馬斯克星鏈與芯事：30億炸出衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)革命，GPU算力創(chuàng)無限可能

★衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)；算力；衛(wèi)星通信；互聯(lián)網(wǎng)；低軌衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)；5G基礎(chǔ)設(shè)施；GPT-4 Turbo；算力；地面通信；液冷；水冷；AI服務(wù)器；東數(shù)西算；CPU+XPU異構(gòu)；GPGPU；大模型訓(xùn)練；云服務(wù)；高通量計(jì)算；A100；A800；H100；H800；L40s；算力服務(wù)器；5G；視頻渲染一體機(jī)；馬斯克；SpaceX；邊緣計(jì)算；嵌入式計(jì)算機(jī)；深度學(xué)習(xí)；；英偉達(dá)；NVIDIA；人工智能；物聯(lián)網(wǎng)；IOT；云計(jì)算；自動(dòng)駕駛；無人駕駛；輔助駕駛

據(jù)最新消息，馬斯克“千人上火星計(jì)劃”又一次未能如愿。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，他在星艦項(xiàng)目上投入至少30億美元，總投入超過200億人民幣。然而，盡管投入巨大，星艦研發(fā)道路仍然充滿坎坷。早在今年4月，運(yùn)力超過150噸的“史上最強(qiáng)運(yùn)力”火箭在發(fā)射后幾分鐘內(nèi)就在夜空中崩裂解體。自4月首飛以來，SpaceX對星艦進(jìn)行1000多次改進(jìn)。在11月18日21點(diǎn)，星艦33臺(tái)推進(jìn)器完成檢測，進(jìn)入預(yù)發(fā)射狀態(tài)。發(fā)射3分鐘后，飛船與推進(jìn)器成功分離，9分鐘后按照預(yù)定程序關(guān)閉引擎。然而，就在SpaceX團(tuán)隊(duì)為這一重要里程碑慶祝時(shí)，二級火箭發(fā)生故障，導(dǎo)致飛船失去聯(lián)系。雖然路透社將此次任務(wù)定義為“一次失敗的發(fā)射”，但SpaceX團(tuán)隊(duì)和馬斯克并未因此放棄。

SpaceX官方表示將繼續(xù)通過測試提高星艦的可靠性。在這期間，33臺(tái)猛禽發(fā)動(dòng)機(jī)全部成功點(diǎn)火并通過級間熱分離。對于馬斯克來說，本次項(xiàng)目發(fā)射的重點(diǎn)是測試系統(tǒng)和收集數(shù)據(jù)。他在上個(gè)月就表示，“（對于第二次發(fā)射）不要把發(fā)射臺(tái)炸了就好。”這位世界首富之所以對商業(yè)火箭如此寬容，是因?yàn)樗哪繕?biāo)遠(yuǎn)大：將1000人送上火星！盈利或許只是星艦項(xiàng)目的附帶產(chǎn)出。

早在16年前，馬斯克就預(yù)測人類將在2025年前抵達(dá)火星。為實(shí)現(xiàn)他的愿景，SpaceX團(tuán)隊(duì)致力于創(chuàng)新技術(shù)，而本次星艦發(fā)射是商業(yè)公司嘗試飛出地球的重大舉措。為實(shí)現(xiàn)個(gè)人航天的目標(biāo)，馬斯克團(tuán)隊(duì)研發(fā)出垂直起降可回收系統(tǒng)，按照預(yù)定設(shè)想，星艦飛船將從得克薩斯州發(fā)射，并在升空約1.5小時(shí)后降落在夏威夷，若需再次執(zhí)行任務(wù)，只需往發(fā)動(dòng)機(jī)再次灌滿液態(tài)甲烷和液態(tài)氧。

在璀璨的星辰大海中，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)正引領(lǐng)著人類探索宇宙、拓寬認(rèn)知邊界的新征程。在這無限可能的征程中，需要對衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行深入探究，借助AI算力，靜待應(yīng)用在未來的星辰大海中開花結(jié)果。那么，如何打造互聯(lián)衛(wèi)星網(wǎng)平臺(tái)呢？

