超算中心和高校级超算中心。一般来说，超算中心主要面向科研和科学计算进行计算密集型的任务处理，应用在基础学科研究、模拟仿真、气象环境、天文地理等领域。科学计算是大模型之外，AI发展的另一重要方向，借助HPC，科学计算对基础科学研究和行业发展起到重大的推动作用。随着业务场景越来越复杂，AI+HPC的算力融合成为趋势。2022年，超算商业化进程不断提速，我国超算进入到以应用为需求导向的发展阶段。国内很多超算中心加强了商业化运行改革，算力服务异军突起，加速科研创新，以云服务方式提供通用超算资源，为拓展科学边界、推进技术创新提供了更强劲的动力。从2022年中国高性能计算机性能TOP100排行榜来看，应用于“算力服务”的系统性能份额占比达到57%，超算中心、大数据、云计算、科学计算、视频应用分别以18%、6%、4%、4%、3%排在其后。应用领域性能份额++++++++++++超算算力是基于超级计算机等计算集群所提供的高性能计算能力，通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。目前已有11个国家级超算中心，多个省级超算中心和高校级超算中心。++++16在应用领域新增算力服务，充分反映了在大数据、人工智能算法和算力三驾马车协同配合时代中算力经济的发展，算力的多样化正成为高性能计算领域的发展趋势。目前，国家也重视超算互联网工程，整合多个超算中心和云计算中心的软硬件资源，平衡算力的需求与供给，通过建设超算资源共享与交易平台，支持算力、数据、软件、应用等资源的共享与交易，同时向用户提供多样化的算力服务。多元算力与高速互联自动驾驶，云游戏、短视频、人工智能等应用场景呈现多样化，使得数据中心侧传统单一的结构难以满足要求。而随着非结构化数据占比增大，原来可以用数据库二维表结构实现的结构化数据，现在需要对海量、多种多样非结构化数据（如文本、图片、语音、视频）进行加工、处理，自然需要多样性计算来进行匹配。多样性计算需求，加速算力格局变换。基于x86的通用计算继续构建数字经济发展的基础，依然保持计算的核心地位。一方面继续提供更强的核心和更多的核心数满足客户不同场景需求，如第四代AMDEPYC处理器基于业界领先的5nm的制程工艺，提供多达96个“Zen4”架构核心、192线程，以及最大384MB的L3缓存容量。另一方面，在AI应用的规模化部署和实践中发挥重要的作用。为了更加充分地利用CPU的资源，几年前英特尔就在CPU中内置针对AI进行加速的专用运算单元或指令集，英特尔第四代至强可扩展处理器新集成5种加速器，并搭配以更为简单易用、能够降低部署和优化难度的软件工具。而在Arm阵营中，算力继续快速延伸至服务器市场，目前在国外，基于Arm指令集兼容架构的服务器芯片厂商主要有NVIDIA、AmpereComputing、亚马逊和富士通。NVIDIAGraceCPU基于最新的Armv9架构，为AI、HPC、云计算和超大规模应用而设计。如AmpereComputing（安晟培半导体）致力于为数据中心带来创新的云原生处理器，基于Arm架构的AmpereAltra产品系列包括80核的AmpereAltra和128核的AmpereAltraMax，并最新推出基于192个自研核的AmpereOne。目前国内腾讯云、阿里云、优刻得UCloud、京东、字节跳动等多个超大规模客户的数据中心已在++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值17部署AmpereComputing产品。亚马逊云科技(AWS)也发布采用了Graviton3的C7g应用实例，成为业界首款采用ArmNeoverse架构并支援DDR5的云端应用实例。在国内，鲲鹏、飞腾耕耘市场多年，Arm服务器市场份额持续增加。同时，Arm解决方案已经在云服务商、高性能计算领域发挥重要作用。目前云数据中心领域正在进行x86+Arm多元算力的布局。阿里巴巴浙江云计算仁和液冷数据中心已经大规模应用自研CPU芯片倚天710以及搭载倚天710的阿里云自研磐久服务器。在2022云栖大会期间，阿里云宣布搭载倚天710芯片的阿里云弹性计算实例正式上线，从现场官方公布的数据来看，在新型云计算架构体系下，倚天+飞天+CIPU的组合表现亮眼，在大数据和AI及高性能计算、视频编解码等场景下性能可提升20%以上。腾讯云CVM标准型实例SR1，基于主频达2.8GHz的AmpereAltra处理器，结合全新优化虚拟化平台，提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。++++++++++++18飞腾系列CPU也是基于Arm指令集兼容架构设计的处理器，共推出高性能服务器CPU、高效能桌面CPU和高端嵌入式CPU等多个系列。数字中国万里行在顺义考察了中国电子按照国家关键信息基础设施标准打造的中国电子信创云基地，支撑异构多节点云的管理，基于飞腾Arm架构和x86架构构建云平台资源池，其中国产化飞腾Arm体系满足国家安全规定，自主安全要求的信创基础设施资源池；x86体系的资源，作为现有部分适配难度较大的业务运行的非信创过渡资源池，服务诸多央企和政府用户。在高性能计算领域，从全球来看，全球超级计算机TOP500排行榜中，已有5台基于Arm指令集兼容架构处理器构建的超级计算机入围。同时，美国、日本、欧洲也都发布了多台基于Arm指令集兼容架构处理器的超级计算机建设计划，Arm指令集兼容架构有望成为未来HPC的主流技术和发展趋势。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值19基于Arm指令集兼容架构处理器的超级计算机进入全球超级计算机TOP500排行榜，已经很大程度上彰显出Arm指令集兼容架构在高性能计算领域的潜力。在国内，以Arm、RISC-V为代表的多样性计算平台逐渐发挥重要作用。基于华为鲲鹏920CPU的TaiShan服务器基于Arm指令集兼容架构的高性能处理器，面向高性能计算、大数据、分布式存储和Arm原生应用等场景，能够充分发挥Arm指令集兼容架构在多核、高能效等方面的优势。++++全球高性能计算机TOP500排行榜中基于Arm指令集兼容架构处理器的超级计算机超算名称FugakuWisteriaTOKI-SORAFlowAstraSC2022TOP500排名2233987467峰值性能537.21PFlop/s25.95PFlop/s19.46PFlop/s7.79PFlop/s2.30PFlop/sCPU数量/核数158976/487680/485760/482304/483990/36处理器型号A64FX48C2.2GHzA64FX48C2.2GHzA64FX48C2.2GHzA64FX48C2.2GHzMarvellThunderX2CN9975-200028C2GHz处理器架构Armv8.2-ASVE512位Armv8.2-ASVE512位Armv8.2-ASVE512位Armv8.2-ASVE512位Armv8.1部署地日本理研计算科学中心日本东京大学信息技术中心日本宇宙航空工业振兴机构日本名古屋大学信息技术中心美国桑迪亚国家实验室部署年份20202021202020202018数据来源：根据SC2022TOP500排名整理20比如上海交通大学“交我算”校级计算平台，在上海交通大学闵行校区的网络信息中心上线了国内高校首台基于鲲鹏处理器的集群系统。“交我算”的鲲鹏集群共100个计算节点，节点采用双路64核华为鲲鹏920处理器，每个计算节点拥有128核处理器和256GB内存，总计12800核，系统理论双精度峰值性能达133TFLOPS，覆盖了材料科学、生命科学和流体力学等多个高性能计算应用领域。在智能计算场景领域，以CPU+AI芯片（GPU、FPGA、ASIC）提供的异构算力，并行计算能力优越、互联带宽高，可以支持AI计算效力实现最大化，成为智能计算的主流解决方案。人工智能算法需要从海量的图像、语音、视频等非结构化数据中挖掘信息。从大模型的训练、场景化的微调以及推理应用场景，都需要算力支撑。在大模型层面，以GPU等AI训练芯片为主，为AI计算提供更大的计算规模和更快的计算速度。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值21除了大模型，目前在AIforScience领域，人工智能正在给科学计算带来重大的范式革命。AIforScience的数据来自各个学科的数据积累，模型来自各领域科学家发现的科学原理和规律；算法源自机器学习算法和数值方法等方面的创新；需要多样算力融合的综合型智能计算平台，通过分布式异构并行体系结构，实现多样算力的融合、优势互补，为AI训练、AI推理、数值模拟等不同应用提供不同算力，实现高精度到低精度算力的全覆盖、多种计算类型的全覆盖，以及AI训练+推理全覆盖。多元算力的多元开发生态体系相对独立，应用的跨架构开发和迁移困难，需通过开源、开放的方式建立可屏蔽底层硬件差异的统一异构开发平台。算力服务成为一种新的业态，将通用计算、智能计算、并行计算等多样性算力统一纳管和调度，屏蔽不同硬件架构差异，实现大规模异构计算资源的统一调度，实现算力的普惠化。同时，当算力和网络的发展呈现一体共生之势时，从算网协同到算网融合，业务需求的变化会通过芯片、计算和存储等IT设备传导到网络架构层面，即数据中心作为基础设施也会相应的产生自上而下的变化。为此，除了算力网络，数字中国万里行考察期间也重点关注DPU/IPU乃至芯片间的互连，展现数据中心基础设施如何应对这些变化与挑战，更好的服务于用户，并可持续的良性发展。++++++++++++算力服务成为一种新的业态，将通用计算、智能计算、并行计算等多样性算力统一纳管和调度，屏蔽不同硬件架构差异，实现大规模异构计算资源的统一调度，实现算力的普惠化。22高效绿色的数据存储与管理2022年的“东数西算”工程在实现数据中心一体化协同创新的战略价值被大家认同，东数西算是“全国一体化算力网络”下辖的一个子概念，而后者旨在推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。从“东数西存”到“东数西算”，促使更多行业和企业重视数据，带动数据存储、管理、使用的需求增长。用户对数据存储容量、数据传输速度、硬件设备性能等各方面有了新的认知。有了算力，业界也提出了“存力”这一概念。但实际上，定义存力这一概念较难，涉及的维度较多。我们可以认为：算力的底层支撑为计算芯片，同理，存力的底层支撑则为存储器介质（DRAM、NANDFlashSSD、硬盘等）。存力可以通过存储服务器或存储系统来承载，存力最基本的度量至少需要包括容量、性能两个维度。尤其对于超大规模数据中心而言，需要突破SSD/硬盘容量和瓶颈的同时提升服务器/存储系统的可扩展能力，需要构建高可靠、低成本的存储方案与服务，有效地激活数据价值。在服务器中，大容量机械硬盘是海量数据的有效载体。机械硬盘的容量在持续增长。数字中国万里行发现，目前希捷的企业级银河系列20TB硬盘已经开始大量部署。预计2023年底，希捷将发布30TB容量的硬盘。随着硬盘容量的不断增长，系统散热、风扇设计、噪音振动等挑战接踵而至，对服务器架构的设计提出了更高的要求，硬盘厂商与服务器厂商需要更紧密协作，寻求硬盘和服务器的“更优兼容”，以保证整体解决方案的性能和稳定性。而在有些场景中，机械硬盘无法满足现代工作负载对于数据访问更高速度的需求，同时机械硬盘还会占据数据中心的较大空间，会增加空间、电源、散热和备件更换方面的成本。为了追求更高的带宽、更短的延迟，SSD的应用日趋广泛。SSD擅长应用在高IOPS、高吞吐量的场景中，常见的如数据库和云计算/虚拟化，以及热门的AI、高性能计算，还有搜索等。虽然SSD的性能增长速度、成本下降速度远远超过机械硬盘的发展速度，但到目前为止，SSD的单位容量价格依然与硬盘有着数量级的差距。SSD与硬盘各自的特点需要各自继续发展，而彼此之间的落差，也急需填补。++++++++++++++++从“东数西存”到“东数西算”，促使更多行业和企业重视数据，带动数据存储、管理、使用的需求增长。用户对数据存储容量、数据传输速度、硬件设备性能等各方面有了新的认知。2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值23从硬盘角度，值得一提的是希捷的热辅助磁记录技术（英文缩写为“HAMR”），它是未来实现更高容量硬盘的关键技术。该技术通过不断增加硬盘的面密度和存储容量，打造新一代高性能硬盘。HAMR硬盘在读写速度、性能、可靠性、稳定性等方面均表现卓越，是非常重要的一个存储技术创新，增加了可用存储区域的数据存储量——即俗称的磁盘“磁密度”。磁密度的提升将有助于在下一个十年推动硬盘产品的发展和增长。根据希捷最新公布的技术路线图，HAMR技术将帮助希捷在未来四年中翻倍提升硬盘单碟容量，为市场提供更大容量的存储产品，同时降低数据存储成本。以今天20TB硬盘为例，目前每个碟片承载2TB的容量，需要10个碟片，而在4年后，5个碟片就可以实现20TB的存储量，总体拥有成本将得到显著降低。SSD的发展也多面开花。其一，通过接口、控制器的迭代（如正在进入市场的PCIe5.0接口）继续提升SSD的整体性能。其二，通过NANDFlash介质的3D堆叠进一步提升存储密度和单芯片的接口速度。譬如在2022年中，各大厂商普遍将堆叠层数推进到了200层以上，在2023年初的ISSCC会议上，SK海力士还发表了关于300层产品的论文。其三，NAND的多值化进一步提升了SSD的容量并降低单位容量成本，譬如Intel在2020年通过QLC技术将SSD单盘容量推至30.72TB；在2023年，Solidigm推出第四代QLCNAND，堆叠192层，单芯片容量达到1.3Tb，SSD的单盘容量将会++++++++++++24进一步提升；面向未来的PLC技术，也已经有了样品，在刚刚结束的CFMS2023中，Solidigm宣称PLCSSD进行1000PE擦写和高温老化后的数据保持能力依旧可以满足需求。不断追求高密度、低成本、低功耗，符合双碳政策引导之下的绿色数据中心需求。从SSD厂商视角，“硬盘替代”是QLC、PLC甚至HLC等技术不断发展的驱动力。硬盘厂商则希望将单位容量成本的优势尽量延续。而对于用户而言，在成本制约下，“存力”的容量与性能两个维度是存在矛盾的——追求容量的场景，适合部署大量的硬盘，但需要付出空间和性能的代价；追求性能的场景，对SSD的使用需要精打细算、物尽其用。当然，更现实的情况是结合SSD和硬盘的特点，进行混合部署。二者的结合，也从早期的“分工协作”（将不同特点的业务安排在不同的阵列/节点），逐步演化为“取长补短”（存储分层）。软件定义存储颠覆了传统的应用观念，存储性能的分层对最终用户趋于透明，主要基于硬件冗余实现的存储安全机制也被重构，从而释放出更多资源（容量、性能）供用户使用。可以说，如何充分释放“存力”的价值，应用水平、运维管理能力也是至关重要，可以将其视为度量“存力”的“隐形维度”。数据中心高效的核心是算力和存力的协同调度，计算与存储高度融合，方能充分发挥生产力，真正形成核心竞争力。在从介质到数据中心的绵长产业链条当中，每一个环节都在思考如何为客户提供更大的价值。高安全数字基础设施是趋势《数字中国建设整体布局规划》明确，数字中国建设按照“2522”整体框架布局，强调强化数字中国关键能力，构筑自立自强的数字技术创新体系，筑牢可信可控的数字安全屏障。近年来，随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》出台，将我国数据安全保护及管理要求提升至新的高度。同时，“十四五”以来，国家出台多项政策要求加快培育数据要素市场，建立高效共享的普惠型数据要素市场。构建高安全可控的数字基础设施，是维护、夯实数字基础设施和数据资源体系的重要保障，是发展数字经济的重要技术支撑。根据IDC2023年全球数字政府十大预测，到2024年，由于经济和地缘政治事件，45%的国家政府将认为“数字主权对于保护关键国2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值++++++++++++25家基础设施以提高国家生存能力至关重要”。数字主权关系到国家的未来，数字主权上升到前所未有的高度。注释：根据IDC的定义，数字主权涵盖多个层次，包括数据主权、技术主权、运营主权、业务可用主权、供应链主权和地域主权。通过多个层次的建设，达到数字主权的不同阶段，最终实现从自控（self-determination）、自足（Self-sufficiency）到自生（Survivability）。在IDC《2023年全球数字基础设施未来十大预测》预测报告中也提到了业务导向、安全的相关的预测，包括：•到2023年，80%的G5000基础设施客户将采取积极的多源策略来保护自己免受未来IT供应风险的影响。•到2025年，70%的G2000客户将优先考虑主权云的可信基础设施，以确保特定敏感业务、数据的安全性和本地法规遵从性。•到2026年，65%的技术买家将优先考虑基础设施即服务的消费模式，以帮助抑制IT支出增长，并填补IT人才缺口。注释：G5000指的是global5000，就是全球5000强的大公司。随着国产处理器、国产操作系统、国产数据库的发展和成熟，在党政机构、能源、金融等关键行业领域，实现了高安全数字基础设施的“从无到有、从有到优”，高安全数字基础设施成为建设数字中国的重要力量。数字中国万里行在考察调研多个政府数据中心和采访国内头部拥有自主技术的厂商后分析得出，高安全数字基础设施包含以下关键要素：•可信可控具备高水平自立自强的数字创新体系，实现在云、计算、存储、网络、安全、数据、智能等关键核心技术攻关，拥有所有的技术资料、知识产权、源代码，云平台中不存在恶意后门并可以不断改进升级，不受制于其他技术壁垒。•原生安全安全效果不能依靠单一技术或产品来解决，需要依靠“系统论”思想，进行体系性建设。通过搭建云平台原生安全、可信安全、云原生安全产品、合规安全等构建可信云原生安全架构。可信云原生安全架构具备四大核心原生安全能力：可信安全、云原生安全、数据原生安全、智能安全。+++++++80%70%65%2023年，G5000基础设施客户将采取积极的多源策略2025年，G2000客户将优先考虑主权云2026年，买家将优先考虑基础设施即服务的消费模式26•统合算力通过构建自主可控的算力调度服务平台，逐步开展异构云资源纳管，系统优化算力基础设施布局，对通用算力、超算、智算、边缘数据算力等算力资源进行统一调配，实现数据资源高效配置，数据要素加速流通，数据价值全面释放，数据安全有效保障。•数智融通数据和人工智能是数实融合的关键，数智能力需要融入数字基础设施，构建云、网、智、算融合体系的数字经济基础底座。加大对大数据、人工智能、5G、区块链等数字技术的创新应用，利用AI技术激活数据价值，加快释放行业数字化生产力，实现质量、效率和动力变革。以中国电子云为代表的中国信创云为例，依托中国电子自主计算产业体系，中国电子云走自主技术创新的道路，从云数融合、市场牵引到商业成功，秉承跟随到超越的产品体系理念，在数字基础设施建设运营、数据资源体系规划建设、数字技术的创新应用等方面全面布局，体现出以下优势：•全栈自研产品及自主技术。依托中国电子自主计算体系及丰富的网信产业资源，中国电子云能够纵向打穿整个自主计算产业生态链，通过跨产线、跨企业的组合性产品解决方案，将各个单点优势再结合，形成电子云的整体优势，以云化形式对外输出中国电子整体自主核心技术和产品能力。•全栈分布式云原生架构。