超算市场格局
在美国达拉斯举行的 SC22 会议上，公布了新一期「世界上最快的 500 台超级计算机」。
Frontier、Fugaku 和 LUMI 计算机位列前三。
其中，Frontier 计算机排名第一。该机型被称为“世界上第一个每秒浮点运算能力（FLOPS）达到百亿级别”的计算机系统。
图 | 排名第一的 Frontier 计算机（来源：资料图）
Frontier 是由美国橡树岭国家实验室研发的超级计算机，其采用 HPE Cray EX235a 架构，配备了 AMD EPYC 64C 2GHz 处理器。
中国有两台计算机入围此次榜单中的 TOP10，共有 162 台计算机入围 TOP 500 总榜单，数量稳居世界第一。
由中国国家并行计算机工程技术研究中心（NRCPC）开发的“神威·太湖之光”计算机系统，安装在中国江苏省无锡市的国家超级计算中心，凭借 93Pflop/s 的运算速度排名第 7。
中国国防科技大学开发的天河 -2a 系统部署在广州的国家超级计算机中心，凭借 61.4Pflop/s 的运算速度排名第 10。
“世界最强大超级计算机 TOP 500”前十名：
行行查 | 行业研究数据库 资料显示，全球超级计算机制造数量整体呈增长态势，其中，中国和美国断层式位居世界前列。
我国制造的超级计算机总体数量已经连续五年市场份额位居全球第一。
从全球超级计算力数量来看，我国以173台位居全球第一；美国在算力方面位居全球第一。
全球超算行业呈现高集中度，2022年6月超算制造量前十的制造厂商分别是：联想集团（161台，32.2%）、美国慧与、浪潮、源讯、中科曙光、戴尔、英伟达、富士通、NEC、华为。
全球超算市场结构包括五个部分，其中服务器市场占比最大，其次是HPC存储。
GPU
GPU是图形处理器的简称，它是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备。
在高性能计算服务器中，芯片成本占比高达51%，按照超算中GPU价值量占比80%计算，全球超算GPU市场约为96亿美元。
根据用途和性能表现，GPU可以分为专业卡和消费级卡两类：
其中，专业卡通常用于工程、科学、医学等领域的高性能计算和大规模数据处理，主要厂商包括英伟达、AMD等。
随着英伟达A100、H100等型号产品的发布，GPU在算力方面的优势相较于其他硬件具有较大优势，GPU的工作也从一开始的图形处理逐步转化为计算。
GPU数量和总算力的关系（GPU为英伟达A100）：
资料来源：英伟达
近年来，榜单上的高性能计算机主要使用英伟达的图形处理器，该处理器凭借更好的性能在 TOP 500 计算机中占比较大。
但是，根据最新发布的榜单显示，AMD 图形处理器正逐渐占据主导地位，取代了英伟达。
TOP500系统中有101个系统采用AMD处理器，例如排名第一的Frontier和排名第三的LUMI。
不同处理器在 TOP 500 计算机中所占比例：
2022年9月，美国针对AI、HPC及数据中心研发所用的高端GPU发出限制，英伟达的A100和H100以及AMD的MI250芯片暂停向中国客户销售。
2022年10月，美国升级禁令限制范围，对高算力芯片的连接速度和每秒运算次数等具体参数做限制，除英伟达和AMD外，国内厂商海光信息的部分产品也被加入到限制范围内。
其中，海光DCU属于GPGPU的一种，在典型应用场景下，海光深算一号指标达到国际上同类型高端产品的水平。
美国将制裁限制范围由应用场景扩大到芯片和产品层面，也代表着国内相关GPU产品或下游应用发展超过美国政府的预期。
在海外监管趋严的背景下，以海光为代表的国产GPU厂商有望迎来高速发展期。
长期来看，高速运算相关的国产厂商有望通过软硬件技术提升，加速高速计算芯片的国产化替代。该环节国内代表厂商包括：海光信息、景嘉微、龙芯中科、芯原股份、天数智芯、壁仞科技、寒武纪、燧原科技、沐曦、摩尔线程、芯动科技、深流微等。
国内GPU产业链情况：
资料来源：科创板日程
加速器&协处理器：高算力最强辅助
在TOP500榜单中，总计有179个系统使用了加速器/协处理器技术。
这些系统中的84个系统采用NVIDIA Volta芯片，64个系统采用NVIDIA Ampere。
从TOP500看，由GPU和加速器共同组成的异构算力是上榜计算机的主流选项，加速器/协处理器技术的应用越来越普遍。
虽然使用GPU，也可以起到加速的作用，但无法发挥最大的潜质。因此业界渴望一种硬件可被重新编程来执行新类型计算的芯片，这时，FPGA和ASIC便登上了舞台。
异构多元算力是超级计算机在从传统的高性能计算向HPC与AI并重转变的具体体现。
揭示了当今超级计算机的应用领域不仅仅是高性能计算，还涵盖了人工智能以及其他更为广泛的领域，并且具有研究与商业兼具的特点。
因此可见，应用领域的拓展影响着超级计算机的发展，二者相辅相成。
FPGA