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)：星辰大海，征程無限

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)利用衛(wèi)星通信技術(shù)，將地面基站搬到太空中的衛(wèi)星平臺(tái)，每顆衛(wèi)星都成為天上移動(dòng)基站，為全球用戶提供高帶寬、靈活便捷的互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)。即使在沒有地面通信基站的情況下，利用衛(wèi)星信號也能支撐電力巡檢、應(yīng)急保障等任務(wù)。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)作為地面通信重要補(bǔ)充，具有低延時(shí)、低成本、廣覆蓋和寬帶化等優(yōu)勢。

一、低延時(shí)

由于低軌衛(wèi)星距離地表較近，時(shí)延相對較低，相比傳統(tǒng)高軌衛(wèi)星可以更好地滿足實(shí)時(shí)通信需求。

二、低成本

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)成本較低，比地面5G基礎(chǔ)設(shè)施及海洋光纖光纜建設(shè)更經(jīng)濟(jì)高效。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來衛(wèi)星制造及發(fā)射成本還有望持續(xù)下降。

三、廣覆蓋

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)可以覆蓋到地面網(wǎng)絡(luò)難以覆蓋的偏遠(yuǎn)地區(qū)、海上和空中用戶，實(shí)現(xiàn)全球無縫覆蓋，滿足不同用戶對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)需求。

四、寬帶化

隨著高通量技術(shù)不斷成熟，單星容量得到提升，單位帶寬成本降低，可以滿足高信息速率業(yè)務(wù)需求，為下游應(yīng)用打開新發(fā)展空間。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)知識(shí)解答

一、高軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)已經(jīng)商用，為什么要建設(shè)低軌系統(tǒng)？

已商用高軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)服務(wù)大眾市場，但受限于其通信容量和服務(wù)質(zhì)量，難以滿足對時(shí)延、帶寬要求較高的大眾應(yīng)用場景。因此，需要建設(shè)低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)來彌補(bǔ)高軌系統(tǒng)的不足。華為發(fā)布支持衛(wèi)星通話的Mate 60 Pro手機(jī)是高軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)開始面向大眾市場提供商用服務(wù)的標(biāo)志。相比高軌系統(tǒng)，低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)具有更高的系統(tǒng)容量和更低通信時(shí)延，能夠更好地滿足手機(jī)通話等大眾應(yīng)用場景需求。

低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)具有短時(shí)延和大容量等優(yōu)點(diǎn)，比高軌系統(tǒng)更具商業(yè)化價(jià)值。低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)空間段由大量低軌道衛(wèi)星組成，能提供更快的通信速度和更大的系統(tǒng)容量，可同時(shí)為大量用戶提供寬帶網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)。

典型高低軌衛(wèi)星通信系統(tǒng)效率對比

二、為什么頻軌資源是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)爭奪的焦點(diǎn)？

LEO軌道資源相對豐富，但高價(jià)值軌位仍是稀缺資源。為避免頻率干擾和衛(wèi)星碰撞風(fēng)險(xiǎn)，衛(wèi)星之間需保持安全距離，導(dǎo)致同一高度軌道存在容量上限。研究顯示，200年內(nèi)，高度200~900km的LEO軌道空間可容納180萬顆活動(dòng)衛(wèi)星。另據(jù)中科院軟件所研究，當(dāng)同層與跨層星間最小安全距離均為50km時(shí)，高度300~2000km軌道空間內(nèi)可容納17.5萬顆衛(wèi)星。盡管LEO軌道衛(wèi)星容量較大，但300~600km左右軌道高度在衛(wèi)星壽命、通信時(shí)延、頻率干擾等方面具有一定優(yōu)勢，是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座運(yùn)營方重點(diǎn)爭奪的位置。

傳統(tǒng)衛(wèi)星頻段日益擁擠，Ka頻段成為低軌衛(wèi)星通信核心通道。衛(wèi)星頻段由ITU劃分并分配給各國，1.5GHz和2GHz的L、S頻段有“黃金頻段”之稱，但因稀缺性及大量頻率資源已被占用，國內(nèi)申報(bào)和海外協(xié)調(diào)難度大，目前衛(wèi)星通信業(yè)務(wù)幾乎無法使用L/S頻段實(shí)現(xiàn)全球覆蓋。NGSO寬帶互聯(lián)網(wǎng)星座大都選擇Ku、Ka頻段，但Ku、Ka頻段在軌GEO衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)資料數(shù)量大，同一區(qū)域多個(gè)NGSO頻譜排他性嚴(yán)重，如OneWeb聲稱擁有Ku頻段獨(dú)家頻譜擁有權(quán)，Ku/Ka頻段的頻率協(xié)調(diào)難度越來越大。