中国电子云整体架构体系贯彻云原生、安全原生、数据原生的理念，打造具有分布式云原生、云数融合和原生安全三大关键技术优势的全栈分布式云，不断提升专属云运营质量。通过分布式云原生云操作系统CCOS，以及软硬一体的“雨燕架构”共同支撑，提供统一技术服务底座。其中,云管理平台与云服务使用Go语言全面重构，实现内存开销减少45%，CPU开销减少30%；基于容器微服务的系统高可用，实现云服务与云管平台的全Operator化；基于容器操作系统实现计算虚拟化产品，实现容器、虚拟机同平台管理和统一调度能力。•灵活部署与规模优势，功能全面和性能提升兼容并蓄。中国电子云专属云CECSTACK可实现单集群、同架构从3台到30万台平滑线性进化，同时在多集群管理、多集群调度，以及在性能、损2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值27耗和灵活性等方面具有优势。例如，通过对大数据计算集群基于云底座的容器化改造，合并大数据集群到云资源池，有效解决潮汐算力问题，提升算力利用率，降低存储空间。•落实“云数融合”。中国电子云”现有产品体系包含三层，一是提供算力基础平台的产品，包括专属云CECSTACK、超融合CeaCube、云原生分布式存储CeaStor、云原生安全CeaSEC等；二是提供数据管理平台的产品，包括飞瞰数据中台、飞思AI智能中台、云数据库平台CeaSQL、大数据平台CeaInsight等；三是在业务层可提供各种商业模式和业务架构的分布式云全栈全域解决方案，包括运营云、专属云、分支云、边缘云等。同时产品性能具备国内国际竞争力，例如，中国电子云Ceastor18116E全闪存储产品在SPC-1认证测试中集群（30节点）性能1000万IOPS、时延500μs，在全球分布式存储厂商中位列世界第一。并且具备无限扩展的能力。作为首个大型央企全栈信创云——数字CEC，中国电子云采用全栈信创，成为中国信创云的“创新者+实践者”，通过构建安全、高效、协同的“数字CEC管理体系”，服务大型央企数字化，打造集团数字化底座，支撑中国电子集团及687家成员单位，服务21万中国电子员工。2022年，中国电子云信创产品及技术已经演进为可支撑国家重大项目、支撑关键行业数字化，包括国家部委项目、省级信创云项目，能源、金融等关键行业。绿色低碳持续推广东数西算是促进绿色节能，助力实现碳达峰、碳中和目标的重要手段。“东数西算”工程聚焦创新节能，在集约化、规模化、绿色化方面着重发力，支持高效供配电技术、制冷技术、节能协同技术研发和应用，鼓励自发自用、微网直供、本地储能等手段提高可再生能源使用率，改善数据中心电能利用率（PUE），引导其向清洁低碳、循环利用方向发展，推动数据中心与绿色低碳产业深度融合，建设绿色制造体系和服务体系，力争将绿色生产方式贯彻数据中心全行业全链条，助力我国在2060年前实现碳中和目标。在“东数西算”政策引导下，部分计算业务将逐渐向西部迁移，而那些调用频次高、对网络时延要求极高的业务，又要求数据中心不能离++++++++++++东数西算是促进绿色节能，助力实现碳达峰、碳中和目标的重要手段。“东数西算”工程聚焦创新节能，在集约化、规模化、绿色化方面着重发力，支持高效供配电技术、制冷技术、节能协同技术研发和应用，鼓励自发自用、微网直供、本地储能等手段提高可再生能源使用率。28经济发达地区太远；还有智能制造、科学探索、生物制药、自动驾驶、数字孪生等场景等基于人工智能的新应用和场景实现，需要面向AI的算力基础设施，仍需要本地数据中心承担。强算力通常意味着高能耗。当数据中心的算力大幅度提升，CPU/GPU功率和服务器的功耗也在增加。在双碳背景下，数据中心也迎来转型的关键期。双碳不仅是环保概念，更是决定技术路线。西部拥有丰富的可再生资源（风能、太阳能等），并可利用气候优势来帮助数据中心散热；东部数据中心绿色化发展则更多需要从节能技术创新、优化节能模式入手，来降低数据中心的能源消耗。作为更高效的冷却方式，液冷日益受到广泛关注。液冷是以液体作为热量传导媒介，通过冷却液与服务器发热部件直接或者间接接触的方式换热，将热量带走的一种服务器散热技术。目前数据中心液冷典型方式为冷板式液冷和浸没式液冷。从液冷的优势来看，可以有效提升服务器的使用效率和稳定性，实现数据中心节能、降噪，不受海拔和地域等环境影响，液冷并有助于提高数据中心单位机柜的服务器密度，大幅提升数据中心的运算效率，更适合高密度功率且有节能要求的数据中心。传统风冷冷却技术成熟，冷板式冷却技术对数据中心架构和机柜结构所需改变较少，未来一段时间内，风液混合成为数据中心首选。强算力通常意味着高能耗。当数据中心的算力大幅度提升，CPU/GPU功率和服务器的功耗也在增加。在双碳背景下，数据中心迎来转型的关键期。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值29浸没式液冷技术需要对数据中心架构做较大调整，更适合新建设的数据中心。大型互联网和云计算公司主导的超大规模数据中心，将对液冷服务器的普及产生决定性影响。以数字中国万里行团队实地考察的阿里巴巴浙江云计算仁和液冷数据中心为例，有一栋机房楼专用于部署单相浸没式液冷服务器，服务器被浸泡在特殊的绝缘冷却液里，运算产生的热量可被直接吸收，经过与外循环的交换带走，无需风扇、空调、冷机等，全程用于散热的能耗几乎为零——根据官方提供的数据，PUE可低至1.09，每年可节电7000万度，节约的电力可以供西湖周边所有路灯连续亮8年。能源与算力协同随着数据中心的计算和处理能力不断加强，对能源的需求也就越来越大。2022年数字中国万里行考察中发现，云服务商通过技术驱动实现“数据中心节能”和“数据节能”，构建智能、绿色、高效能的基础设施以提升可持续性。目前东部算力需求旺盛，但东部地区在气候、资源、环境等方面、不太利于低碳、绿色数据中心的建设。通过算力基础设施向西部迁移，可以充分发挥西部地区在气候、能源、环境等方面的优势，引导数据中心向西部资源丰富地区聚集，扩大可再生能源的供给。当然东部区域也在尽其所能。以长三角区域为例，腾讯云仪征东升数据中心分布式光伏项目已经全容量并网发电。该项目充分利用8栋大平层机房楼的屋顶面积，共计安装光伏组件2万8千多块，总装机容量近13兆瓦，是江苏省目前最大的数据中心屋顶分布式光伏项目。每个屋顶还配有光伏组件自动清洗机器人，保持光伏组件清洁度，实现光伏系统的自动化高效运维。在北京，中国电子信创云基地也最大化利用可再生能源，信创云基地在楼体立面布置了单晶光伏组件，为园区照明办公系统提供电能供应，由绿色能源保证了办公等辅助用电，为降低PUE做出了贡献。除此之外，水源热泵技术通过将信创云基地内服务器产生的热能进行回收再利用给办公等辅助区域供热使用，积极响应了国家“双碳”政策要求。目前，对清洁能源的开发利用还有较大提升空间。由于光伏和风力等可再生能源的不稳定特点，我国西北部地区每年弃风弃光电量约1250能耗1.097000万度全程用于散热的能耗几乎为零PUE可低至1.09每年可节电7000万度++++++++++++30亿度，如果在这些地方依托电厂和电网布局就近建设大型以上数据中心，并利用储能系统和调度系统创新解决稳定负载的柔性供能问题，可以促进可再生能源开发利用，有效降低中西部地区弃风和弃光电量，进一步减少碳排放。数据中心把能源转化为算力，瓦特转化为数字比特，成为数字化的基础设施。数字中国万里行考察中发现，基于云计算的发展，促进了能源行业的数字化和智能化的发展。加快能源数字化平台建设，可推动能源生产、传输、存储、销售、使用等整个数字化的升级过程，为各级政府“双碳”治理、产业绿色低碳发展提供强有力的支撑。比如中国电子云与华电电科院、华电南自华盾公司合作开发的国内首个行业级自主可控燃机智慧运维云平台正式上线。平台对标国际知名燃机诊断运维平台，全面采用了自主可控的基础软硬件产品和内生安全的中国电子云平台，以“云边部署，多级应用”的原则，采用“1+N”的云边协同架构，在电厂侧重点建设预警诊断、性能分析、运行优化等9大业务模块；在集团侧重点建设决策中心、监管中心等4大中心；在行业侧重点建设燃机诊断运维服务平台和生态，推动了燃气发电行业的数字化、智能化发展，助力传统电厂向智慧电厂升级，支持新产业、新模式、新业态的创新发展，为国家的“双碳”目标和能源安全做出央企应尽的责任和义务。从2018年到2022年，数字中国万里行始终关注云计算、人工智能高速发展下的技术应用趋势和算力演进。进入算力经济时代，无论是人工智能大模型还是数字经济持续发展，对算力中心提出更高的挑战，建设高效集约、普适普惠的新型基础设施，不仅成为行业共识，行业从业者更是通过实践推动计算力向绿色化和集约化方向加速演进。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力经济时代的基础设施新价值31CHAPTER2多元算力CPU+GPU2023新型算力中心调研报告32多元算力：CPU+GPU超级计算（SuperComputing，SC），即人们常说的超算或者高性能计算（HighPerformanceComputing，HPC），被誉为计算机界“皇冠上的明珠”，合称ABC的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）、大数据（Bigdata）和云计算（Cloudcomputing）都受益于超算领域的探索。超算系统追求完成（特定）任务所需的算力和效率，为其构建的数据中心（超算中心）通常规模不是很大但具有很高的密度。从数据中心建设的角度，我们可以把云计算中心视为超算中心在通用算力方向上的大规模或超大规模版本，而智算中心与超算中心相比也有以（算力）精度换规模的成分。ChatGPT的爆火让智算中心的热度再次走高，GPU更是成为大厂们争抢的对象。GPU不仅是智算中心的灵魂，在超算领域的应用也越来越普遍。在2023年5月下旬公布的最新一届TOP500榜单中：•使用加速器或协处理器的系统从上一届的179套增加到185套，其中150套使用了英伟达（NVIDIA）的Volta（如V100）或Ampere（如A100）GPU；•榜单前10名中有7套使用了GPU，前5名中也只有第二名没有借力GPU。++++++++++++超算系统追求完成（特定）任务所需的算力和效率，为其构建的数据中心（超算中心）通常规模不是很大但具有很高的密度。从数据中心建设的角度，我们可以把云计算中心视为超算中心在通用算力方向上的大规模或超大规模版本，而智算中心与超算中心相比也有以（算力）精度换规模的成分。2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU△MareNostrum5的介绍有很多值得关注的信息，譬如65千瓦和100千瓦的单柜功率，以及冷板式液冷（DLC）和液冷后门33当然，CPU依然不可或缺.仍以榜单前10名为例，AMCEPYC家族处理器占了4套，英特尔至强家族处理器和IBM的POWER9各占2套，Arm也有1套（富士通A64FX）且高居第二。通用算力与智能算力相辅相成，可以适应多变的算力需求。以欧洲高性能计算联合事业（EuroHPCJU）正在部署的MareNostrum5为例：基于第四代英特尔至强可扩展处理器的通用算力计划于2023年6月开放服务，基于NVIDIAGraceCPU的“下一代”通用算力，以及第四代英特尔至强可扩展处理器与NVIDIAHopperGPU（如H100）组成的加速算力，也将于2023年下半年投入使用。GPU：大芯片与小芯片英伟达在GPU市场上占据统治地位，不过AMD和英特尔也并未放弃。仍以最新的TOP500榜单前10名为例，4套基于AMCEPYC家族处理器的系统中，搭配AMDInstinctMI250X与NVIDIAA100的各有2套，前者的排名还靠前，分居第一、三位。但是英伟达GPU在AI应用上的优势就要显著得多，GTC2022上发布的NVIDIAH100TensorCoreGPU进一步巩固了其领先地位。H100GPU基于英伟达Hopper架构，采用台积电（TSMC）N4制程，具有多达800亿晶体管，算、存、连全方位提升：•132个SM（StreamingMultiprocessor，流式多处理器）、第4代TensorCore，每时钟周期性能翻倍；•比前代更大的50MBL2缓存与升级到HBM3的显存，组成新的内存子系统；•第4代NVLink，总带宽达900GB/s，支持NVLink网络，PCIe也升级到5.0。英特尔也终于在2023年1月，与第四代英特尔至强可扩展处理器和英特尔至强CPUMax系列一起，推出了代号PonteVecchio的英特尔数据中心GPUMax系列。英特尔数据中心GPUMax系列利用英特尔的Foveros和EMIB技术构建，在单个产品上整合47个小芯片，集成超过1000亿个晶体管，具有多达408MB的L2缓存和128GB的HBM2e显存，充分体现了Chiplet的理念。++++++++++++△NVIDIAHooper架构的H100GPU核心区（die）34CPU：性能核与能效核作为通用算力的代表，面对不同应用场景的需求，也渐呈多元化的趋势。先后在手机、PC（含笔记本电脑）等终端产品中得到验证的“大小核”架构，也开始在服务器CPU市场形成潮流。当然，服务器的特点是“集群”作战，并不（迫切）需要在同一款CPU内部实现大小核搭配，主流厂商正在用全是大核（突出单核性能，偏重纵向扩展）或小核（注重核数密度，偏重横向扩展）的CPU去满足不同的客户需求。作为big.LITTLE技术的发明者，Arm把异构核的理念带入服务器CPU市场，也已经有年头了。Arm的Neoverse平台分为三大系列：•NeoverseV系列用于打造高性能CPU，为追求高性能的计算和内存密集型应用程序的系统提供尽可能高的每核心性能。主要面向高性能计算（HPC）、人工智能/机器学习（AI/ML）加速等工作负载。•NeoverseN系列关注横向扩展性能，提供经过优化的平衡的CPU设计，以提供理想的每瓦性能。其主要面向横向扩展云、企业网络、智能网卡/DPU和定制ASIC加速器、5G基础设施以及电源和空间受限的边缘场景。•NeoverseE系列期望以最小的功耗支持高数据吞吐量，面向网络数据平面处理器、低功耗网关的5G部署。++++++++++++△ArmNeoverse三大系列核心架构2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU35如果把应用场景限定在规模较大的云计算中心和智算中心、超算中心，相对侧重单核（纵向扩展，Scale-up）的V系列，与侧重多核（横向扩展，Scale-out）的N系列，完全可以视为大小核架构在数据中心市场的实践。目前，比较有代表性的V系产品包括64核的AWSGraviton3（推测V1）和72核的NVIDIAGraceCPU（V2），N系产品除了128核的阿里云倚天710（推测N2），还在DPU中获得了较为广泛的应用。2023年5月中发布的AmpereOne采用AmpereComputing公司的自研（A1）核，从其最多192个核心来看，更接近NeoverseN系的风格。英特尔在面向投资者的会议上也公布了类似的规划：•定于2023年第四季度推出的第五代英特尔至强可扩展处理器（代号EmeraldRapids），和预计2024年推出、代号GraniteRapids的更新一代产品，将延续目前的性能核（Performance-Core，P-Core）路线；•预计2024年上半年推出、代号SierraForest的CPU，将是第一代能效核（Efficient-core，E-Core）至强处理器，具有144个核心。第五代英特尔至强可扩展处理器与第四代共平台，易于迁移，而GraniteRapids和SierraForest都将采用Intel3制程。P-Core与E-Core的组合已经在英特尔的客户端CPU上得到检验，两者之间一个很大的区别是有无超线程。E-Core每核心只有一个线程且注重能效，适合追求更高（物理）核密度的云原生应用。++++++++++++EmeraldRapids预计2023年第四季度推出GraniteRapids预计2024年推出SierraForest预计2024年上半年推出36AMD的策略大同小异。2022年11月AMD发布代号Genoa（热那亚）的第四代EPYC处理器，具有多达96个5nm的Zen4核心；在2023年年中，AMD将推出代号Bergamo的“云原生”处理器，据传有多达128个核心，通过缩小核心及缓存来提供更高的核心密度。性能核与能效核这两条路线之间存在着（物理）核心数量的差异，但各自增加核心数则是共识。CPU核心数量的持续增长要求更高的内存带宽，仅仅从DDR4升级到DDR5是不够的，AMD第四代EPYC处理器（Genoa）已经把每CPU的DDR通道数量从8条扩充至12条，AmpereComputing也有类似的规划。100多核的CPU已经超出了一些企业用户的实际需求，每CPU的12条内存通道，在双路配置下也给服务器主板设计提出了新的挑战。在多种因素作用下，单路服务器在数据中心市场的份额是否会迎来比较显著的增长？让我们拭目以待。△AMD第四代EPYC处理器拥有12个DDR5内存通道，但单路（2DPC）和双路（1DPC）配置都不超过24个内存槽，比8内存通道CPU的双路配置（32个内存槽）还要少。换言之，单CPU的内存通道数增加了，双路配置的内存槽数反而减少了2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU37摩尔谢幕，Chiplet当道摩尔定律放缓“摩尔定律已死”是近几年来半导体行业内不断被提起的话题，在提升晶体管密度的过程中，困难实在太多了，尤其是EUV（ExtremeUltraViolet，极紫外）光刻技术的量产曾遭遇多次延迟，大大拖慢了微缩工艺的发展。产业界、学术界在不断的碰壁、失败当中，难免发出这样的哀叹。幸好半导体行业的增长动力不仅仅来自光刻技术的精进，封装技术的创新也提供了许多新的思路。譬如以AMDEPYC系列处理器为代表的“以小博大”，通过将较小的处理器核心进行组合，甚至将I/O单元分开制造，再封装为一体的方式，实现了不同工艺特性的解耦，并提升了良率，从而让核心数量的增长驶上了快车道。这种理念被称为：Chiplet（小芯片）。在数据中心CPU市场，AMDEPYC（霄龙）家族处理器的成功，使得Chiplet技术广为人知，也不可避免的产生了一些误解。然而，这种多个die（芯粒、晶片）封装为一个整体的技术，并不是凭空出现的。Chiplet简史光刻技术之外的创新重新唤起了业界对半导体未来发展速度的期待，诸如MoreMoore（深度摩尔）、MorethanMoore（超越摩尔）等等，当然，也包括材料等创新，所谓BeyondCMOS（新器件）。回到Chiplet，“过来人”可能会认为：在一个封装基板上放置若干核心并不是什么新鲜事，譬如英特尔（Intel）在消费级的PentiumD、PentiumExtremeEdition（EE）上就实现了“胶水双核”；再往前看，PentiumPro的处理器内核和L2Cache（缓存）也是两颗独立的裸晶封装在一起——这是1995年的事情。++++++++++++++++++++++++38确实，从制造角度而言，Chiplet算不上创新，MCM（Multi-ChipModule）、SiP（SysteminPackage）已经存在多年了。先进封装是提升芯片规模的基础，而Chiplet则是一种设计理念。Chiplet要做的是充分利用先进封装技术，实现芯片架构或系统架构的创新。创造Chiplet这个概念，其实是向以往单一追求晶体管微缩、追求晶体管规模的发展方式告别，更强调以合理的方式、合理的成本实现目标。