FPGA和GPU内都有大量的计算单元，它们的计算能力都很强。
在进行人工智能神经网络(CNN, RNN, DNN)运算的时候，两者的速度会比CPU快上数十倍以上。
FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列），是一种硬件可重新编程的半定制芯片。通过在硅片上预先设计具有可编程特性的集成电路，用户可根据具体需求将芯片编程成算法最期望的颜值。
虽然FPGA比较灵活, 但其设计资源比GPU受到较大的限制。例如GPU如果想多加几个核心只要增加芯片面积就行，但FPGA一旦型号选定了逻辑资源上限就确定了。
FPGA虽然在浮点运算速度, 增加芯片面积，及布线的通用性比GPU来得差，却在延迟性及功耗上对GPU有着显著优势。
英特尔FPGA技术路线图：
资料来源：英特尔官网
市场格局方面来看，海外厂商主导全球FPGA 市场，赛灵思和英特尔形成双头垄断。
国内厂商主要包括复旦微电（高可靠FPGA 技术领先，率先推出亿门级FPGA 和PSoC 芯片，应用领域不断丰富）和紫光国微（国内特种集成电路行业领先者，产品覆盖500 多个品种，特种领域FPGA 持续更新）、安路科技（国内民用FPGA龙头）。
国内AI芯片以寒武纪思元系列、华为昇腾系列等为代表，寒武纪和华为昇腾部分AI芯片产品性能已达到较高水平，有望加速实现国产替代，迎来高速发展期。
ASIC
ASIC（Application Specific Integrated Circuit，应用型专用集成电路），是针对某种特定功能需求，设计、开发的专用类型芯片。
这种针对固定算法的专用芯片，可以实现最佳计算能力、最优计算效率。
其架构和指令集针对人工智能领域中的各类算法和应用作了专门优化，以使芯片在计算精度降低的情况下更耐用。
随着算力逐渐增强，ASIC在人工智能训练端的应用场景也逐渐增多。
与GPU和FPGA相比，基于某一算法定制的ASIC芯片可以实现体积更小，功耗更低，算力消耗更小。
ASIC每瓦能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高的量级指令。
由于ASIC开发周期长，仅有大厂有资金与实力进行研发。
竞争空间上，传统的CPU领域有英特尔和高通；GPU领域有英伟达和AMD；FPGA中有赛灵思和Altera（英特尔收购）。
唯有与AI计算最为定制化结合的ASIC领域尚未有绝对的垄断性龙头。
目前市场上主流ASIC有TPU芯片、NPU芯片、VPU芯片以及BPU芯片，它们分别是由谷歌、寒武纪、英特尔以及地平线设计生产。
除此之外各大云厂商、互联网厂商，如从百度AI业务分拆而来的昆仑芯，阿里平头哥，特斯拉以及比特大陆等也有涉猎。
由ASIC是全定制芯片，在某些特定场景下运行效率最高，故某些场景下游市场空间足够大时，量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。
总结一下超算产业的主要玩家：
企业：在企业方面，主要的超算产业玩家包括IBM、 英特尔、惠普、戴尔、华为、联想等。这些企业拥有自己的超算解决方案和超算设备，通过超算设备的销售和超算服务的提供来推动超算产业的发展。例如，IBM的超级计算机Summit已经成为全球最快的计算机，能够进行每秒200万亿次的计算。华为也在不断投入资源研发超算技术，推出了ASC系列超算设备，并相继在全球范围内提升了市场份额。
学术界：学术界是超算产业不可分割的一部分，超算技术在学术界的应用非常广泛。例如，美国能源部在其国家超算中心中使用超算技术开发出了新型太阳能电池、新型锂离子电池等众多技术成果。在国内，中国科学院计算机网络信息中心（CNIC）与国家超级计算广州中心合作，推出了高性能计算云服务，帮助科研人员解决大规模计算难题。
软件厂商：超算产业的软件方面同样具有重要的地位，其主要玩家包括 NVIDIA、Cray、Intel 等。这些公司为超算产业提供各种各样的软件解决方案，如计算、存储、排队系统、文件系统等。例如，Cray 的全新 Super DXTM 系统能够实现机器学习和 AI 应用的超高性能处理，拥有卓越的性能和效率。
政府部门：政府部门在超算产业发展中也发挥着重要作用。例如，美国国家科学基金会(National Science Foundation，NSF）已经投资了近两百个科研项目，用于超级计算机领域的研究开发。在中国，政府也在超算领域采取了一系列有力的政策措施，如《国家超级计算中心体系规划》、《关于推进产业互联网及智能制造发展的指导意见》等。
总之，在超算产业的发展过程中，企业、学术界、软件厂商以及政府部门都扮演着不可替代的角色。这几类玩家在各自领域不断探索，不断创新，推动着超算产业的进步，让其成为科技产业中的一支重要力量。
来源：前沿科技学习分享圈
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