不同頻段資源的主要應(yīng)用領(lǐng)域

三、怎么理解申報(bào)的星座規(guī)模和實(shí)際發(fā)射數(shù)量間的關(guān)系？

國際上衛(wèi)星頻軌資源獲取采用“先到先得”原則，申報(bào)方需要向ITU提交申請，并在公示后一定時(shí)間內(nèi)擁有該頻軌資源的獨(dú)家使用權(quán)。SpaceX于2015年提出“Starlink計(jì)劃”，并于2016年向ITU申請1.2萬顆衛(wèi)星的發(fā)射計(jì)劃，隨后于2019年將星座規(guī)模擴(kuò)大至4.2萬顆。此后，衛(wèi)星頻軌資源的競爭日益激烈，全球主要國家均采取批量申報(bào)的方式以鎖定優(yōu)勢軌位及頻率資源。包括波音、空客、亞馬遜、Google、Facebook等企業(yè)在內(nèi)的眾多企業(yè)均已在ITU申報(bào)大量的衛(wèi)星頻軌資源。

海外小衛(wèi)星星座建設(shè)計(jì)劃

四、如何降低衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的星座部署成本？

衛(wèi)星工程大系統(tǒng)包括衛(wèi)星系統(tǒng)、運(yùn)載火箭系統(tǒng)、發(fā)射場系統(tǒng)、測控系統(tǒng)和地面應(yīng)用系統(tǒng)，其中衛(wèi)星系統(tǒng)和運(yùn)載火箭系統(tǒng)是成本占比最高的兩大系統(tǒng)。據(jù)SpaceX數(shù)據(jù)，獵鷹9號運(yùn)載火箭發(fā)射成本主要由火箭成本、發(fā)射成本、保險(xiǎn)成本和測控成本組成，其中火箭成本占比達(dá)70%。據(jù)美國衛(wèi)星工業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，2022年全球衛(wèi)星制造業(yè)收入約158億美元，發(fā)射服務(wù)業(yè)收入約70億美元，衛(wèi)星行業(yè)市場規(guī)模約為發(fā)射服務(wù)環(huán)節(jié)的2.25倍。目前國內(nèi)衛(wèi)星制造成本和火箭發(fā)射成本與海外存在明顯差距，未來具有較大優(yōu)化空間。

獵鷹9號火箭發(fā)射成本的構(gòu)成

衛(wèi)星平臺(tái)和有效載荷各占整星成本的50%。衛(wèi)星平臺(tái)包括結(jié)構(gòu)與熱控、姿態(tài)與軌道控制、電源與供配電、測控和數(shù)據(jù)管理等分系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星基本功能的主要組成。其中，衛(wèi)星結(jié)構(gòu)和熱控分系統(tǒng)成本約占整星的5%-10%；姿態(tài)與軌道控制分系統(tǒng)起到衛(wèi)星姿態(tài)、軌位控制功能，包括星敏感器、太陽敏感器、磁力矩器、動(dòng)量輪、推進(jìn)器等部件，約占整星成本30%-40%；測控與數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)約占整星成本10%-15%左右。有效載荷是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星設(shè)計(jì)功能的儀器和設(shè)備，根據(jù)衛(wèi)星任務(wù)不同分為通信、導(dǎo)航、遙感或科學(xué)研究載荷，通常有效載荷約占整星成本的50%左右。

衛(wèi)星的結(jié)構(gòu)組成及價(jià)值量分布

我國衛(wèi)星制造成本高于海外商業(yè)衛(wèi)星，規(guī)模化生產(chǎn)是降低衛(wèi)星制造成本的關(guān)鍵途徑。根據(jù)長江日報(bào)報(bào)道，我國每顆衛(wèi)星的平均生產(chǎn)成本超過億元，而Starlink和亞馬遜單顆衛(wèi)星的制造成本僅為50萬和100萬美元。為降低制造成本，可采用新設(shè)計(jì)理念、新技術(shù)、新工藝，并引入商用貨架產(chǎn)品替代宇航級元器件。此外，面對大規(guī)模衛(wèi)星組網(wǎng)發(fā)射需求，規(guī)?；a(chǎn)也是降低衛(wèi)星制造成本的重要途徑。例如，OneWeb衛(wèi)星工廠引入自動(dòng)化生產(chǎn)線和協(xié)作機(jī)器人、智能工具等先進(jìn)技術(shù)，單條生產(chǎn)線每天可以生產(chǎn)2顆衛(wèi)星。我國已有多個(gè)機(jī)構(gòu)建成智能化生產(chǎn)產(chǎn)線，有助于提高衛(wèi)星批產(chǎn)效率、降低研制成本。