过去的MCM更像是一种权宜之计，当晶体管微缩能力进一步提升后，出于性能和成本的考虑，曾经分立的器件会再度被整合到一片裸晶之内，前面提到的PentiumPro、PentiumD的形态，在之后十年并未复现。而现在的Chiplet，则是一条明确的长期演进路线，多芯粒的组合将是常态。Chiplet之路不会反复的原因主要有：1、高性能、高并发的需求使得数据中心、超算等领域对增加核心规模和数量的需求非常迫切，不论光刻工艺如何精进，顶级供应商都会倾向于将晶体管数量和裸晶面积堆砌到工程上难以负++++++++++++△核心代号Presler的IntelPentiumD处理器△IntelPentiumPro处理器，封装左侧为核心，右侧为缓存2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU39荷的程度。通过微缩减少裸晶面积、降低单位成本，并不是高性能产品主要的考虑方向。2、28nm制造工艺之后，微缩已经无法降低单位晶体管的生产成本。另外，不同特点的器件在微缩中的收益也并不相同。譬如a)I/O部分适用于较成熟的工艺；b)运算器件可以明显受益于先进工艺；c)存储器件介于上述二者之间，且主流存储器本质上是电容，即便使用先进工艺，也不能获得如逻辑器件那样显著的面积缩小效果。而高性能处理器对存储带宽及容量、I/O带宽及数量的要求也越来越高，SRAM、存储控制器、I/O控制器及PHY（物理层）所占用的晶体管数量、面积已经大到不可忽视的程度。3、Chiplet的芯粒可以应用到多款产品上，增加了产品开发的灵活性。譬如AMD的CCD和IOD可以按需组合，同代的消费级（Ryzen）和服务器CPU（EPYC）可以使用相同的CCD，但数量不同，并搭配不同规模的IOD。随着业界对先进封装的应用越来越熟练，芯粒正在进一步细分，如GPU、内存控制器、PHY等单元都有独立出来的实例，一块芯片内封装十颗以上的芯粒将是常事。进一步的，IP开发者可以不仅仅是向芯片设计者出售授权，而是可以将受欢迎的IP核“硬化”为芯粒，并将这些芯粒直接提供给封装环节。4、芯粒的标准化集成也促进了标准化接口的产生。早期的Chiplet是芯片所有者的“家务事”，其使用自有接口、自有总线，捆绑特定晶圆厂、封装厂进行生产。但随着第三方IP的硬化和集成越来越多，芯粒之间I/O的标准化就成为必选项。简而言之，芯粒的“通用化”和接口的“标准化”赋予Chiplet旺盛的生命力，Chiplet不仅仅是顶级企业、顶级产品的专属，而会出现在广泛的产品当中。未来芯片的基板就如同过去的主板一般，将承载多种不同的芯粒。++++++++++++高性能、高并发的需求使得数据中心、超算等领域对增加核心规模和数量的需求非常迫切，不论光刻工艺如何精进，顶级供应商都会倾向于将晶体管数量和裸晶面积堆砌到工程上难以负荷的程度。通过微缩减少裸晶面积、降低单位成本，并不是高性能产品主要的考虑方向。40四等分：形似神不似在《2021中国云数据中心考察报告》的第二章“多元算力”篇，提到了代号Naples（那不勒斯）的AMD第一代EPYC处理器，与代号SapphireRapids（SPR）的第四代英特尔至强（Xeon）可扩展处理器，在四等分这个视角上的相似性。随着第四代英特尔至强处理器在2023年1月中旬正式发布，架构细节逐渐公开，下面简单比较一下异同。第一代EPYC处理器采用14nm制程，由4个CCD（CoreComplexDie，核心复合体）组成，CCD的中间是8个CPU核心及其缓存（Cache），I/O分布在外围，包括双通道DDR内存控制器、用于晶片间互联的IFOP（InfinityFabricOn-Package）、PCIe控制器或用于CPU之间互连的IFIS（InfinityFabricInter-Socket）。这4个CCD理论上是一样的，可以视为同一款（SKU）。在布局上，其中的半数要水平旋转180°，以保证4个CCD上的8个DDR内存控制器“一致对外”，满足内存插槽物理布局的需要。代价是PCIe控制器或IFIS的走线不好布置，需要借助分层来避免交叉。AMD将上述架构命名为多芯片模块（Multi-ChipModule，MCM），同样由4个die（晶片）对等拼接而成的第四代英特尔至强可扩展处理器就已经或主动或被动的归类为Chiplet了。这当然主要归因于历史的进程，但也有微小的“个体努力”造成的差异。++++++++++++△第一代EPYC处理器用1种die满足了4die组合的需求，代价是布线难度加大，各die也会空置一个IFOP2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU41第四代英特尔至强可扩展处理器采用10nm级别的Intel7制程，分MCC和XCC两大构型，后者才是Chiplet版本：由4个die拼接而成，最多可达56～60核心。这4个die也排列为2×2的矩阵，但与第一代EPYC处理器的不同之处在于，XCC构型的第四代至强可扩展处理器由2种互为镜像的晶片构成，在对角线上的2个是同一款（SKU）。Chiplet与芯片布局在CPU的Chiplet实现上，AMD和英特尔都和大家有“点”不一样。从代号罗马（Rome）的第二代EPYC开始，AMD将DDR内存控制器、InfinityFabric和PCIe控制器等I/O器件从CCD中“抽取”出来，集中到一个单独的die里，居中充当交换机的角色，即IOD（I/ODie），这部分从制程提高到7nm中获益很小，仍然采用成熟的14nm制程；CCD内部的8个核心加（L3）缓存所占面积由56%提高到86%，可以从7nm制程中获得较大的收益。IOD和CCD分开制造，按需组合，“解耦”带来的优点有很多：•独立优化：可以按照I/O、运算、存储（SRAM）的不同要求分别选择成本适宜的制程，譬如代号Genoa（热那亚）的第四代++++++++++++△第四代英特尔至强可扩展处理器的Chiplet实现42EPYC处理器就分别“进化”为5nm制程的CCD搭配6nm制程的IOD；•高度灵活：1个IOD可以搭配数量不等的CCD，以提供不同的CPU核心数，譬如代号Rome（罗马）的第二代EPYC处理器，最多支持8个CCD，但也可以把数量减少到6、4、2个，总之能轻松自如的提供8～64个核心。如果将这个CCD看作8核的CPU，IOD看作原来服务器中的北桥或MCH（MemoryControllerHub），第二代EPYC就相当于一套微缩到封装里的八路服务器，用这种方法构建64核，难度比在单个die上提供64核要低多了，还有良率和灵活性上的优势。扩大规模也更为容易：在IOD的支持下，通过增加CCD的数量，可以“简单粗暴”地获得更多的CPU核心，譬如第四代EPYC处理器就凭借12个CCD将核心数量扩展到96个。++++++++++++△AMD第四代EPYC处理器，12颗CCD环绕1颗IOD2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU43第二至四代EPYC以IOD为中心连接多个较小规模的CCD，是比较典型的星形拓扑结构。这种架构的优势在于IOD及其成本，增加PCIe、内存控制器的数量比较容易；劣势是任意核心与其他资源的距离太远，带宽和时延会受限。在AMD享有明显的制程优势（并体现在核数优势）的时候，EPYC家族处理器即使单核性能略逊，多核性能依旧能相对优异。但随着英特尔的制造工艺改进，或者其他架构竞争者（如Arm）的大核性能提升，AMD的核数优势有被削弱的趋势，目前的多核性能优势恐难以保持。在过去几年中，AMD借助较小的CCD以较低成本实现了横向扩展（总核数提升），未来的可持续性尚待观察。目前其他几家的多核CPU在布局上普遍采取网格化的思路，实现核心、缓存、外部I/O（包括内存、PCIe等）的快速互联，减小任意核心与其他核心或I/O资源的访问距离，从而更有效地控制时延（latency）。网格架构：Arm与Intel作为x86阵营的带头大哥，英特尔从开启至强可扩展处理器系列至今，四代产品都基于网格（2DMesh）架构。致力于颠覆x86在服务器CPU市场霸主地位的Arm阵营，所采用的Corelink互连方案CMN（CoherentMeshNetwork，一致性网格网络），显然也是一种网格架构。（2D）Mesh是水平（X）和垂直（Y）方向的连线组成的二维交换矩阵，其中的一个个交叉点（Crosspoint，XP）用以连接CPU/Cache、DDR/PCIe控制器等设备。出于布线方便等考虑，内存控制器、PCIe控制器、UPI/CCIX等负责对外I/O的设备都布置在最外面一圈，其他交叉点留给CPU和缓存（Cache）等“核心资产”。显然，网格的规模越大，交叉点就越多，可以布置的CPU、缓存、I/O资源也就随之增加。譬如：•至强可扩展处理器从第一代的6×6矩阵发展到第三代的7×8矩阵，核心数从28个扩展至40个，DDR内存控制器和PCIe控制器的数量也有所增长；△代号Genoa的AMD第四代EPYC处理器44•ArmNeoverse平台从CMN-600的8×8矩阵升级到CMN-700的12×12矩阵，支持的每die核心数从64个增长到256个，系统级缓存（SystemLevelCache，SLC）容量也从128MB提高到512MB。随着矩阵规模的扩大，居中的核心访问I/O资源的路径也会有所延长，但通过增加I/O资源数量并优化其分布及访问策略等手段，可以较好的抑制时延增长。同样是网格架构，Arm和英特尔在细节上还是有些值得注意的不同，主要体现在节点（交叉点）上。CMN-700每个交叉点上的设备从CMN-600的2个增加到3～5个，以英伟达（NVIDIA）基于ArmNeoverseV2的GraceCPU为例，每个节点通常会有2个CPU核心及对应的2片（slice）L3缓存，在矩阵边上的节点还很可能会连接内存控制器、PCIe/NVLink等I/O设备。△NVIDIAGrace的SCF网格注意：通过CoherentNVLink，NVIDIAGrace可支持多达四路CPU的一致性++++++++++++2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU45英特尔至强可扩展处理器的每个（非I/O）节点上只有1个CPU核心及其对应的L3Cache，考虑到每个CPU核心支持超线程（Hyper-Threading，HT），可以当作2个逻辑核心使用，在每个节点上论逻辑核心数量的话，和Arm倒是一样的。Arm新升：NVIDIAGrace与AmpereOneArm在过去十年中一直期望能够在服务器市场获得一席之地。亚马逊、高通、华为等企业都推出了基于Arm指令集的服务器CPU。随着亚马逊的Graviton、AmpereAltra等系列产品逐渐在市场站稳了脚跟，Arm在服务器CPU市场渐入佳境。而且，随着异构计算的兴起，Arm在高性能计算、AI/ML算力基础设施中的影响力正在扩大——或许，随着NeoverseV2推出和英伟达加入战团，Arm在服务器CPU领域有望从一个参与者变为领先者。早在2021年，英伟达就对外介绍了基于ArmNeoverse架构的数据中心专属CPU——NVIDIAGrace，拥有72个核心。GraceCPU超级芯片（Superchip）则由两个Grace芯片组成，它们之间通过NVLink-C2C（Chip-2-Chip）连接在一起，可以在单插座内提供144个核心，以及1TBLPDDR5X内存。除了双CPU的组合，在GTC2022上，NVIDIA还宣称Grace可以通过NVLink-C2C与HopperGPU连接，组成GraceHopper超级芯片。NVIDIAGrace是基于ArmNeoverseV2IP的第一款重磅产品。目前还没看到NVIDIAGrace晶体管规模的相关资料，不妨先参照两位“前辈”的数据。据推测基于ArmNeoverseV1的AWSGraviton3是550亿晶体管，对应64核、8通道DDR5内存；据推测基于ArmNeoverseN2的阿里云倚天710是600亿晶体管，对应128核、8通道DDR5内存、96通道PCIe5.0。从NVIDIAGraceHopper超级芯片的渲染图看，Grace的芯片面积与Hopper近似，而已知后者为800亿晶体管，二者均基于台积电N4制程节点。据此推测72核的Grace芯片的晶体管规模大于Graviton3、倚天710是合理的，也与Grace基于NeoverseV2（支持ArmV9指令集、SVE2）的情况相符。随着亚马逊的Graviton、AmpereAltra等系列产品逐渐在市场站稳了脚跟，Arm在服务器CPU市场似乎渐入佳境。而且，随着异构计算的兴起，Arm在高性能计算、AI/ML算力基础设施中的影响力正在扩大——或许，随着NeoverseV2推出和英伟达加入战团，Arm在服务器CPU领域有望从一个参与者变为领先者。++++++++++++46ArmNeoverseV2配套的互连方案是CMN-700，在NVIDIAGrace这里称作SCF（ScalableCoherencyFabric，可扩展一致性结构）。英伟达宣称Grace的网格支持超过72个CPU核心的扩展——实际上，在英伟达白皮书的配图中可以数出来80个CPU核心。每个核心1MBL2缓存，整个CPU有多达117MBL3缓存（合每个核心1.625MB），明显高于其他同属“旗舰级”的Arm处理器。△NVIDIAGraceCPU的网格布局NVIDIASCF在芯片内的设备（如CPU核心、内存控制器、NVLink等系统I/O控制器）之间提供3.2TB/s的分段带宽。网格的节点称为CSN（CacheSwitchNodes，缓存交换节点），每个CSN通常要连接2个核心及2个SCC（SCFCachepartitions，SCF缓存分区）。但从示意图来看，位于网格角落的4个CSN连接的是2个核心和1个SCC，而位于中部两侧4个CSN连接的是1个核心和2个SCC。整体而言，Grace的网格内应该有80个核心和76个SCC，其中8个核心应该是出于良率等因素而屏蔽。而网格外围“缺失”的4个核心和8个SCC对应的位置被用于连接NVLink、NVLink-C2C、PCIe、LPDDR5X内存控制器等。NVIDIAGrace支持Arm的许多管理特性，譬如服务器基础系统架构（SBSA）、服务器基础启动要求（SBBR）、内存分区与监控（MPAM）、性能监控单元（PMU）等等。通过Arm的内存分区++++++++++++2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU47和监控（MemoryPartitioningandMonitoring，MPAM）功能，可以解决CPU访问缓存过程中因为共享资源的竞争导致的性能下降问题。高优先级的任务可以优先占用L3缓存，或者根据虚拟机预先划分资源，实现业务之间的性能隔离。△NVIDIAGraceCPU超级芯片NVIDIAGrace作为已知的最新最强版本Arm架构核心（NeoverseV2）的实例，再加上其必将获得自家GPGPU的深厚实力加持，业界从一开始就给予了高度关注，期待其在超算、机器学习等领域的表现。在GTC2023上，人们终于看到了Grace的实物，其实际市场表现仍需要一段时间的等待。△GTC2023演讲中展示的Grace超级芯片实物++++++++++++48作为ArmNeoverseV1的“后浪”，NeoverseV2的升级可以说是全方位的，包括基于Armv9-A指令集、更高的性能和微架构能效，加上更多的核心数和更大的L3缓存，NVIDIAGraceCPU在Arm版图中高于Graviton3，是可以预期的。英伟达毕竟是Arm服务器CPU领域的新手，在这方面资深的AmpereComputing（安晟培半导体）经过多代产品积累之后，在2023年5月中正式发布拥有192个单线程自研核的AmpereOne系列处理器，这个核心数量也创下了（主流）服务器CPU的新纪录。AmpereOne采用台积电5nm制程，提供的Ampere（A1）核数量覆盖136～192个的区间，每个核心配备2MBL2缓存，这一点与NeoverseV2（的上限）相当，达到AmpereAltra和AltraMax系列的两倍。系统级缓存（SLC）为64MB，分别是Altra和AltraMax系列的2～4倍，与AWSGraviton3持平。其他如8通道DDR5内存和128个PCIe5.0通道，都属于新一代++++++++++++2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU49服务器CPU的正常水平。由于每个核心相对不那么复杂，又采用了比较先进的制程，AmpereOne系列的使用功耗在200～350瓦（W）之间，平均每核心不到2瓦。NVIDIAGraceCPU的功耗也不算高，超级芯片加上内存的TDP“才”500瓦，即单个（72核的）GraceCPU在250瓦以内。尽管从核心微架构到外部I/O都获得了全面的升级，但AmpereOne并没有取代Altra和AltraMax系列的任务，AltraMax系列继续提供128核与96核，Altra系列覆盖80核及以下的需求。我们认为，这种布局也与网格架构的特性有关，我们接下来讨论这个话题。网格架构的两类ChipletAmpereOne毕竟有多达192个核心和384MBL2缓存，采用渐趋流行的Chiplet技术并不出人意料。目前比较普遍的推测是做法与AWSGraviton3类似，即CPU及缓存单独一个die，DDR控制器的die在其两侧，PCIe控制器的die在其下方。把CPU核心及缓存，与负责外部I/O的控制器，分离在不同的die上，是服务器CPU实现Chiplet的主流做法。++++++++++++50前面已经提到，AMDEPYC家族处理器采取星形拓扑，把I/O部分集中放在1个IOD上，CPU核心及缓存（CCD）环绕四周的设计。网格架构的特性决定了CPU核心及缓存必须在中间，I/O部分分散在外围，所以拆分开时就是一个相反的布局。共同点是中间的die大，四周的die小。与EPYC家族的架构比，网格架构的整体性比较强，天生的单体式（Monolithic）结构，不太利于拆分。网格架构必须考虑交叉点（节点）的利用率问题，如果有太多的交叉点空置，会造成很大的资源浪费，不如缩小网格的规模。以初代英特尔至强可扩展处理器为例，为了满足从4～28个的核++++++++++++△IOD居中的AMD第二代EPYC处理器，与核心die居中的AWSGraviton3处理器2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU51数（CoreCount，CC）变化范围，提供了3种不同构型的die（diechop），分别是：•6×6的XCC（eXtremeCC，最多核or极多核），可支持到28个核心；•6×4的HCC（HighCC，高核数），可支持到18个核心；•4×4的LCC（LowCC，低核数），可支持到10个核心。从这个角度来看，AmpereOne不支持128核及以下也是合理的，除非增加die的构型，而这又离不开公司规模和出货量的支持——量的问题还得量来解决。第四代英特尔至强可扩展处理器就提供了2种构型的die，其中，MCC（MediumCC，中等核数）主要满足32核及以下的需求，这个核数要求比代号IceLake的第三代英特尔至强可扩展处理器的40核还要低，所以网格的规模也比后者的7×8还少1列，为7×7，在布局上最多可以安置34个核心及其缓存。