OneWeb衛(wèi)星工廠生產(chǎn)流程示意圖

相較于美國等成熟商業(yè)發(fā)射市場，國內(nèi)火箭發(fā)射成本仍有優(yōu)化空間。SpaceX公司的獵鷹9號發(fā)射任務(wù)成本包括火箭成本、發(fā)射成本、測控成本和保險(xiǎn)費(fèi)用，其中火箭成本占比最大，測控成本約占總成本13%。運(yùn)載火箭是發(fā)射成本中最主要的可控項(xiàng)。據(jù)SpaceX公司公布的數(shù)據(jù)，獵鷹9號火箭LEO軌道發(fā)射服務(wù)公開報(bào)價(jià)約3000美元/千克，低于其他同等運(yùn)載能力的一次性運(yùn)載火箭。國內(nèi)快舟1號運(yùn)載火箭的LEO軌道發(fā)射服務(wù)價(jià)格約為2萬美元/千克，仍有較大的優(yōu)化空間。

國內(nèi)外商業(yè)火箭發(fā)射價(jià)格及運(yùn)載能力

商業(yè)火箭有助于降低衛(wèi)星發(fā)射成本，可重復(fù)使用，有望在2025年后投入使用，進(jìn)一步降低衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座部署成本。面對大規(guī)模衛(wèi)星組網(wǎng)發(fā)射需求，國內(nèi)火箭仍存在有效運(yùn)力不足、發(fā)射成本較高問題。近年來，國內(nèi)商業(yè)發(fā)射領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，涌現(xiàn)出一批代表性商業(yè)火箭企業(yè)，具備商業(yè)載荷入軌發(fā)射能力，并探索低成本商業(yè)發(fā)射路徑。商業(yè)火箭的發(fā)展有助于降低衛(wèi)星發(fā)射成本。同時(shí)，我國新型重復(fù)使用運(yùn)載火箭可逐步承擔(dān)更大規(guī)模的組網(wǎng)發(fā)射任務(wù)，有望進(jìn)一步降低衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)星座的部署成本。

五、國內(nèi)是否具備大規(guī)模衛(wèi)星組網(wǎng)發(fā)射的能力？

巨型星座是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)空間段的主要形態(tài)，其中Starlink已經(jīng)成為全球發(fā)射主力。Starlink已完成5033顆星鏈通信衛(wèi)星發(fā)射，其發(fā)射計(jì)劃密集且衛(wèi)星數(shù)量眾多，整體發(fā)射規(guī)模遠(yuǎn)超其他星座。在2020~2022年期間，Starlink分別完成14/19/34次發(fā)射，年發(fā)射次數(shù)逐年遞增，其中2022年月均發(fā)射近3次。通過設(shè)計(jì)、制造、發(fā)射的全流程協(xié)同，Starlink衛(wèi)星采用可堆疊構(gòu)型，可以通過一箭多星的形式快速部署，獵鷹9號火箭單次可以發(fā)射60顆Starlink V1/1.5衛(wèi)星或22顆Starlink V2 Mini衛(wèi)星。

Starlink不同版本衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量占比

Starlink推動(dòng)全球航天發(fā)射和低軌衛(wèi)星的發(fā)展。作為全球首個(gè)超大規(guī)模低軌星座計(jì)劃，Starlink對全球航天發(fā)射市場產(chǎn)生了強(qiáng)烈推動(dòng)作用。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2000~2018年全球航天年均發(fā)射次數(shù)為73次，其中低軌發(fā)射平均為11.4次，每年占全球航天發(fā)射次數(shù)的10%~20%。然而，自2021年Starlink開始密集組網(wǎng)發(fā)射后，全球低軌發(fā)射次數(shù)占比提升至總發(fā)射次數(shù)的35%~40%，顯示Starlink對全球低軌衛(wèi)星發(fā)展的強(qiáng)勁推動(dòng)作用。

Starlink推動(dòng)全球軌道發(fā)射數(shù)量和低軌發(fā)射占比提升

我國已掌握高效部署關(guān)鍵技術(shù)，如一箭多星和可堆疊衛(wèi)星，以提高星座部署效率和降低單星發(fā)射成本。例如，6月15日，我國使用長征二號丁火箭成功發(fā)射吉林一號高分06A星等41顆衛(wèi)星，創(chuàng)下我國一箭多星新紀(jì)錄。此外，7月23日，長征二號丁運(yùn)載火箭成功將銀河航天靈犀03星等衛(wèi)星送入預(yù)定軌道，該衛(wèi)星采用平板可堆疊構(gòu)型，進(jìn)一步提高部署效率。這些技術(shù)的突破為我國巨型衛(wèi)星星座的高效組網(wǎng)奠定基礎(chǔ)。

長二丁一箭41星發(fā)射

國內(nèi)擁有四個(gè)陸地發(fā)射場和一個(gè)海上發(fā)射場，但要保障大規(guī)模衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)發(fā)射，還需提升運(yùn)載能力。現(xiàn)有的發(fā)射場包括酒泉、太原、西昌和文昌等，同時(shí)海陽海上發(fā)射場也具備一定的發(fā)射能力，可滿足不同類型火箭和衛(wèi)星的發(fā)射需求。此外，文昌、象山、煙臺(tái)等地正在籌建新的商業(yè)發(fā)射工位，有望進(jìn)一步提升現(xiàn)有的運(yùn)載能力。然而，面對衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)密集組網(wǎng)帶來的運(yùn)力需求，當(dāng)前的發(fā)射能力仍需進(jìn)一步提升。

六、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)有哪些應(yīng)用場景，商業(yè)模式是否具有經(jīng)濟(jì)可行性？

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)在航空、航海、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，未來成長空間廣闊。傳統(tǒng)衛(wèi)星通信系統(tǒng)能滿足基本通信需求，而衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)能實(shí)現(xiàn)全地域穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，彌補(bǔ)傳統(tǒng)地面通信的不足。典型應(yīng)用場景包括航空和航海，如ATG形式的空中互聯(lián)網(wǎng)對基站建設(shè)存在依賴，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)能夠滿足全地域穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的要求；傳統(tǒng)地面基站無法在海上鋪設(shè)，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)可直接通過船載衛(wèi)星設(shè)備終端實(shí)現(xiàn)海上船只與地面通信網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)互通。未來，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)在眾多應(yīng)用場景中具有廣闊成長空間。

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景

七、怎么理解衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面蜂窩網(wǎng)的關(guān)系？

衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)和地面蜂窩網(wǎng)正逐漸從“兩網(wǎng)分離”走向“星地融合”。傳統(tǒng)高軌通信衛(wèi)星采用DVB-S、DVB-S2等標(biāo)準(zhǔn)，地面蜂窩網(wǎng)采用4G、5G等標(biāo)準(zhǔn)，衛(wèi)星通信采用的頻段、協(xié)議等與地面蜂窩網(wǎng)不兼容。2021年6月，《6G總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)白皮書》發(fā)布，提出“星地一體融合組網(wǎng)”是6G十大關(guān)鍵技術(shù)之一，可實(shí)現(xiàn)空基、天基、地基網(wǎng)絡(luò)的深度融合。衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)和地面蜂窩網(wǎng)的融合包括三種策略：星地組合、星地一體化、地面輔助。其中，星地組合策略，衛(wèi)星系統(tǒng)作為地面網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)充，主要解決數(shù)據(jù)中傳和后傳問題；星地一體化策略，3GPPR17制定NTN標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議支持物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備通信應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星與手機(jī)直接連接提供語音電話和通信服務(wù)；地面輔助策略，通過引入地面基站優(yōu)化衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)地面覆蓋效果，解決衛(wèi)星在市內(nèi)、樓宇間通信質(zhì)量較差的問題。