36～60个核心的需求就必须由XCC来满足了，它就是前面提到过的Chiplet版本，把网格架构从中间切成了4等分，可谓独树一帜。XCC版的第四代英特尔至强可扩展处理器由2种互为镜像的die拼成2×2的（大）矩阵，所以这个整体高度对称——上下、左右都对称，前三代产品和同代的MCC版都没有如此对称。++++++++++++52++++++++++++英特尔认为（XCC版）的第四代英特尔至强可扩展处理器4个die拼接的效果是一个准单体式（quasi-monolithic）的die。单体式不难理解，常见的网格架构就是如此，第四代英特尔至强可扩展处理器外圈的左右有DDR内存控制器，上下是PCIe控制器和集成的加速器（DSA/QAT/DLB/IAA），UPI位于四角，也是典型的网格架构布局。单体式前面的“准”是怎么达成的呢？就要看网格结构内部的“缝合”技术了。2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU53++++++++++++EMIB及其带宽估算如果没有采用Chiplet技术，XCC版本的第四代英特尔至强可扩展处理器应该是一个10×8的网格架构，最多60个核心，留下20个（节点）给I/O。如果直接把这个单体式的die四等分，那每一部分就应该是一个5×4的小网格。但事实是这4个die要连为一体，就要为它们增加一行一列的连接点，其中多出来的一行有4个，一列有6个。4个die对接到一起，就用20个交叉点形成了10个EMIB的“桥”。△第四代英特尔至强可扩展处理器的EMIB连接54EMIB（EmbeddedMulti-dieInterconnectBridge，嵌入式多芯片互连桥接）是英特尔用于实现2.5D封装的技术。第四代英特尔至强可扩展处理器内部封装了4个XCC的die，每个die拥有14条EMIB互联，其中4条用于对外连接HBM2e内存，10条（6横4纵）用于相邻XCCTile之间的互联。目前英特尔尚未公布die层面EMIB互联的具体带宽，我们仅能从工艺角度获知EMIB互联总线每对触点可以提供5.4Gb/s以上的带宽（PinSpeed），凸块间距为55μm（微米），die之间的距离为100μm。我们可以通过间接的方式进行估算。每die的4条EMIB对应16GB8-HiHBM2e。HBM2e每个引脚的数据传输率为3.2Gb/s，每堆栈（Stack）为1024bit位宽，总带宽为400GB/s量级。因此，每条连接HBM2e的EMIBPHY至少可以提供约100GB/s的带宽。将每堆栈HBM2e的1024bit位宽均摊到4条EMIB，则为每条至少256bit。将EMIB每pin5.4Gb/s的带宽代入，则每条EMIB的理论带宽起码可以达到173GB/s。将上述估算套回XCC的die间互联，则可知第四代英特尔至强可扩展处理器每个XCC的互联带宽约为1～2TB/s量级（1TB～1.7TB/s），相邻两个XCC之间的互联为600GB/s～1TB/s（左右向6组PHY）或400GB/s～691GB/s（上下向4组PHY）。2023新型算力中心调研报告·多元算力：CPU+GPU55CHAPTER3算存互连Chiplet与CXL2023新型算力中心调研报告56算存互连：Chiplet与CXL“东数西存”是“东数西算”的基础、前奏，还是子集？这牵涉到数据、存储与计算之间的关系。数据在人口密集的东部产生，在地广人稀的西部存储，主要的难点是如何较低成本的完成数据传输。计算需要频繁的访问数据，在跨地域的情况下，网络的带宽和时延就成为难以逾越的障碍。与数据的传输和计算相比，存储不算耗能，但很占地。核心区域永远是稀缺资源，就像核心城市的核心地段不会用来建设超大规模数据中心，CPU的核心区能留给存储器的硅片面积也是相当有限。“东数西算”并非一日之功，超大规模数据中心与核心城市也是渐行渐远，而且不是越远越好。同理，围绕CPU早已构筑了一套分层的存储体系，虽然从Cache到内存都是易失性的存储器（Memory），但往往越是那些处于中间状态的数据，对访问时延的要求越高，也就需要离核心更近——如果真是需要长期保存的数据，距离远一些反倒无妨，访问频率很低的还可以“西存”嘛。距离CPU核心最近的存储器，非基于SRAM的各级Cache（缓存）莫属。不过，既然都分级了，那还是有远近之分。在现代CPU中，L1和L2Cache已经属于核心的一部分，需要为占地面积发愁的，主要是L3Cache。SRAM的面积律在IEDM2019上，台积电展示了其引入EUV的5nm制程成果。当时业界便留意到一个问题：芯片的逻辑密度提高了1.84倍，而SRAM密度仅提高了1.35倍。在ISSCC2020中，关于5nmSRAM的论文还展示了2011～2019年SRAM面积的演进过程。在下图中可以很明显看出：2017年之前，SRAM的面积缩减基本上与制程改进同步；距离CPU核心最近的存储器，非基于SRAM的各级Cache（缓存）莫属。不过，既然都分级了，那还是有远近之分。在现代CPU中，L1和L2Cache已经属于核心的一部分，需要为占地面积发愁的，主要是L3Cache。2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL57之后，SRAM面积的缩减近乎停滞，即使应用了EUV技术，改善也不明显。现在是2023年，制造工艺正在向3nm迈进。台积电公布其N3制程的SRAM单元面积为0.0199平方微米，相比N5制程的面积为0.021平方微米，只缩小了5%。更要命的是，由于良率和成本问题，预计N3并不是台积电的主力工艺，客户们更关注第二代3nm工艺N3E。而N3E的SRAM单元面积为0.021平方微米，和N5工艺完全相同。至于成本方面，据传N3一片晶圆是2万美元，N5报价是1.6万美元，意味着N3的SRAM比N5贵25%。作为参考，Intel7制程（10nm）的SRAM面积为0.0312平方微米，Intel4制程（7nm）的SRAM面积为0.024平方毫米，和台积电的N5、N3E工艺差不多。半导体制造商们的报价是商业机密，但SRAM越来越贵，密度也难再提高，终究是事实。于是，将SRAM单独制造再次变为合理，且可以配合先进封装实现高带宽、低时延。向上堆叠，翻越内存墙积极引入新制程生产CCD的AMD对SRAM成本的感受显然比较深刻，在基于台积电5nm制程的Zen4架构CCD中，L2、L3Cache占用的面积已经达到整体的约一半比例。++++++++++++58△Zen4CCD的布局，请感受一下L3Cache的面积AMD当前架构面临内存性能落后的问题，其原因包括核心数量较多导致的平均每核心的内存带宽偏小、核心与内存的“距离”较远导致延迟偏大、跨CCD的带宽过小等。这就促使AMD需要用较大规模的L3Cache来弥补访问内存的劣势。而从Zen2到Zen4架构，AMD每个CCD的L3Cache都为32MB，并没有“与时俱进”。为了解决SRAM规模拖后腿的问题，AMD决定将SRAM扩容的机会独立于CPU之外。AMD在代号Milan-X的EPYC7003X系列处理器上应用了第一代3DV-Cache技术。这些处理器采用Zen3架构核心，每片Cache（L3CacheDie，简称L3D）为64MB容量，面积约41mm²，采用7nm工艺制造——回顾ISSCC2020的论文，7nm恰恰是SRAM的微缩之路遇挫的拐点。缓存芯片通过混合键合、TSV（ThroughSiliconVias，硅通孔）工艺与CCD（背面）垂直连接，该单元包含4个组成部分：最下层的CCD、上层中间部分L3D，以及上层两侧的支撑结构——采用硅材质，将整组结构在垂直方向找平，并将下方CCX（CoreComplex，核心复合体）部分的热量传导到顶盖。AMD在Zen3架构核心设计之初就备了这一手，预留了必要的逻辑电路以及TSV电路，相关部分大约使CCD增加了4%的面积。L3D堆叠的位置正好位于CCD的L2/L3Cache区域上方，这一方2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL59面匹配了双向环形总线的CCD内的Cache居中、CPU核心分居两侧的布局，另一方面是考虑到（L3）Cache的功率密度相对低于CPU核心，有利于控制整个Cache区域的发热量。Zen3的L3Cache为8个切片（Slice），每片4MB；L3D也设计为8个切片，每片8MB。两组Cache的每个切片之间是1024个TSV连接，总共8192个连接。AMD宣称这外加的L3Cache只增加4个周期的时延。随着Zen4架构处理器进入市场，第二代3DV-Cache也粉墨登场，其带宽从上一代的2TB/s提升到2.5TB/s，容量依旧为64MB，制程依旧为7nm，但面积缩减为36mm2。缩减的面积主要是来自TSV部分，AMD宣称基于上一代积累的经验和改进，在TSV最小间距没有缩小的情况下，相关区域的面积缩小了50%。代号Genoa-X的EPYC系列产品预计在2023年中发布。SRAM容量增加可以大幅提高Cache命中率，减少内存延迟对性能的拖累。AMD3DV-Cache以比较合理的成本，实现了Cache容量的巨大提升（在CCD内L3Cache基础上增加2倍），对性能的改进也确实是相当明显。代价方面，3DV-Cache限制了处理器整体功耗和核心频率的提升，在丰富了产品矩阵的同时，用户需要根据自己的实际应用特点进行抉择。那么，堆叠SRAM会是Chiplet大潮中的主流吗？△3DV-Cache结构示意图++++++++++++60说到这里，其实是为了提出一个外部SRAM必须考虑的问题：更好的外形兼容性。堆叠于处理器顶部是兼容性最差的形态，堆叠于侧面的性能会有所限制，堆叠于底部则需要3D封装的进一步普及。对于第三种情况，使用硅基础层的门槛还是比较高的，可以看作是Chiplet的一个重大阶段。以目前AMD通过IC载板布线水平封装CCD和IOD的模式，将SRAM置于CCD底部是不可行的。至于未来Zen5、Zen6的组织架构何时出现重大变更还暂时未知。对于数据中心，核数是硬指标。表面上，目前3DV-Cache很适合与规模较小的CCD匹配，毕竟一片L3D只有几十平方毫米的大小。但其他高性能处理器的内核尺寸比CCD大得多，在垂直方向堆叠SRAM似乎不太匹配。但实际上，这个是处理器内部总线的特征决定的问题：垂直堆叠SRAM，不论其角色是L2还是L3Cache，都更适合Cache集中布置的环形总线架构。对于面积更大的处理器，怎么突破SRAM的成本约束呢？不但要找SRAM的（廉价）替代品，还要解决“放在哪儿”的问题。△应用3DV-Cache的AMDEPYC7003X处理器++++++++++++对于数据中心，核数是硬指标。表面上，目前3DV-Cache很适合与规模较小的CCD匹配，毕竟一片L3D只有几十平方毫米的大小。但其他高性能处理器的内核尺寸比CCD大得多，在垂直方向堆叠SRAM似乎不太匹配。2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL61回首eDRAM时光缓存容量的问题，本质上是弥补内存的性能落差。SRAM快但是贵，DRAM便宜但是慢。如果SRAM已经很难更快（频率、容量被限制），且越来越贵，那么，为什么不把增加的成本用在DRAM上呢？能不能找到更贵但更快的DRAM？答案是肯定的。因此，最务实的思路就是提升内存性能，以及拉近内存与核心的距离。提升DRAM性能的一种比较著名的尝试是eDRAM（embeddedDRAM，嵌入式DRAM）。由于每单元SRAM需要由4或6个晶体管构成，其面积必然偏大，密度不如DRAM，成本也比eDRAM更高一些。IBM是eDRAM的积极应用者，宣称eDRAM的每Mb面积约为SRAM的三分之一，并从2004年的PowerPC440就开始内嵌eDRAM作为L3Cache使用。之后的Power7到Power9，eDRAM都被用作L3Cache使用，于是“只有”12/24核的Power9处理器，L3Cache容量已经高达120MB。这种爱好蔓延到了IBMZ15这样的主机处理器。2019年发布的ZSystem大型机使用的中央处理器（CentralProcessor，CPChip）有12个核心，面积696mm2，其L2、L3Cache均由eDRAM构成，其中L2Cache为（4+4）×12=96MB，L3Cache为256MB。然后，Z15还可以通过系统控制器（SystemController，SCChip）提供960MBL4Cache，SC的面积也是696mm2。上一代的Z14也是类似的架构，L3和L4Cache分别为128MB和672MB。两代芯片均采用14nmSOI制程。格芯和IBM宣称基于14nm制程的eDRAM每单元面积为0.0174平方微米，比5nm的SRAM还要小。当然，任何技术优势在竞争压力面前都会被压榨到极限，eDRAM的单位成本虽低，也架不住堆量。因此，IBM用eDRAM作为Cache的实际代价其实也是很大的：大家可以从图片中看到L3、L4eDRAM在Z15的CP和SC中占用的面积。++++++++++++62x86服务器CPU对eDRAM则没有什么兴趣。在处理器内部，其面积占用依旧不可忽视，且其本质是DRAM，目前仍未看到DRAM能够推进到10nm以下制程。IBM的Power10基于三星的7nm制程，便不再提及eDRAM的问题。在处理器外部，eDRAM并非业界广泛认可的标准化产品，市场规模小，成本偏高，性能和容量也相对有限。后起之秀HBM（HighBandwidthMemory，高带宽内存）则很好的解决了上述问题：•首先，不去CPU所在的die里抢地盘；•其次，纵向堆叠封装，可通过提升存储密度实现扩容；•最后，在前两条的基础上，较好的实现了标准化。HBM的好处都是通过与CPU核心解耦实现的，代价是生态位更靠近内存而不是Cache，以时延换容量，很科学。△Z15中央处理器△Z15系统控制器2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL63++++++++++++HBM崛起：从GPU到CPUHBM是2014年AMD、SK海力士共同发布的，使用TSV技术将数个DRAMDie（晶片）堆叠起来，大幅提高了容量和数据传输速率。随后三星、美光、NVIDIA、Synopsys等企业积极参与这个技术路线，标准化组织JEDEC也将从HBM2列入标准（JESD235A），并陆续迭代了HBM2e（JESD235B），以及HBM3（JESD235C）。得益于堆叠封装，以及巨大的位宽（单封装1024bit），HBM提供了远超其他常见内存形态（DDRDRAM、LPDDR、GDDR等）的带宽和容量。典型的实现方式是通过2.5D封装将HBM与处理器核心连接，这在CPU、GPU等产品中均有应用。早期也有观点把HBM视作L4Cache，从TB/s级的带宽角度看，也算合理。而从容量角度，HBM就比SRAM或eDRAM大太多了。由此，HBM既可以胜任（一部分）Cache的工作，也可以当做高性能内存使用。AMD是HBM的早期使用者，发展至今，AMDInstinctMI250X计算卡在单一封装内集成了2颗计算核心和8颗HBM2e，容量共128GB，带宽达到3276.8GB/s。NVIDIA应用HBM的主要是专业卡，其2016年的TESLAP100的HBM版搭配了16GBHBM2，随后的V100搭配了32GBHBM2。目前当红的A100和H100也都有HBM版，前者最大提供80GBHBM2e、带宽约2TB/s；后者升级到HBM3，带宽约3.9TB/s。华为的昇腾910处理器也集成了4颗HBM。对于计算卡、智能网传速率（单pin）封装内堆叠数量最大封装容量带宽（1024bit）HBM1Gbps44GB128GBpsHBM23.2Gbps2/4/816GB410GBpsHBM2E3.65Gbps4/8/1224GB460GBpsHBM36.4Gbps4/8/12/1664GB819GBps△AMDInstinctMI250X△NVIDIATeslaP100△NVIDIAGPUA10064卡、高速FPGA等产品，HBM作为一种GDDR的替代品，应用已经非常成熟了。CPU也已开始集成HBM，其中最突出的案例是曾经问鼎超算TOP500的富岳（Fugaku），使用富士通研发的A64FX处理器。A64FX基于Armv8.2-A，采用7nm制程，每封装内集成了4颗HBM2，容量32GB，带宽1TB/s。英特尔在2023年1月中与第四代至强可扩展处理器一同推出的至强Max系列，在前者的基础上集成了64GB的HBM2e。这些HBM2e可以作为内存独立使用（HBMOnly模式），也可以搭配DDR5内存共同使用（HBMFlatMode和HBMCachingMode两种工作模式）。△IntelXeonMax系列，注意外围的4颗HBM芯片++++++++++++△富士通A64FXCPU2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL65中介层：CoWoS与EMIB值得一提的是，目前HBM与处理器“组装”在一起都需要借助硅中介层。传统的ABS材质基板等难以胜任超高密度的触点数量和高频率。但硅中介层有两种技术思路，代表是台积电的CoWoS（chip-on-wafer-on-substrate）和英特尔的EMIB（EmbeddedMulti-dieInterconnectBridge）。△HBM的基本结构。左侧彩色的5层结构为HBM封装。灰色为中介层台积电CoWoS-S通过硅中介层承载处理器和HBM。其硅中介层也被称为硅基础层，因为中介层会完全承载其他芯片。换句话说，处理器和若干HBM的投影面积决定了硅基础层的大小，而基础层的面积会限制HBM的使用数量（常见的就是4颗）。硅中介层使用65nm之类的成熟工艺制造，其成本并不高昂，但尺寸受限于光刻掩膜尺寸。这就成为了早期HBM应用的瓶颈——需要HBM的往往是高性能的大芯片，而大芯片的规模本身就已经逼近了掩膜尺寸极限，给HBM留下的面积非常有限。到了2016年，台积电终于突破了这个限制，实现1.5倍于掩模尺寸的中介层，从此单芯片内部可封装4颗HBM，这就是当前市场上的主流形态了。++++++++++++66△台积电CoWoS-S发展路线2019年，台积电宣称实现2倍掩膜尺寸，可以支持6颗HBM了。很快，2020年发布的NECSX-AuroraTSUBASA矢量处理器，集成6颗共48GBHBM2；同年的英伟达A100则是6颗共40GBHBM2e（有一颗HBM未启用）。至于可以封装12颗HBM的巨型芯片，预计面积将达到3200平方毫米。硅中介层的面积如此发展，下一个瓶颈就是硅晶圆的切割效率了。另一种思路是英特尔的EMIB，使用的硅中介层要小得多。以第四代英特尔至强可扩展处理器的渲染图为例，棕色的小方块就是EMIB的“桥”，用以将4个XCC的die拼为一个整体；而在至强Max系列中，每个die还需要通过EMIB去连接对应的HBM芯片。结合HBM的架构示意图可以看出，英特尔认为只需要通过硅中介层连接内存和处理器的PHY部分，其他信号依然可以直通基板。整体而言，EMIB充分利用了硅中介层和有机载板的技术特点和电气特性，但也存在组装成本高的缺点（需要在有机载板中镶嵌，增加了工艺复杂度，限制了载板的选择）。当然，对于更复杂的“组装”，英特尔也有对应的方案，如代号PonteVecchio的英特尔数据中心GPUMax系列整合了基于5种制造工艺生产的47个小芯片，其中的基础层（BaseDie）的面积为650mm2。该产品综合了Foveros3D封装和EMIB2.5D封装的特点，纵向横向齐发展。英特尔认为只需要通过硅中介层连接内存和处理器的PHY部分，其他信号依然可以直通基板。整体而言，EMIB充分利用了硅中介层和有机载板的技术特点和电气特性，但也存在组装成本高的缺点。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL67向下发展：基础层加持英特尔数据中心MaxGPU系列引入了BaseTile的概念，姑且称之为基础芯片。相对于中介层的概念，我们也可以把基础芯片看做是基础层。基础层表面上看与硅中介层功能类似，都是承载计算核心、高速I/O（如HBM），但实际上功能要多得多。硅中介层的本质是利用成熟的半导体光刻、沉积等工艺（65nm等级），在硅上形成超高密度的电气连接。而基础层更进一步：既然都要加工多层图案，为什么不把逻辑电路之类的也做进去呢？△英特尔数据中心MaxGPU++++++++++++68Intel在ISSCC2022中展示了英特尔数据中心MaxGPU的Chiplet（小芯片）架构，其中，基础芯片面积为640mm2，采用了Intel7制程——这是目前Intel用于主流处理器的先进制程。为何在“基础”芯片上就需要使用先进制程呢？因为Intel将高速I/O的SerDes都集成在基础芯片中了，其作用有点儿类似AMD的IOD。这些高速IO包括HBMPHY、XeLinkPHY、PCIe5.0，以及，这一节的重点：Cache。这些电路都比较适合5nm以上的工艺制造，将它们与计算核心解耦后重新打包在一个制程之内是相当合理的选择。△英特尔数据中心MaxGPU的Chiplet架构△英特尔数据中心MaxGPU的基础芯片。注意，此图中的两组XeLinkPHY应是笔误。芯片下方应为两个HBMPHY和一个XeLinkPHY++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL69英特尔数据中心MaxGPU系列通过Foveros封装技术在基础芯片上方叠加8颗计算芯片（ComputeTile）、4颗RAMBO芯片（RAMBOTile）。计算芯片采用台积电N5工艺制造，每颗芯片自有4MBL1Cache。RAMBO是“RandomAccessMemory,BandwidthOptimized”的缩写，即为带宽优化的随机访问存储器。独立的RAMBO芯片基于Intel7制程，每颗有4个3.75MB的Bank，共15MB。每组4颗RAMBO共提供了60MB的L3Cache。此外，在基础芯片中也有RAMBO，容量144MB，外加L3Cache的交换网络（SwitchFabric）。因此，在英特尔数据中心MaxGPU中，基础芯片通过Cache交换网络，将基础层内的144MBCache，与8颗计算芯片、4颗RAMBO芯片的60MBCache组织在一起，总共204MBL2/L3Cache，整个封装是两组，就是408MBL2/L3Cache。英特尔数据中心MaxGPU的每组处理单元都通过XeLinkTile与另外7组进行连接。XeLink芯片采用台积电N7工艺制造。△XeHPC的逻辑架构XeLink的网状连接△++++++++++++70前面已经提到，I/O芯片独立是大势所趋，共享Cache与I/O拉近也是趋势。英特尔数据中心MaxGPU将Cache与各种高速I/O的PHY集成在同一芯片内，正是前述趋势的集大成者。至于HBM、XeLink芯片，以及同一封装内相邻的基础芯片，则通过EMIB（爆炸图中的橙色部分）连接在一起。△英特尔数据中心MaxGPU爆炸图根据英特尔在HotChips上公布的数据，英特尔数据中心MaxGPU的L2Cache总带宽可以达到13TB/s。考虑到封装了两组基础芯片和计算芯片，我们给带宽打个对折，基础芯片和4颗RAMBO芯片的带宽是6.5TB/s，依旧远远超过了目前至强和EPYC的L2、L3Cache的带宽。其实之前AMD已经通过指甲盖大小的3DV-Cache证明了3D封装的性能，那就更不用说英特尔数据中心MaxGPU的RAMBO及基础芯片的面积了。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL71△英特尔数据中心MaxGPU的存储带宽回顾一下3DV-Cache的弱点——“散热”不良，我们还发现将Cache集成到基础芯片当中还有一个优点：将高功耗的计算核心安排在整个封装的上层，更有利于散热。再往远一些看，在网格化的处理器架构中，L3Cache并非简单的若干个块（切片），而是分成数十甚至上百单元，分别挂在网格节点上的。基础芯片在垂直方向可以完全覆盖（或容纳）处理器芯片，其中的SRAM可以分成等量的单元与处理器的网格节点相连。换句话说，对于网格化的处理器，将L3Cache移出到基础芯片是有合理性的。目前已经成熟的3D封装技术的凸点间距在30～50微米的量级，足够胜任每平方毫米内数百至数千个连接的需要，可以满足当前网格节点带宽的需求。更高密度的连接当然也是可行的，10微米甚至亚微米的技术正在推进当中，但优先的场景是HBM、3DNAND这种高度定制化的内部堆栈的混合键合，未必适合Chiplet对灵活性的要求。++++++++++++72标准化：Chiplet与UCIeChiplet的优势已经获得了充分的验证，接下来的问题就是通用化、标准化。通过标准化，来自不同供应商的芯片可以更容易地实现封装内的互联，在这个前提下，部分IP可以固化为芯片，而不再需要分别集成到不同客户的芯片中，也不需要适配太多版本的生产工艺。在此愿景之下，2022年3月，通用处理器市场的核心玩家Intel、AMD、Arm等联合发布了新的互联标准UCIe（UniversalChipletInterconnectExpress，通用小芯片互连通道），希望解决Chiplet的行业标准问题。由于标准的主导者与PCIe和CXL（ComputeExpressLink）已有千丝万缕的关系，因此，UCIe非常强调与PCIe/CXL的协同，在协议层本地端提供PCIe和CXL协议映射。与CXL的协同，说明UCIe的目标不仅仅是解决芯片制造中的互联互通问题，而是希望芯片与设备、设备与设备之间的交互是无缝的。在UCIe1.0标准中，即展现了两种层面的应用：Chiplet（Inpackage）和Rackspace（Offpackage）。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL73CXL：内存的解耦与扩展PCIe经过十年的发展，已经是最为广泛的板卡互连协议。这种兼容性基础正在向节点外扩展，也就是UCIe所称的Rack（机柜）空间。随着新一代Arm和x86架构服务器处理器平台（第四代英特尔至强可扩展处理器和AMD第四代EPYC处理器）进入市场，CXL协议有望获得广泛的支持。当前CXL1.1的物理层基于成熟的PCIe5.0。以第四代英特尔至强可扩展处理器公开宣称的支持CXLType1、Type2Device看，首先从CXL获益的将是GPGPU、智能网卡、计算卡等设备。而非常有趣的是，AMD第四代EPYC处理器则完全相反，声称支持CXLType3Device，也就是CXL内存模块，而不支持Type1、Type2Device。△第四代英特尔至强可扩展处理器正式支持CXL1.1中的Type1、Type2++++++++++++△UCIe规划的机架连接交给了CXL74△CXL定义的三种类型设备相对于PCIe，CXL最重要的价值是减少了各子系统内存的访问延迟（理论上PCIe协议的延迟为100ns量级，CXL为10ns量级），譬如GPU访问系统内存，这对于设备间的大容量数据交换至关重要。这种改进主要来源于两方面：首先，PCIe在设计之初没有考虑缓存一致性问题，通过PCIeDMA跨设备读写数据时，在操作延迟期间，内存数据可能已经发生变化，因此需要额外加入验证过程，这增加了指令复杂度和延迟。而CXL通过CXL.cache和CXL.memory协议解决了缓存一致性问题，简化了操作，也减少了延迟。其次，PCIe的初衷是大流量，针对大数据块（512B、1KB、2KB、4KB）进行优化，希望减少指令开销。CXL则针对64B传输进行优化，对于固定大小的数据块而言，操作延迟较低。换言之，PCIe发展至今，其协议特点更适合用于NVMeSSD为代表的块存储设备，而对于看重字节级寻址能力的计算型设备，CXL更为适合。除了充分释放异构计算的算力，CXL还让内存池化的愿景看到了标准化的希望。CXLType3Device的用途就是MemoryBuffer（内存缓冲），利用CXL.io和CXL.memory的协议实现扩展远端内存。在扩展后，系统内存的带宽和容量即为本地内存和CXL内存模块的叠加。在新一代CPU较普遍支持的CXL1.0/1.1中，CXL内存模块先实现了主机级的内存扩展，试图突破传统CPU内存控制器的发展瓶颈，CPU2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL75核心数量增长的速度远远快于内存通道的增加速度是原因之一。过去十年间，CPU的核心数量从8～12个的水平，增长到了60乃至96核，Arm已有192核的产品，而每插槽CPU的内存通道数仅从4通道增加到8或12通道。每通道的内存在此期间也经过了三次大的迭代，带宽大概增加1.5～2倍，存储密度大约为4倍。从发展趋势来看，每个CPU核心所能分配到的内存通道数量在明显下降，每核心可以分配的内存容量和内存带宽其实也有所下降。这是内存墙的一种表现形式，导致CPU核心因为不能充分得到数据来处于满负荷的运行状态，会导致整体计算效率下降。为什么增加内存通道如此缓慢？因为增加内存通道不仅仅需要增加芯片面积，还需要扩展对外接口，在电气连接方式没有根本性改变的情况下，触点数量的大量增加会导致CPU封装面积剧增。10年前的英特尔至强（IntelXeon）处理器的LGA2011封装尺寸为52.5mm×45.0mm（毫米），当前Xeon所用LGA4677封装尺寸为77.5mm×56.5mm，触点数量增加了1.33倍，封装面积增加了1.85倍。而AMD第四代EPYC启用的新封装SP5更大，有6096个触点，封装面积达到75.4mm×72mm，跟一张扑克牌差不多大了，毕竟它的内存通道数量达到了12个。为了与AMD和Arm继续“核战”，英特尔代号GraniteRapids和SierraForest的下一代Xeon将启用LGA7529插槽，尺寸105mm×70.5mm。作为参考，iPhone4的正面尺寸是115.2mm×58.6mm，iPhone8则为138.4mm×67.3mm。++++++++++++++++++++++++过去十年间，CPU的核心数量从8～12个的水平，增长到了60乃至96核，Arm已有192核的产品。而每插槽CPU的内存通道数仅从4通道增加到8或12通道。每通道的内存在此期间也经过了三次大的迭代，带宽大概增加1.5～2倍，存储密度大约为4倍。76△LGA4677已接近信用卡大小同时，主板上内存相关的走线数量和距离也需要相应增加，保证信号质量的难度加大。CPU插槽面积增加、内存槽数量增加，还受到主板面积的限制。按照英特尔和AMD的通用处理器的这个发展趋势，双路服务器的主板布局将会愈加困难，其市场份额可能会逐步下降。通过CXL扩展内存，可以将CPU与内存从沿革多年的紧耦合关系变为松耦合，利用PCIe/CXL通道的物理带宽增加内存总带宽，而不仅仅限于内存控制器自身的通道总数（即使前者的带宽相对较低，但也是增量），利用机箱的立体空间容纳更大容量的内存，而不再受主板面积的约束。△CXL内存++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL77考虑到人工智能，尤其是机器学习领域的发展，模型容量在过去5年间大致增加了50倍，内存容量的扩展方式确实值得突破一下。不过这也不是一蹴而就的，毕竟第四代英特尔至强可扩展处理器每插槽CPU只支持4个CXL设备，给计算卡之类的一分就没了。所以也就不用纠结它暂时没有宣布支持CXLType3Device（MemoryBuffer）。在第四代可扩展至强处理器平台上，如果支持CXL1.1的加速卡/计算卡/智能网卡能够提供比PCIe5.0更好的性能，稍微拉近跟SMX接口（NVLink）的性能落差，那就非常开心了。而AMD则反过来，处理器大核确实多，而且不论单路还是双路处理器，内存槽上限都是24条，如果不优先另辟蹊径扩展内存容量，每个核心能够分配到的内存资源其实反而会落了下风，补短板看起来更迫切。但是，AMD同样也会面临内存扩展与计算卡抢PCIe通道数量的问题。总之，不论这两家通用处理器具体各怀啥心思，CXL的第一轮普及工作就是不尽如人意，顾此失彼。甚至现在还不到纠结内存扩展的时候，即使CXL内存模组已然是各种技术论坛中样品最接近现实的CXL设备。在这个阶段，解决CXL设备的有无问题，借机逐步导入EDSFF，初步形成生态环境，就算是成功。至于内存的大事情，且得看下一代平台以及更新版本的CXL。△CXL的本地内存扩展++++++++++++有约50%的服务器的实际内存利用率不到一半。这是由于内存的分配是与CPU核心绑定的，当客户按照预设的实例配置租用资源时，每个核心便搭配了固定容量的内存，譬如2GB。当主机的CPU核心数量被分配完毕后，未被搭配的内存便被闲置了。78到了CXL2.0，通过CXLSwitch，内存扩展将可以跨CPU实现。这个阶段将构建机柜级的资源池化。这其中的好处多多，此处主要集中在云服务的需求角度去看。微软曾调研了Azure公有云数据中心的内存使用情况，其结论是：有约50%的服务器的实际内存利用率不到一半。这是由于内存的分配是与CPU核心绑定的，当客户按照预设的实例配置租用资源时，每个核心便搭配了固定容量的内存，譬如2GB。当主机的CPU核心数量被分配完毕后，未被搭配的内存便被闲置了。考虑到预先配置的内存容量相对核心数量必然是超配的，譬如56核的至强，搭配128GB内存，每个实例配2GB内存的话，那注定有128-2×56=16GB内存将会被闲置。如果服务器核心未被充分利用，被闲置的内存将会更多。而运行中的实例，其实际内存占用率通常也不高。由此，无从分配的、未被分配的、分配但未充分使用的，这三种性质的浪费叠加之后，主机的实际内存浪费相当惊人。由此，微软提出通过内存池来解决这个问题。各主机搭配容量较少的内存，其余内存放入内存资源池。当CPU本地内存不足时，再到内存池调用。这虽然增加了一些访问延迟，但会降低内存的总成本。如果减少10%的内存搭配数量，对于大型数据中心而言也是数以亿计的资金节约。微软预计通过CXL和内存池化，可以为云数据中心减少4～5%的成本。除了节约总内存投入，内存池化还可以带来内存持久化、内存故障热迁移等等新的功能特性以供业界进一步挖掘，此处暂不展开。CXL的完整愿景，需要到CXL3.0规范才能实现。首先是带宽，CXL3.0基于PCIe6.0，更换了PCIe沿革多年的NRZ调制方案，变为PAM-4脉冲幅度调制编码，在电气特性变化不大的情况下，链路带宽翻倍，从32GT/s提升到了64GT/s。其次，CXL3.0增加了对二层交换机的支持，也就是叶脊（Leaf-Spine）网络架构，资源池化也不再局限于内存，而是可以实现CPU资源池、加速器资源池、网卡资源池等。++++++++++++当CPU本地内存不足时，再到内存池调用。这虽然增加了一些访问延迟，但会降低内存的总成本。如果减少10%的内存搭配数量，对于大型数据中心而言也是数以亿计的资金节约。微软预计通过CXL和内存池化，可以为云数据中心减少4～5%的成本。2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL79△CXL3.0将改变资源的组织方式CXL2.0实现的是机柜内的池化，CXL3.0除了可以在一个机柜内实现计算资源和存储资源的解耦和池化，还可以在多个机柜之间建立更大的资源池。跨主机、跨机柜调度规模巨大的计算资源，已经是超算的范畴了。然后，CXL3.0网络可以支持4096个CXL节点！单纯从数量上看，这远远超过了NVLink网络256个节点的规模（见下一章）。这将是CXL对私有但标榜高性能的NVLink最有力的挑战。当然，CXL3.0依旧暂时还未落地，而NVIDIA新一代的系统已经正式发布了。二者在机柜互联方面的带宽远超400GInfiniBand或者以太网，实际运行效率都是非常值得期待的。另外，考虑到CPU和加速器都可以从内存池访问数据，那么，CPU确实不需要再去（替其他设备）管理那么多本地内存。毕竟，计算卡通过CXL访问CPU内存控制器下的内存，和访问内存资源池，瓶颈都在CXL，性能上没有本质差异。因此，CPU可以搭配容量更小，但速度更高的内存，例如HBM等。如此一来，CPU就可以作为一种更高效的计算资源存在，而不再负担统筹的工作。到这一层次的时候，这几年时不时被谈起的诸如CPU为中心、DPU为中心之类的话题也就没有太大意义了。80UCIe与异构算力UCIe的Inpackage本质就是将整个芯片封装视作主板，在基板上组装大量的芯粒，包括各种处理器、收发器，以及硬化的IP。整体而言，UCIe是一个基于并行连接的高性能系统接口，主要是面向PCIe/CXL设备（芯片）的“组装”，如CPU、GPU、DSA、FPGA、ASIC等的互联。随着人工智能时代的到来，异构计算已经是显学，原则上，只要功率密度允许，这些异构计算单元的高密度集成可以交给UCIe完成。除了集成度的考虑，标准化的Chiplet也带来了功能和成本的灵活性，对于不需要的单元，在制造时不参与封装即可——而对于传统的处理器而言，对部分用户无用的单元常常成为无用的“暗硅”，意味着成本的浪费。一个典型的例子就是DSA，如英特尔第四代可扩展至强处理器中的若干加速器，用户可以付费开启，但是，如果用户不付费呢？这些DSA其实已经制造出来了。△CXL规划了多种内存组织方式2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL81△UCIe的Inpackage本质就是将整个芯片封装视作主板UCIe包括协议层（ProtocolLayer）、适配层（AdapterLayer）和物理层（PhysicalLayer）。协议层支持PCIe6.0、CXL2.0和CXL3.0，也支持用户自定义。根据不同的的封装等级，UCIe也有不同的Packagemodule。通过用UCIe的适配层和PHY来替换PCIe/CXL的PHY和数据包，就可以实现更低功耗和性能更优的Die-to-Die互连接口。++++++++++++82UCIe考虑了两种不同等级的封装：标准封装（StandardPackage）和先进封装（AdvancedPackage），凸块间距、传输距离和能耗将有数量级的差异。譬如对于先进封装，凸块间距（BumpPitch）为25～55μm，对应的是采用硅中介层为代表的2.5D封装技术的特点。以英特尔的EMIB为例，当前的凸块间距即为50μm左右，未来将向25μm，甚至10μm演进。台积电的InFO、CoWoS也会有类似的规格和演进。而标准封装（2D）的规格对应的是目前应用最为广泛的有机载板。++++++++++++△英特尔先进封装的凸块间距演进△UCIe对两种封装的划分2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL83不同封装的信号密度也是有本质差异的，如标准封装模块对应的是16对数据线（TX、RX），而高级封装模块包含64对数据线，每32个数据管脚还提供2个额外的管脚用于Lane修复。如果需要更大的带宽，可以扩展更多的模块，且模块的频率是可以独立的。当然，UCIe没有必要急于跟进封装技术的极限，更高密度的键合通常还是为私有（协议）接口准备的，典型的如存储器(SRAM、HMB、3DNAND)的内部。UCIe能够满足通用总线的连接需求即可，如PCIe、UPI、NVLink等。值得一提的是，UCIe对高速PCIe的深度捆绑，注定了它“嫌贫爱富”的格局。实际上，SoC（SystemonChip）是一个相当宽泛的概念，UCIe面向的可以看做是宏系统集成（Macro-SystemonChip）。而在传统观念中适合低成本、高密度的SoC可能需要集成大量的收发器、传感器、块存储设备等等。再譬如，一些面向边缘场景的推理应用、视频流处理的IP设计企业相当活跃，这些IP++++++++++++△UCIe规划了两种等级封装的性能目标84++++++++++++在国际大厂合纵连横推出UCIe为代表的Chiplet连接标准之际，中国也并未缺席这一技术潮流，而是基于国内产业界资源，积极制定本土的相关标准。2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL可能需要更灵活的商品化落地方式。既然相对低速设备的集成不在UCIe的考虑范围内，低速、低成本接口的标准化尚有空间。Chiplet的中国力量在国际大厂合纵连横推出UCIe为代表的Chiplet连接标准之际，中国也并未缺席这一技术潮流，而是基于国内产业界资源，积极制定本土的相关标准。《小芯片接口总线技术要求》早在2020年8月，中科院计算所牵头成立了中国计算机互连技术联盟（CCITA），重点围绕Chiplet小芯片和微电子芯片光I/O成立了两个标准工作组，并于2021年6月在工信部中国电子工业标准化技术协会立项了《小芯片接口总线技术》和《微电子芯片光互连接口技术》两项团体标准。其中小芯片项目集结了国内产业链上下游六十多家单位共同参与研究。2022年3月，由中科院计算所、工信部电子四院以及多家国内芯片厂商合作，《小芯片接口总线技术要求》完成草案并公示。2022年12月16日，在第二届中国互连技术与产业大会上，《小芯片接口总线技术要求》团体标准正式面向世界发布。2023年2月，由中国电子工业标准化技术协会审订，首个由中国企业和专家主导制订的Chiplet技术标准《小芯片接口总线技术要求》（T/CESA1248-2023）正式实施。《小芯片接口总线技术要求》兼顾了PCIe等现有协议的支持，包括并行总线接口技术、差分串行总线接口技术和单端串行总线接口技术三种，采用DC耦合方式以简化PHYIP和封装基本实现复杂度，速率5～32GT/s，目标误码率为1E-15。CCITA已经在考虑和UCIe在物理层上兼容，以降低IP厂商支持多种Chiplet标准的成本。85Chiplet走出“初级阶段”为了满足板内甚至封装内高速互联的需要，半导体大厂（设计、代工）都有相关的互联总线协议和接口标准。譬如板内的有Intel的QPI/UPI、AMD的InfinityFabric、NVIDIA的NVLink，这些通常是私有协议；面向高级封装的有Intel的AIB、IEEE的MDIO、TSMC的LIPINCON和OCP的BoW等，这些大多是开放协议。一些IP企业，如Rambus、Kandou、Cadence等，也提出了一些方案，而且主要是基于串行连接方式——选择串行方案，通常意味着相对较低的成本、较86++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算存互连：Chiplet与CXL远的传输距离，有利于吸引生态圈内更多（更弱势）的参与者。国内学界和部分企业也在试图建立自己的标准，争夺话语权，绝大多数处于草案甚至立项阶段。不论是大厂，还是产业界的老面孔，亦或是学界，积极探索Chiplet技术带来了百花齐放百家争鸣的局面，也会带来资源浪费。湮没在历史长河中的标准，不计其数。目前是Chiplet发展的早期阶段，主要是解决技术瓶颈和成本约束的问题。这个阶段内，Chiplet考虑的主要是芯片的切分问题，譬如由大拆小、功能与制程的匹配等。应用这种思路的主要是服务器处理器为代表的“大芯片”，不论它们是来自老牌大厂，还是互联网新贵。如果第一阶段可以称为“实现”，那么，Chiplet第二阶段的目标则是“复用”。进入这个阶段的企业还不太多。其中的成功典型是AMD，其核心IP（CCD、IOD）都实现复用，可以满足不同产品线甚至跨代产品线的需要，有效摊薄设计投入，也降低了生产成本。另一个能称得上复用的例子是Apple的M1Max/Ultra、M2Max/Ultra这类产品。AWSGraviton3的内存、PCIe控制器可能在未来的产品中也会被复用，尚待观察。第三阶段就是本章开头提到的愿景了，IP硬化、芯粒商品化、货架化，不同厂商（而不是代工方）的芯片可以通用。这不仅需要包括UCIe、BoW在内的多种标准完成竞合，出现若干主导性的标准，还需要整个产业界探索出新的设计、验证流程，明确生产中的责任归属，甚至在安全性方面也会有巨大的挑战。国内产业界则将Chiplet视为“弯道超车”的机会。如果从第一阶段角度看，在国外大厂面临生产技术瓶颈的时候，国内部分互联网大厂、独角兽企业确实有机会通过Chiplet以相对合理的成本推出有竞争力的明星产品。但是，国内企业需要有能力、有决心、有市场进行长期投资，让旗下产品持续迭代，产品矩阵羽翼丰满，才有可能进入第二阶段。至于第三阶段，要的不仅仅是脚踏实地发展的耐心，还要有大格局。87CHAPTER4算力互连由内及外，由小渐大2023新型算力中心调研报告88算力互连：由内及外，由小渐大随着“东数西算”工程的推进，诸如“东数西渲”、“东数西训”等细分场景也逐渐被提起。视频渲染和人工智能（ArtificialIntelligence，AI）/机器学习（MachineLearning，ML）的训练任务，本质上都属于离线计算或批处理性质，完全可以在“东数西存”的基础上，即原始素材或历史数据传输到位于西部地区的数据中心之后，就地独立完成计算过程，中间极少与东部地区的数据中心交互，因此可以不受跨地域的时延影响。换言之，“东数西渲”、“东数西训”的业务逻辑能够成立，是因为计算与存储仍是就近耦合的，不需要面对跨地域的“存算分离”挑战。在服务器内部，CPU与GPU存在着类似而又不同的关系。以目前火热的大模型为例，对计算性能和内存容量都有很高的要求，而CPU与GPU在这方面偏偏存在“错配”的现象：GPU的（AI）算力明显高于CPU，但是直属的内存（显存）容量基本不超过100GB，与CPU动辄TB级的内存容量相比，相差一个数量级。好在，CPU与GPU之间的距离可以缩短，带宽可以提升。消除互连瓶颈之后，可以大量减少不必要的数据移动，提高GPU的利用率。为GPU而生的CPUNVIDIAGraceCPU的核心基于ArmNeoverseV2，互连架构SCF（ScalableCoherencyFabric，可扩展一致性结构）也可以看作是ArmCMN-700网格的定制版。但是在对外I/O的部分，NVIDIAGraceCPU与其他Arm和x86服务器都有很大的不同，体现出英伟达做这款CPU的主要意图——为需要高速访问大内存的GPU服务。内存方面，GraceCPU有16个LPDDR5X内存控制器，这些内存控制器对应着CPU外面封装在一起的8个LPDD5X芯片，裸容量512GB，扣除ECC开销后，可用容量为480GB。这样看来，有1个内存控制器及其对应的LPDDR5X内存die被用于ECC。在英伟达的官方资料里，与512GB内存容量同时出现的内存带宽2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大89参数是546GB/s，而与480GB（w/ECC）一同出现的是（约）500GB/s，实际的内存带宽应该是512GB/s左右。PCIe控制器是一定要有的，ArmCPU的惯例是有一部分PCIe通道会与CCIX复用，但这样的CCIX互连带宽太弱了，还不如英特尔专用于CPU间互连的QPI/UPI，英伟达肯定是看不上的。△NVIDIAGrace的I/OGraceCPU提供68个PCIe5.0通道，其中有2个x16也可以用作12通道一致性NVLink（coherentNVLINK，cNVLINK）。真正用于芯片（CPU/GPU）之间互连的，是与cNVLINK/PCIe隔“核”相望的NVLink-C2C接口，带宽高达900GB/s。NVLink-C2C，其中的C2C就是chiptochip之意。根据NVIDIA在ISSCC2023中的论文，NVLink-C2C由10组连接（每组9对信号和1对时钟），共200个I/O构成，NRZ调制，工作频率20GHz，总带宽为900GB/s。每个封装内的传输距离为30mm，PCB上的传输距离为60mm。对于NVIDIAGraceCPU超级芯片，用NVLink-C2C连接两个CPU，构成一个144核的模块；对于NVIDIAGraceHopperSuperchip（超级芯片），那就是把GraceCPU和HopperGPU互联。++++++++++++△NVLink-C2C90△NVIDIAGrace的处理器、内存互联带宽非常可观NVLink-C2C的带宽为900GB/s，这是一个相当惊人的数据。作为参考：Intel代号SapphireRapids的第四代至强可扩展处理器包含3或4组x24UPI2.0（@16GT/s），多路处理器间互联的总带宽接近200GB/s；AMD第四代EPYC用于处理器内CCD与IOD互联的GMI3接口带宽为36GB/s，CPU间互联的InfinityFabric相当于16通道PCIe5.0，带宽为32GB/s。双路EPYC9004之间可以选择使用3或4组InfinityFabric互联，4组的总带宽为128GB/s。△AMDInfinityFabric2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大91通过巨大的带宽，两颗GraceCPU被紧密联系在一起，其“紧密”程度远超传统的多路处理器系统，已足以匹敌现有的基于有机载板的多数Chiplet封装方案（2D封装）。要超越这个带宽，需要硅中介层（2.5D封装）的出马，例如AppleM1Ultra的UltraFusion架构是利用硅中介层来连接两颗M1Max芯粒。苹果宣称UltraFusion可同时传输超过10,000个信号，从而实现高达2.5TB/s低延迟处理器互联带宽。Intel的EMIB也是2.5D封装的一种，其芯粒间的互联带宽也应当是TB级。NVLink-C2C另一个重要应用案例是GH200GraceHopper超级芯片，将一颗GraceCPU与一颗HopperGPU互联。格蕾丝·霍波（GraceHopper）是世界上第一位著名女程序员，“bug”术语的发明者。因此，NVIDIA将这一代CPU和GPU分别命名为Grace和Hopper，其实是有深意的，充分说明在前期规划中，二者便是强绑定的关系。△NVIDIAGraceHopper超级芯片++++++++++++△NVIDIAGraceHopper超级芯片主要规格92△NVIDIAGraceHopper超级芯片的互联架构考虑到CPU+GPU的异构组合，二者之间交换数据的效率（带宽、延迟）就是一个非常值得重视的问题，尤其是超大机器学习模型的时代——GPU本地显存过于昂贵，容量实在捉襟见肘。NVIDIA为HopperGPU配备了大容量的高速显存，为该系列的满配6组显存控制器全开，容量96GB，显存位宽6144bit，带宽达到3TB/s。作为对比，独立的GPU卡H100，根据不同版本，其显存配置有80GBHBM2e（H100PCIe）、80GBHBM3（H100SXM），以及GTC2023上刚发布的双卡组合H100NVL的188GBHBM3。其中前二者均只启用了5组显存控制器。GraceCPU则搭载了480GB的LPDDR5X内存，带宽略超500GB/s。这个内存配置有省电及空间紧凑的优势，但付出了可扩展性（容量）的代价。表面上看，Grace的内存带宽与使用DDR5内存的竞品处于同一水平。譬如AMDEPYC9004系列，12通道DDR54800内存可以提供461GB/s的带宽，双路系统则可以实现超过900GB/s的内存带宽。但是，相比于内存带宽上的这点差异，GPU与CPU之间的互连才是决定性的——典型的x86CPU，到GPU只能通过PCIe，这个带宽比NVLink-C2C至少低一个数量级！与PCIe相比，NVLink还有缓存一致性的优势，CPU与GPU之间、GPU与GPU之间是可以互相寻址内存的。通过NVLink-C2C，HopperGPU可以顺畅地访问CPU内存，这不仅是H100PCIe无法企及的，就连H100SXM都会羡慕——以NVIDIAHGX4GPU为基准，Grace简而言之，CPU拥有的内存容量是GPU不能比的，带宽也还可以，但GPU到CPU之间的互连（PCIe）才是瓶颈所在。要改变这一点，亲自下场做CPU是最直接的。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大93Hopper超级芯片中每GPU可分配的带宽为3.5倍。另外，高带宽的直接寻址还可以转化为容量优势：GraceHopper超级芯片中的GPU可以寻址576GB（480GB+96GB）本地内存。更高的内存带宽、更低的延迟有利于超大模型的机器学习等应用。简而言之，CPU拥有的内存容量是GPU不能比的，带宽也还可以，但GPU到CPU之间的互连（PCIe）才是瓶颈所在。要改变这一点，亲自下场做CPU是最直接的。NVLink-C2C的带宽足以匹配（CPU的）内存，访问内存的友好度也超过PCIe，都是GH200GraceHopper超级芯片相对x86+GPU方案的核心优势。NVLink-C2C的另一个亮点是能效比，英伟达宣称NVLink-C2C每传输1比特数据仅消耗1.3皮焦耳能量，大约是PCIe5.0的五分之一，再考虑速率，那就有25倍的能效差异了。这种比较当然不够公平，毕竟PCIe是板间的通讯，传输距离有本质的区别。但这个数据也有助于理解NVLink-C2C相对NVLink的能效差异，后者大概参考PCIe的量级来看即可。在能效方面，传输距离和封装方式与NVLink-C2C类似的接口总线是AMD用于EPYC的InfinityFabric，大概是1.5pJ/b。至于2.5D、3DChiplet使用的接口，如UCIe、EMIB等的能耗还要再低一个数量级，大致的情况可以参考下面的表格。NVLink最初是为满足GPU之间高速交换数据而生的，在NVSwitch的帮助下，可以把服务器内部的多个GPU连为一体，获得容量成倍增加的显存池。互联接口能耗InfinityFabric~1.5pJ/bNVLink-C2C1.3pJ/bUCIe高级封装0.25pJ/bUCIe标准封装0.5pJ/bTSMCCoWoS0.56pJ/bFoveros0.2pJ/bEMIB0.3pJ/b++++++++++++94NVLink之GPU互连NVLink的目标是突破PCIe接口的带宽瓶颈，提高GPU之间交换数据的效率。2016年发布的P100搭载了第一代NVLink，提供160GB/s的带宽，相当于当时PCIe3.0x16带宽的5倍。V100搭载的NVLink2将带宽提升到了300GB/s，接近PCIe4.0x16的5倍。A100搭载了NVLink3，带宽为600GB/S。H100搭载的则是NVLink4。相对NVLink3，NVLink4不仅增加了链接数量，内涵也有比较重大的变化。NVLink3中，每个链接通道使用4个50Gb/s差分对，每通道单向25GB/s，双向50GB/s。A100使用12个NVLink3链接，总共构成了600GB/s的带宽。NVLink4则改为每链接通道使用2个100Gb/s差分对，每通道双向带宽依旧为50GB/s，但线路数量减少了。在H100上可以提供18个NVLink4链接，总共900GB/s带宽。NVIDIA的GPU大多提供了NVLink接口，其中PCIe版本可以通过NVLinkBridge互联，但规模有限。更大规模的互联还是得通过主板/基板上的NVLink进行组织，与之对应的GPU有NVIDIA私有的规格SXM。SXM规格的NVIDIAGPU主要应用于数据中心场景，其基本形态为长方形，正面看不到金手指，属于一种mezzanine卡，采用类似CPU插座的水平安装方式“扣”在主板上，通常是4-GPU或8-GPU一组。其中4-GPU的系统可以不通过NVSwitch即可彼此直连，而8-GPU系统需要使用NVSwitch。△NVIDIAV100SXM2版本正反面，提供NVLink2连接++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大95△NVIDIAHGXA1008-GPU系统。此图完整展现了主要结构、安装形式和散热。其中右侧的两块A100SXM没有安装散热器。右上角未覆盖散热器的细长方形芯片即为NVSwitch△NVIDIAHGXA1004-GPU系统的组织结构。每个A100的12条NVLink被均分为3组，分别与其他3个A100直联++++++++++++96△NVIDIAHGXH1008-GPU系统的组织结构。每个H100的18条NVLink被分为4组，分别与4个NVSwitch互联。经过多代发展之后，NVLink日趋成熟，已经开始应用于GPU服务器之间的互连，进一步扩大GPU（及其显存的）集群规模。NVLink组网超级集群在2023年5月底召开的COMPUTEX上，英伟达公布了256个GraceHopper超级芯片组成的集群，GPU内存总量达144TB。以GPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）对显存的容量需求极其迫切，巨量显存将迎合大模型的发展趋势。那么，这个前所未见的容量是如何达成的？NVLink4Networks是一个重大创新，让NVLink可以扩展到节点之外。通过DGXA100和DGXH100各自构建256-GPUSuperPOD的架构图，可以直观感受到NVLink4Networks的特点。在DGXA100SuperPOD中，每个DGX节点的8-GPU是通过NVLink3互联的，而32个节点则需要通过HDRInfiniBand200G网卡和QuantumQM8790交换机互联。在DGXH100SuperPOD中，节点内部是NVLink4互联8-GPU，节点之间通过NVLink4Network互联，各节点接入称为NVLinkSwitch的设备。2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大97△HGXH1008-GPU的NVLink-Network连接在NVIDIA提供的架构信息中，NVLinkNetwork支持了OSFP（OctalSmallFormFactorPluggable）光口。这也符合NVIDIA宣称的线缆长度从5米增加至20米的说法。DGXH100SuperPOD使用的NVLinkSwitch规格为：端口数量128个，32个OSFP笼（cage），总带宽6.4TB/s。△DGXA100和DGXH100256SuperPOD架构98△DGXH100SuperPOD节点内部的网络架构每个8-GPU节点内部有4个NVSwitch，对于DGXH100SuperPOD，每个NVSwitch都通过4或5条NVLink对外连接。每条NVLink是50GB/s带宽，对应一个OSFP则相当于400Gb/s，是非常成熟的。每个节点总共需要连接18个OSFP接口，32个节点共需要576个连接，对应18台NVLinkSwitch。DGXH100也可以（仅）通过InfiniBand互联，参考DGXH100BasePOD的配置，其中的DGXH100系统配置了8个H100、双路56核第四代英特尔至强可扩展处理器、2TBDDR5内存，搭配了4块ConnectX-7网卡——其中3块双端口卡为管理和存储服务，还有一块4OSFP口的用于计算网络。2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大99回到GraceHooper超级芯片，NVIDIA提供了一个简化的示意图，其中的HooperGPU上的18条NVLink4与NVLinkSwitch相连。NVLinkSwitch连接了“两组”GraceHopper超级芯片。任何GPU都可以通过NVLink-C2C和NVLinkSwitch访问网络内其他CPU、GPU的内存。NVLink4Networks的规模是256个GPU——注意，是GPU，而不是超级芯片，因为NVLink4连接是通过H100GPU提供的。对于GraceHopper超级芯片，这个集群的内存上限就是：（480GB内存+96GB显存）×256节点=147456GB，即144TB的规模。假如NVIDIA推出了GTC2022中提到的Grace+2Hopper，那么，按照NVLinkSwitch的接入能力，那就是128个Grace和256个Hopper，整个集群的内存容量将下降至约80TB量级。△GraceHooper超级芯片之间的互联在COMPUTEX2023期间，NVIDIA宣布GraceHopper超级芯片已经量产，并发布了基于此的DGXGH200超级计算机。NVIDIADGXGH200使用了256组GraceHopper超级芯片，以及NVLink互联，整个集群提供高达144TB的可共享的“显存”，以满足超大模型的需求。先列几个数字来感受一下，NVIDIA以一己之力打造的E级超算系统。算力：1exaFlops(FP8)光纤总长度：150英里风扇数量：2112个（60mm）风量：7万立方英尺/分钟（CFM）重量：4万磅显存：144TBNVLink带宽：230TB/s++++++++++++100从150英里的光纤长度，我们就可以感受其网络复杂度。这个集群的整体网络资源如下：由于GraceHopper芯片上只有CPU和GPU各一，GPU数量远少于DGXH100，同样达到256个GPU所需的节点数大为增加，导致NVLinkNetwork的架构复杂很多：△NVIDIADGXGH200集群内的NVLink网络架构256xOSFPsingle-portNVIDIAConnectX7VPIwith400Gb/sInfiniBand256xdual-portNVIDIABlueField3VPIwith200Gb/sInfiniBandandEthernet24xNVIDIAQuantum-2QM9700InfiniBandSwitches20xNVIDIASpectrumSN2201EthernetSwitches22xNVIDIASpectrumSN3700EthernetSwitches96xL1NVIDIANVLinkSwitches36xL2NVIDIANVLinkSwitchesNetworkingNVIDIANVLinkSwitchSystem++++++++++++2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大101GH200的每个节点有3组NVLink对外连接，每个NVLinkSwitch连接8个节点。256个节点总共分为32组，每组8个节点搭配3台L1NVLinkSwitch，共需要使用96台交换机。这32组网络还要通过36台L2NVLinkSwitch组织在一起。相比DGXH100SuperPOD，GH200的节点数量大幅增加，NVLinkNetwork的复杂度明显提高了。二者的对比如下：DGXH100SuperPODDGXGH200差异节点数量322568x交换机数量1896+367.3x节点NVLink出口（理论）57646088x++++++++++++1022023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大InfiniBand扩大规模如果需要更大规模（超过256个GPU）的集群，那就得InfiniBand交换机上场了。对于GraceHopper超级芯片的大规模集群，NVIDIA的建议是采用Quantum-2交换机组网，提供NDR400Gb/s端口；每个节点配置BlueField-3DPU（已经集成了ConnectX-7），每DPU都提供2个400Gb/s端口，总带宽就是100GB/s。理论上，使用以太网连接也能有类似的带宽水平，但既然NVIDIA收购了Mellanox，偏爱InfiniBand完全可以理解。△NVIDIABlueField-3DPU基于InfiniBandNDR400组织的GraceHopper超级芯片集群有两种架构。一种是完全采用InfiniBand连接，另一种是混合配置NVLinkSwitch和InfiniBand连接。二者的共同点是：各节点均通过双端口（共800Gbps）连接InfiniBand交换机，DPU占用x32的PCIe5.0，由GraceCPU提供PCIe连接。二者的区别是：后者每个节点还通过GPU接入NVLinkSwitch连接，构成若干NVLink子集群。很显然，混合配置InfiniBand和NVLinkSwitch的方案性能更好，毕竟部分GPU之间拥有更大的带宽，以及对内存的原子操作。譬如NVIDIA计划打造超级计算机Helios，将由4个DGXGH200系统组成——通过Quantum-2InfiniBand400Gb/s网络组织起来。混合配置InfiniBand和NVLinkSwitch的方案性能更好，毕竟部分GPU之间拥有更大的带宽，以及对内存的原子操作。譬如NVIDIA计划打造超级计算机Helios，将由4个DGXGH200系统组成——通过Quantum-2InfiniBand400Gb/s网络组织起来。++++++++++++103++++++++++++104△NVIDIAH100NVLTIPS2023新型算力中心调研报告·算力互连：由内及外，由小渐大从H100NVL的角度再看NVLink在GTC2023上，英伟达发布了面向大语言模型部署的NVIDIAH100NVL，与H100家族的另外两个版本单卡（SXM、PCIe）相比，它有两大特别之处：首先，H100NVL相当于两张H100PCIe通过3块NVLinkbridge连接在一起；其次，每张卡有接近足额的94GB显存，连H100SXM5都没有这样的待遇。按照英伟达官方文档的介绍，H100PCIe的双插槽NVLink桥接沿用自上一代的A100PCIe，因此H100NVL的NVLink互连带宽为600GB/s，仍有通过PCIe5.0互连（128GB/s）的4倍以上。H100NVL由两张H100PCIe卡拼合的颗粒度和产品形态，适合推理应用，经高速NVLink连为一体的显存容量高达188GB，以满足大语言模型的（推理）需求。如果把H100NVL的NVLink互连视为缩水版的NVLink-C2C，应该有助于对NVLink通过算力单元互连加速内存访问的理解。事实上，与H100NVL一同发布的还有3款推理卡，其中就有面向推荐模型的NVIDIAGraceHopper。105CHAPTER5绿色低碳和可持续发展2023新型算力中心调研报告106目前，我国算力基础设施迎来了多样化发展的繁荣期，结合不同应用场景需求的异构化布局将加快推进。在超级算力方面，2023年4月17日，国家超算互联网联合体成立，北京、贵州、上海、惠州、天津等地算力基础设施计划持续落地，算力建设持续提速。传统的高性能计算，更偏向于天气预报、大型工程设计和基础科学研究等应用场景，而未来，超算互联网是由各大超算中心提供算力，以软件和服务等形式提供给科研机构、公司企业。在通用算力方面，工信部数据显示，截止2021年底，我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架，平均上架率超过55%。在智能算力方面，根据《智能计算中心创新发展指南》，2022年我国智能算力规模快速增长，达到268百亿亿次每秒（EFLOPS），超过通用算力规模，预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。数据来源：《智能计算中心创新发展指南》对于算力中心而言，算力规模持续增长，随之而来的是散热压力和节能挑战。目前，作为服务器关键部件的CPU/GPU，随着性能提升功耗增加非常显著。CPU方面，第四代英特尔至强可扩展处理器的核心数最多可达60个，比代号IceLake(-SP)的第三代至强可扩展处理器高出50%。相应的，公开款的TDP指标上限，也从270瓦（W）一跃而至350瓦。AMDEPYC9004系列处理器，最大功率可达400W。1,4001,2001,000800600400200031.775.0155.2268.0427.0640.7922.81,271.420192020202120222023202420252026百亿亿次浮点运算/秒（EFLOPS)中国智能算力发展趋势520万+2021年底，数据中心机架总规模55%+平均上架率52.3%未来5年我国智能算力规模的年复合增长率268百亿亿次每秒（EFLOPS）2022年智能算力规模2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展107GPU方面，2022年英伟达于GTC大会上发布针对数据中心的新一代Hopper架构的GPU芯片单颗功耗达到700瓦，挑战传统风冷系统散热的能力边界。相比于传统服务器，AI服务器的功耗更高，随着AI大模型与训练需求的持续增长，AI服务器的市场规模将会继续扩大。根据IDC数据，2022年全球AI服务器市场规模达202亿美元，同比增长29.8%，占服务器市场规模的比例为16.4%。数据整理：益企研究院核心器件功耗的持续攀升给数据中心带来散热问题和能源效率挑战。传统的风冷主要依靠的就是散热面积和风量，在服务器内部的有限空间内，散热面积难以扩展，需要更大的风量，意味着提高风扇转速，不仅让风扇的功耗上升，同时风扇产生的震动和噪音也会严重影响机械硬盘（HDD）的性能。从能源效率（能效）来看，芯片功耗提升，数据中心功率密度增高，产生更多热量，需要部署更多的空调控制机房温度，空调本身的用电也会上升，使数据中心能源效率变低，PUE居高不下。提高服务器的能效有助于节能。益企研究院出品的《2018年中国超大规模云数据中心考察报告》指出，在数据中心层面，更重要的是将IT和基础设施作为一个整体考虑，提升数据中心整体的能效，达到进一步降低数据中心PUE的目的。在国家政策的指引下，传统数据中心加快向高算力、高能效、低功耗，更++++++++++++从能源效率（能效）来看，芯片功耗提升，数据中心功率密度增高，产生更多热量，需要部署更多的空调控制机房温度，空调本身的用电也会上升，使数据中心能源效率变低，PUE居高不下。108绿色特征的新型数据中心演进。•2019年：工信部、国管局和国家能源局发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》中提到2022年，PUE达到1.4以下，改造使电能使用效率值不高于1.8；•2021年：工信部发布《新型数据中心三年行动计划（2021-2023）》中提到2021年底，新建数据中心PUE降低到1.35以下，到2023年底降低到1.3以下，严寒和寒冷地区力争降低到1.25以下；•2021年：工信部、国管局和国家能源局发布《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》中提到2025年，全国新建数据中心PUE降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下；•2022年：工信部、发改委、财政部等六部门联合发布《工业能效提升行动计划》中提到2025年，新建大型、超大型数据中心PUE优于1.3。通过上述国家政策的出台可以看到对数据中心PUE指标控制更加严格，很多地区要求PUE做到1.3及1.25，甚至1.2以下。而在应对新一轮低碳技术带来整体数据中心的技术变革中，液冷技术成为降低PUE的有效方式之一。液冷的优势在于，单位体积的液体带走热量的能力通常比空气强得多，可以用较缓慢的流速冷却更高发热量的部件，而且工作温度也可以相对高一些。这就意味着液冷即使在气温较高的地区也可以更多的利用自然冷源，减少对电能的使用，具有更好的节能效果。液冷数据中心可以提供更高温度的余热，充分利用这些余热可以实现供暖、提供卫生热水等等，可以有效减少供热设备能耗，大大降低了建筑和园区碳排放。比如上海交通大学计算中心的“思源一号”，除了能提供非常强大算力之外，还是国内唯一采用了热回收技术的超算中心，采用温水冷却技术，回收超算产生的热量。冷却水经CDU（冷液分配单元）后流入热回收板式换热器，与球体大厅、地下室、实验室的相关空调系统回水热交换后进入蓄热水箱，一部分供给厨房生活热水系统，一部分供给球体大厅、地下室、实验室的相关空调系统。通过余热回收替代原有消耗的电力包括燃气能源等，每年能够实现多达950吨、约10%比例的额外碳排放补偿。++++++++++++++++++++++++提高服务器的能效有助于节能。益企研究院出品的《2018年中国超大规模云数据中心考察报告》指出，在数据中心层面，更重要的是将IT和基础设施作为一个整体考虑，提升数据中心整体的能效，达到进一步降低数据中心PUE的目的。2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展109++++++++++++△思源一号热回收原理图110液冷应用高性能计算中心跨越功耗墙人类对宇宙探索的好奇心与对问题规模和精度的追求，决定了高性能计算能力的需求持续增长，而随着运算速度的不断改善，高性能计算中心成为液冷技术的早期用户，毕竟对于超级计算机这样的庞然大物来说，能耗是非常棘手的问题，超级计算机的耗电量又很大。在跨越功耗墙的进程中，早些年，美国国家安全局、美国空军、CGG、ORANGE、VIENNA科学计算集群、日本东京工业大学就使用了GreenRevolutionCooling（GRC）的浸没式液冷技术,美国AFRL、ERDL、法国TUTAL、欧洲AWE等使用了SGI的液冷服务器。而在水冷技术层面，我们曾在2016年全球超算大会（2016ISC）期间参观位于德国莱布尼茨实验室的SuperMUC，号称首个采用温水水冷技术的HPC集群，联想NeXtScaleSystem在该实验室部署了9216节点，峰值运算速度2,897,000万亿次（Gflops），整机效能高达90.95%，PUE低至1.1。在中国，神威·太湖之光全方位的绿色节能也是一大突破，采用液冷技术，功耗远低于早期的其他超算中心。2018年1月3日北京大学高性能计算校级公共平台正式揭牌启用，“未名一号”、“未名教学一号”和“未名生科一号”等多套集群陆续投入运行，主要是面向全校提供数学、深度学习、大气海洋环境、新能源新材料、天文地球物理、生物医药健康等领域提供高性能科学与工程计算服务，作为国内第一个温水水冷的大规模超算集群，计算峰值达3.65PFLOPS，存储容量14PB,节能效果显著，LINPACK效率达到92.6%，PUE值达到1.1。而在浸没式液冷技术的应用上，据公开资料显示，华中科技大学成为了中国首个成功实现商业化应用的全浸没液冷高性能计算平台和数据中心。2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展△北京大学高性能计算中心1.1PUE9216节点联想NeXtScaleSystem2,897,000万亿次（Gflops)峰值运算速度90.95%整机效能111液冷实践全栈数据中心理念落地随着中国互联网、云计算的发展，超大规模数据中心应用的体量增加，数据中心的建设理念发生变化，最典型的是数据中心的建设与IT设备结合更紧密。大型互联网公司对数据中心行业的改变也是真正从机房建设，到IT设备的设计，再到上层的应用程序，将产品技术与应用贯穿了数据中心的全流程，将数据中心基础设施与IT基础架构作为整体优化。为了更快的满足业务需求，提高数据中心能效，大型互联网公司将液冷技术规模应用在数据中心，继而促进了价值链重构和产业生态演化。为此，益企研究院提出并完善“全栈数据中心”理念。全栈数据中心是纵贯IT基础架构与数据中心基础设施，把芯片、计算、存储、网络等技术和数据中心风火水电作为一个整体看待；上层业务需求的变化会通过芯片、计算和存储等IT设备传导到网络架构层面，即数据中心作为基础设施也会相应的产生自上而下的变化。这也意味着服务器等IT设备的设计和液冷等先进技术的应用，以业务的视角实现应用与技术联动，以数据中心整体的视角将制冷、供电以及监控运维实现垂直整合。从2018年始，数字中国万里行团队见证了液冷技术在云数据中心的应用，并在《2018年中国超大规模云数据中心考察报告》中加以介绍。常见的数据中心液冷方式主要包括喷淋式、冷板式和浸没式三种。冷板式液冷相对成熟，虽然各家形态不同，但技术上差异不大。冷板式液冷是指采用液体作为传热工质在冷板内部流道流动，通过热传递对热源实现冷却的非接触液体冷却技术。通过对CPU和内存覆++++++++++++112盖冷板，液体直接带走这两个高发热部件的热量。液体在冷板内流动把CPU和内存的热量带走，自身温度达到45℃,之后经过与数据中心冷却水交换后降低到35℃返回，继续冷却。液体主要有不导电、不结垢的去离子水或不导电、不腐蚀的特殊液体两种。用户可根据自身需求进行选择，业界普遍认为前者更经济，而后者更安全。冷板式液冷服务器对于目前的数据中心的架构影响不大，不需要对机柜的形态进行大幅度的改变，具有低噪音，高能效以及低总体拥有成本（TCO）的特点，可带来传统风冷数据中心所不具备的优势，使得耗能可以大幅度下降，同时又给CPU和内存提供了更好的工作环境和工作温度。浸没式液冷总体方向比冷板式更进一步，给元器件提供更可靠和稳定的工作温度，并具有更高的能效。冷板式的服务器是的风冷和液冷混合，浸没式则是可以完全去除空调的全液冷的数据中心。浸没式液冷把所有的IT设备所有器件浸泡在液体里。主要分为相变式液冷和单相浸没液冷。相变式液冷，采用沸点低、易挥发的液体作为冷媒，利用CPU等器件工作发热使冷媒沸腾带走热量，制冷剂蒸汽在换热器处冷凝，完成制冷循环，可以把冷却系统的能耗降到最低。如曙光研发的相变液冷方案，就可让数据中心实现全地域全年自然冷却。而从产品形态上来看，相变液冷产品还可分为缸式相变液冷方案，以及刀片式相变液冷技术方案。刀片式相变液冷方案，因为其具有更高的计算密度，更易维护性以及可按需灵活增减计算节点等优势。同时该方案对系统自动化供电、减压等有诸多技术要求，目前国内中科曙光实现了刀片式相变液冷方案的大规模部署。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展113△曙光研发的浸没式相变液冷系统单相式浸没通过液体升温带走热量，不需要发生相变，在整个过程中就可以把换热设施和机柜实现分离，从而对换热系统进行一定的冗余设置就可实现在线维护。两种不同的设计方式也直接影响了维护方式。目前超算中心应用相变式的浸没液冷较多，单相式浸没液冷还更容易实现在线维护，适合通用型的云计算数据中心。++++++++++++114△阿里仁和数据中心的单相式浸没液冷系统液冷技术的推广应用，是全栈数据中心理念的最佳落地实践。举例来说，液冷就很适合通过整机柜（服务器）的形式交付。传统上在数据中心，机柜是基础设施团队（风火水电、场地）与IT业务部门的分界线。基础设施团队通常不会关注机柜里产品技术的演进（比如服务器产品）；IT业务团队也很少了解基础设施的细节。互联网和云计算公司较多把机柜和服务器等IT设备做一个整体考虑。比如说阿里、腾讯、字节，服务器保有量都是百万台量级，在这样的规模下把服务器和机柜作为整体设计进行优化，哪怕效率提升1%都可以节省一大笔支出。而液冷技术天然适合整机柜交付模式，毕竟液冷更适合集中部署，需要突破服务器与整机整机柜界边界。1、业务前置模块化交付过去几年，整机柜服务器的设计已经跳出机柜本身，以数据中心乃至整个基础设施的视角，与数据中心的风火水电基础设施紧密协同，同时也能够与上层的应用和业务结合。以京东云自研液冷整机柜服务器为例，基于业务的视角给应用端提供各种各样的可能性。京东业务涉及零售、金融、物流等多领域的服务，所以在整机柜设计时聚焦承载高CPU算力的通用算力平台，可以承载热存储和温存储的应用。对于冷存储、异构等应用，只是预留一些设计，以备未来有需要的时候可以开发。整机柜交付可提高交付效率、降低包材用量以及运输所损耗的燃料，可大幅降低碳排放。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展过去几年，整机柜服务器的设计已经跳出机柜本身，以数据中心乃至整个基础设施的视角，与数据中心的风火水电基础设施紧密协同，同时也能够与上层的应用和业务结合。115△京东云自研液冷整机柜服务器京东云自研液冷整机柜服务器尽量把业务功能涉及的模块放在前面，比如存储模块、IO模块等业务功能前置，前出线使得维护更容易。而散热和供电基础设施后置，并预留支持能力，满足CPU的散热需求，风冷可以支持到500瓦，液冷可以支持到800瓦，甚至更高，如果需要更高功耗，可通过改变冷板设备等来实现。考虑数据中心生命周期很长，尤其是液冷技术的支持，预留三代平台的支持，确保整机柜能够在各种各样的部署环境下使用，既可以在自建新机房使用，也可在液冷机房部署，支持各种各样的设备类型和平台。2、以全栈的视角垂直整合数据中心基础设施层面的能耗主要来自于制冷和供电模块的损耗。以典型冷冻水数据中心举例，从内到外包含有冷却塔、冷却水泵、冷水机组、冷冻水泵、空调等，都是用电设备；同样数据中心供电架构从市电到一级转化再到UPS到机柜，经历几次转化后也会有供电损耗。整机柜服务器可以整合供电，不用PDU或者很少用PDU，只起转接不起配电的作用，把电给到电源箱，电源箱到铜排（busbar）上配电，原来在服务器里的电源（PSU，供电单元）集中到电源箱里，成为机柜的一个组成部分。比如一个机柜30台服务器，每台服务器两个电源就是60个，但是如果把电源集成到机柜上，就用不到10个116电源，而且从1+1的冗余变成N+1的冗余——原来30个处于准浪费的状态，现在大大减少浪费，只提供必要的冗余就可以了；电源的数量少了，每个电源的功率比较大，负载也会比较高，电源在负载比较高的时候，转换效率也比较好。以数字中国万里行团队考察某云数据中心为例，机房里部署了20千瓦的液冷整机柜服务器FusionPoD，园区内还有相对独立的小型液冷机房FusionCell，由类似集装箱体的供配电、机柜和制冷模块各一组成。在产品形态上，超聚变液冷整机柜服务器FusionPoD类似于数据中心一个PoD，作为一个天然物理分区，集成了供电、制冷、网络，同时兼容各种各样的服务器，比如为云场景打造的FusionPoD600系列有分布式备电，数据中心使用这个系列可以去掉UPS，提升供电效率。FusionPoD的特点是集成度高，集成了液冷并兼容1U的节点设计。从算力密度来看，在1U里面最大可以支持4个CPU，风冷服务器通常只部署一半的柜位空间，整机柜可以布满，相对传统的机架服务器算力密度可以提高8倍。FusionPoD机柜是一个平台，天生支持多元算力，机柜里的服务器可以集成计算型、计算存储型包括异构型服务器。FusionPoD的另外一个特点是全部采用盲插，服务器背后从供液到供电、网络连接，在机柜后方部署有三条总线称之为全盲插，机柜内不用连线，整个部署效率能大幅提升。2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展++++++++++++117++++++++++++盲插的技术难题在于有可能在插拔的时候出现漏液，为了提高可靠性，FusionPoD在盲插Manifold上做了一个防喷射结构，当用户把节点插进来的时候，盲插Manifold上的防喷射结构把它封住。同时机柜底下有漏液告警。同样，FusionPoD选择冷板式液冷技术路线可兼容现有的基础设施部署，也可应用于新建液冷数据中心。采用混合液冷设计，对服务器里关键发热器件比如CPU、内存、硬盘、电源等等做了可选的液冷适配并匹配了液冷后门（液冷门），液冷门也是来自于冷塔的供水，把机柜里所有的热量通过液体带走，去掉机房空调和冷机做到全液冷。FusionPoD保留风扇给一些不太容易做冷板式液冷的小器件，液冷门也是选配，便于客户灵活搭配，利旧现有的空调。在泄漏告警、隔离和处理上FusionPoD做了相应的设计，比如把节点做成天然能够支持故障隔离的设计，无论通过它的围挡结构的设计还是导流设计，最后对接盲插Manifold的设计，当一个节点出现泄漏只会顺着导流槽流往机柜积液盘，不会影响下一个节点，当然前文说的漏液告警监控也属标配。在智能监控环节，FusionPoD板内的水晶绳的监控通过服务机BMC上传到公司的FusionDirector，机柜的漏液告警通过机柜顶上RMU监控模块也上报给FusionDirector，由于供水温度很低液冷门出现冷凝水时，冷凝水的漏液告警到FusionDirector平台。FusionDirector能对所有的信息全部汇聚监控进行统一处理。3、产业生态融合演化浸没式液冷也成为一套复杂的系统工程，需要在可靠性、经济性和能效之间取得平衡，要解决散热问题的同时解决冷却液和系统中所有部件兼容性、IT设备高速信号问题。而在系统设计层面，要兼顾服务器和机柜的设计、冷却和监控系统的可靠性，从这个意义来说，液冷不仅是制冷方式的改变，也可能变革数据中心生态。2018年8月数字中国万里行团队考察了位于张北的阿里云数据中心，这里已经开始部署浸没式液冷服务器集群；2020年阿里仁和数据中心投入运营，成为更大规模浸没液冷技术的典型实践案例，2022年，数字中国万里行团队在杭州考察了阿里仁和数据中心。在杭州仁和数据中心部署了阿里云在云网技术、软硬一体探索后新一代智能计算产品：“灵骏”智能算力系统。灵骏智算产品是软硬件一体化设计的算力集群服务，具备公共云、专有云等多种产品118形态，灵骏的底层硬件核心组件由磐久服务器和自研高性能RDMA高速网络两部分组成，不仅拥有异构计算弹性能力，还以低通信延时、高并行计算效率为特征提供系统化的高密度计算服务。在浸没式液冷的场景下，整个系统所有的器件都是需要根据适配这种场景做一些调整的，IT设备需要上插拔上接线和上维护，服务器不是放在立式的机柜里面，传统立式机柜改造成卧式，（整个机柜加上下面的高度不超过1.2米），换热设施也需要就近布置，IT设备需要适配，例如光模块的密封，实际上主板的设计和排布并没有大调整，只是在信号排布和密封方式以及某些连接器做出了一些微小的调整。阿里浸没式液冷数据中心主要功耗集中在泵与室外散热系统，搭载阿里自研液冷监控系统，能够全自动与负载率相匹配，始终保持系统高效运行。据官方介绍，磐久高性能计算一体机的单位面积算力可达8PFLOPS/m2（FP16AI算力），单位功耗算力可达0.4PFLOPS/kW。浸没式液冷从原理上去除了室内部分的空调风机和服务器风机双侧流体驱动系统，彻底排除了空气流动的需求，这样IT故障率大幅下降减少维护量、系统热交换次数下降、全自动调泵风机部件运行情况、自主故障预测与调优预测运行，持续保持恒温恒湿环境，有效屏蔽了外界绝大部分不利因素。新一轮低碳技术带来整体数据中心的技术变革，随着液冷技术在云2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展119计算数据中心的应用，算力服务成本也将进一步降低，惠及更多终端用户。云计算数据中心基于规模和应用需求的优势，对数据中心建设也有足够的掌控力，将会整体数据中心的技术变革、价值链重构和产业生态演化。IT架构和数据中心基础设施冷却也必将深度融合，构建全栈数据中心成为新趋势，产业链的垂直整合也会成为可能。风液冷也必将在很长一段时间之内共存。智算中心跑出液冷加速度眼下，AI模型运算量增长速度不断加快，推动硬件算力增长，在AI算力持续演进进程中，模型越来越复杂，训练算力需求的增长速度远超摩尔定律，导致处理器功耗持续增加，传统数据中心散热设计极限备受挑战，不断攀升的巨额算力成本也给社会AI创新造成巨大负担。以2023年中国数据中心液冷技术峰会上OPPO所展示的浸没液冷智算中心实践为例，OPPO全新基于全高速互联的浸没液冷训练集群，单柜密度提升了逾400%，机房噪音降低了近40%。在计算性能方面，TFLOPS算力相较风冷环境提升约8%，跑Bert模型时间缩短8%。受液冷的基础设施架构调整的影响，为更好地提升液冷数据中心的利用效率及使用体验，OPPO自研便捷运维车，并进行了热回收的探索研究。△西部（重庆）科学城先进数据中心++++++++++++1202023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展++++++++++++同样以“东数西算”成渝枢纽节点内的曙光承建的西部（重庆）科学城先进数据中心为例，该数据中心采用了浸没相变液冷技术、余热回收、绿色建筑、清洁能源（光伏）等多种相关技术，做到了从能源的使用、机架的合理选用、到散热的合理规划、机房设计、布局和使用等多方面的合理布局，全面提高机房散热效率，降低机房的整体能耗，最终达到节能减排的目标。据西部（重庆）科学城先进数据中心运营中心官方数据称，采用了节能技术之后，项目年均PUE可达到1.144，相比传统风冷模式年节省用电约为14624.8MWh，年节省标准煤4870吨，年减少二氧化碳排放13149吨。数字中国万里行考察的商汤上海临港人工智能计算中心（AIDC），在能源、技术和管理等层面，为AIDC采取了多种能源优化措施，年均PUE优化至1.28，其综合搭配采用各项技术，包括液冷、AHU、微模块、高效变频离心机、高温冷冻水、高效供电架构及设备等。相比于传统建设方式预计年节约耗电量约5000多万度，年减少碳排放约5600吨。同时用数字化、智能化调度完成重复而关键的任务，降低运维成本，减少冗余备份（降低运维人员数量超过20%，降低运维人员工作负荷超过20%，有效解决70%误操作）。商汤上海临港人工智能计算中心节能创新方案中，顶层选用AHU间接蒸发冷，相比传统冷冻水系统+板换，减少了热交换次数，提升了热交换及制冷效率，年节约用电量约187万度。冷板式液冷服务器的液体的热传递效率是空气的20~30倍，系统无需冷机压缩机、末端空调风机，节能效果显著，年节约用电量约176万度。高能效变频离心机相比定频离心机，室外湿球温度低时，COP大大提升，降低能耗，年节约用电量约1172万度。121++++++++++++未来，智算中心为大规模AI模型创新与训练提供充裕算力，同时减少闲置浪费，通过算力共享模式，大幅降低社会AI算力成本，支持更广泛的AI创新研究和应用。在智算中心绿色化、集约化发展趋势下，液冷正逐渐成为一个优选项。节能减排新实践重构排碳之源数字技术与电子电子技术，成为驱动能源产业变革的重要引擎。作为支撑数字经济发展的坚实底座，数据中心的计算和处理能力不断加强，“超大规模”数据中心的门槛已经从十万台（服务器）量级向百万台过渡，对部署速度的要求也随之提高，对能源的需求也就越来越大。液冷、蓄冷、高压直流、余热利用、蓄能电站等技术应用，以及太阳能，风能等可再生能源利用，进一步降低数据中心能耗及碳排放。云服务商通过技术驱动实现数据中心节能，构建智能、绿色、高效能的基础设施提升竞争力。△腾讯云仪征东升云计算数据中心8栋大平层仓储式机房楼屋顶共计安装光伏组件28000多块未来，智算中心为大规模AI模型创新与训练提供充裕算力，同时减少闲置浪费，通过算力共享模式，大幅降低社会AI算力成本，支持更广泛的AI创新研究和应用。智算中心绿色化、集约化发展趋势下，液冷正逐渐成为一个优选项。1222022年9月，数字中国万里行团队参观的腾讯云仪征东升云计算数据中心，占地约350亩，8栋大平层仓储式机房楼，从土建到机电整个建设周期仅用了一年时间。仪征地处长江三角洲西北部，是长三角重点滨江工业城市，腾讯云仪征东升云计算数据中心是目前腾讯在华东地区最大的自建数据中心，计划部署超过30万台服务器，包括腾讯云自研星星海服务器。在这些强大计算力的基础上，腾讯云超大规模、快速部署、弹性配置的能力支撑各项新型服务，辐射江苏省及长三角地区的产业数字化升级。在绿色节能方面，借助间接蒸发冷却、气流优化、AI调优等腾讯多年积累的技术优势，仪征数据中心的整体PUE低于1.25，符合“东数西算”的要求。除了超大规模、快速部署、高效可靠、弹性配置之外，绿色节能也成为刚需。可再生能源可以从电力输入的“源头”上减排，符合双碳战略和东数西算的核心要求。++++++++++++2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展△腾讯云仪征东升数据中心分布式光伏123++++++++++++2022年2月，腾讯云仪征东升数据中心分布式光伏项目正式全容量并网发电。该项目充分利用8栋大平层机房楼的屋顶面积，共计安装光伏组件28000多块，总装机容量达到12.92兆瓦，是江苏省目前最大的数据中心屋顶分布式光伏项目。每个屋顶还配有光伏组件自动清洗机器人，保持光伏组件清洁度，实现光伏系统的自动化高效运维。项目采用“自发自用”的并网方式，近3万块单晶硅高效光伏组件产生的直流电经逆变器、变压器等流程处理后接入数据中心的中压电力方仓，将这些可再生电力就地消纳。项目平均年发电量超1210万度，每年可节约标煤约3800吨，对应减少约1万吨二氧化碳排放量，是推动数据中心与绿色低碳产业融合的又一实践。在中国电子信创云顺义基地，在基础设施层面应用高效变压器、高效UPS等技术，在提升数据中心供电质量的基础上，还能够降低电能损耗。在制冷系统方面，磁悬浮冷机、间接蒸发冷却、高效换热器等技术，在保证数据中心制冷的同时，进一步提高了节能效率。中国电子信创云基地也最大化利用可再生能源，信创云基地在楼体南侧立面布置了单晶光伏组件，为园区照明办公系统提供电能供应，不仅保证了办公等辅助用电，还为降低PUE做出了贡献。△屋顶光伏板自动清洗机器人124商汤上海临港人工智能计算中心节能供电系统架构采用220kV直变10kV高压供电系统架构以及分散式低压配电系统架构，降低线损约50%，年节约用电量约200万度。采用SCB13二级能效变压器，相比SCB12减少损耗约10%，年节约用电量约156万度。高能效UPS单路效率从95%提升至99%，双路平均从95%提升至97%，年节约用电量约655万度。商汤上海临港人工智能计算中心采用LED节能灯比传统节能灯节电约75%，降低照明功耗，年节约用电量约107万度。冷冻水蓄冷在保障系统不间断运行的同时，能有效利用峰谷电价，削峰填谷。除制冷主机外，冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔风机、末端空调风机均采用变频技术，降低其运行能耗和对供电系统的冲击。算力基础设施功率密度不断提升，算力设施整体能耗偏高，绿色低碳应用需要持续推广，推动数据中心的可持续发展成为必选项。可持续发展是一个长期的价值创造过程，需要将可持续发展的理念纳入选址设计、优化供配电和制冷架构，贯彻“全栈数据中心”理念，加快液冷技术、新型节能新技术的应用和实践，加速新型算力基础设施的绿色升级，进而推动绿色能源革命进程。能碳融合数字化技术是实现“碳中和”的引擎。在能源革命进程中，能源数字化是当前能源产业变革的一大特征，从自然资源依赖型向技术驱动型转变，采用科技手段开发可再生能源，构筑更经济、更稳定、更安全的发电网络，从源头上降碳更为关键。在我国电源结构中，煤依然占据主导地位。从发电量看，根据GE2023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展125GasPower发布的《加速天然气发电增长，迈向零碳未来》，2020年我国气电发量为2470亿千瓦时，仅占当年总发电量的3.3%，远低于其他发达国家。按照国际经验，气电在能源转型中发挥着重要的作用，以日本、美国、英国为例，根据GasPower数据，2019年日本天然气发电量占总发电量比重达37%；根据BP披露，美国和英国的天然气发电量分别占各自总发电量的38.63%与40.1%。相比而言，我国天然气发电未来增长空间较大。而从2017年到2022年7月，我国气电装机容量从7570万千瓦增长至11171万千瓦，年复合增速为8.1%；截至2022年7月，气电在我国总发装机容量中占比仍较低，仅为4.55%（欧美、日本等发达国家占比30%以上）。国家“十四五”电力发展规划中，将调峰电源作为“十四五”气电发展的主要方向，气电装机将达到1.5亿千瓦。随着气源开发和天然气管线建设逐步加快，气电在未来仍有很大的增长潜力，国内燃机服务市场规模也将快速增长。中国华电作为我国拥有最大燃气发电装机资源的中央企业，通过数字化和智能化转型升级保障燃气电厂本质安全、提升运营效率和创新发展，比如华电电科院与中国电子云、华电南自华盾公司合作开发的国内首个行业级自主可控燃机智慧运维云平台，通过在电厂、集团、行业三个维度的协同，打造一流的国家级燃机智慧运维平台，为国家的“双碳”目标和能源安全承担央企应尽的责任和义务。1.5亿千瓦国家“十四五”电力发展规划中气电装机将达11171万千瓦2022年7月我国气电装机容量8.1%从2017年到2022年7月我国气电装机容量年复合增速4.55%2022年7月气电在我国总发装机容量中占比++++++++++++△江天数据“环京大数据产业天津基地”1号数据中心在柴发楼南立面安装光伏板1262023新型算力中心调研报告·绿色低碳和可持续发展2022年，数字中国万里行团队特地参观考察中国华电杭州华电江东热电有限公司，该公司通过对燃气发电性能深入分析有效指导开展节能降耗工作，通过燃机智慧运维云平台的辅助运行决策，可优化机组运行方式，从“基于直觉的低效率决策”向“基于数据的科学决策”转变；基于云边协同架构的平台，助力专家远程监控和辅助操作，实现从“信息孤岛、层级冗余”向“集成共享、扁平协作”转变；通过采集、生产等各个环节数据实时感知和共享；建立AI模型根据历史数据预测出未来情况，实现从“被动的事后反应”向“主动的预知反应”方式转变，成为燃气发电行业的数字化、智能化发展的典型实践案例。在新的能源产业变革，无论是数据中心的建设者还是数据中心的使用者，在实现绿色低碳转型中积极探索，将数字技术与电力电子技术、发展清洁能源与能源数字化相融合，从源头开始，多措并举，共建可持续发展的未来。++++++++++++127版权声明《算力经济时代·数字中国万里行-2023新型算力中心调研报告》版权属于中研益企（北京）信息技术研究院有限公司，并受法律保护；转载、摘编或利用其他方式使用本考察报告文字、图片或者观点的，应注明“来源：益企研究院”；违反上述声明者，本公司保留追究其相关法律责任的权利。