AI算力：算力先行，靜待應(yīng)用開花

OpenAI推出的GPT-4 Turbo、GPT應(yīng)用商店和Assistant API等有望引領(lǐng)應(yīng)用生態(tài)發(fā)展，智算中心建設(shè)和國產(chǎn)AI算力崛起的同時(shí)，AI服務(wù)器、交換機(jī)和液冷散熱也成為受益者。隨著智算中心加速部署，計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)需求高速增長，頭部廠商在散熱領(lǐng)域受益于AI驅(qū)動(dòng)，單機(jī)柜功率高速增長也催生新技術(shù)應(yīng)用。

一、AI算力成大國博弈焦點(diǎn)，國內(nèi)外算力鏈演繹不同投資邏輯

根據(jù)2023中國算力大會(huì)公布的數(shù)據(jù)，截至目前，中國算力總規(guī)模達(dá)到每秒1.97萬億億次浮點(diǎn)運(yùn)算，位居全球第二，其中智能算力規(guī)模占比25.4%，同比增長45%。工信部發(fā)布的《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》指出，未來三年，中國算力規(guī)模計(jì)劃超過300EFLOPS，智能算力占比達(dá)到35%。

各國計(jì)算力指數(shù)及排名

相比之下，美國在計(jì)算能力和計(jì)算效率方面具有較大優(yōu)勢，其基礎(chǔ)設(shè)施支持也非常發(fā)達(dá)。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設(shè)維持全球第一，而中國的云計(jì)算普及水平緊隨其后，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在公有云上的投入不斷擴(kuò)大，推動(dòng)了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展。

AI算力需求主要來自大模型訓(xùn)練和推理，在AI軍備競賽下，芯片供應(yīng)成為核心矛盾。美國和中國AI競爭表現(xiàn)在英偉達(dá)和華為AI算力產(chǎn)業(yè)鏈上，主要包括算力租賃、AI服務(wù)器、交換機(jī)、光模塊和散熱等環(huán)節(jié)。

以英偉達(dá)為代表的GPU占據(jù)AI芯片主流市場，需求升級和頭部芯片廠商產(chǎn)品創(chuàng)新引領(lǐng)AI算力鏈的產(chǎn)業(yè)變革。AI算力硬件技術(shù)架構(gòu)呈現(xiàn)幾個(gè)趨勢：計(jì)算集群是必然趨勢，包括計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)通信功能；CPU+xPU異構(gòu)方案成為標(biāo)配；算力升級有多個(gè)路徑，英偉達(dá)GPGPU持續(xù)迭代，包括DSA技術(shù)、引入HBM，通過近存計(jì)算架構(gòu)提升數(shù)據(jù)吞吐速率；網(wǎng)絡(luò)互連是算力性能的重要瓶頸，持續(xù)向高帶寬、低時(shí)延方向發(fā)展。華為算力產(chǎn)品線聚焦于鯤鵬、昇騰基礎(chǔ)軟硬件創(chuàng)新，昇騰系列處理器包括昇騰310和昇騰910，分別用于電子終端和高端服務(wù)器及云計(jì)算。

二、數(shù)據(jù)中心：云邊協(xié)同成為新觸角，超算性能提升顯著

1、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀：智能算力占比迅速提升

全球數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，我國數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模在19-21三年內(nèi)以31%的年復(fù)合增長率穩(wěn)步增長。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，截至2021年底，我國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過520萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，平均上架率超過55%。其中，大型規(guī)模以上數(shù)據(jù)中心規(guī)模機(jī)架數(shù)占總機(jī)架數(shù)的比例在2021年已超過80%。

全球算力規(guī)模正在迅速擴(kuò)大，智能算力在其中占比逐漸提高。據(jù)信通院的測算，2021年全球計(jì)算設(shè)備算力總規(guī)模達(dá)到615EFlops，同比增長44%。其中，智能算力規(guī)模為232EFlops，占總算力的37.7%。預(yù)計(jì)到2030年，全球算力規(guī)模將以平均年增速65%的速度達(dá)到56ZFlops。2021年，我國的算力規(guī)模位列全球第二，達(dá)到202EFlops。其中，智能算力規(guī)模達(dá)到104EFlops，同比增長85%，在總算力中占比已超過50%，取代基礎(chǔ)算力成為算力結(jié)構(gòu)最主要構(gòu)成。

中國大型規(guī)模以上數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模

2、智能計(jì)算中心：AI將加速智算/超算數(shù)據(jù)中心建設(shè)

根據(jù)ICPA智算聯(lián)盟的統(tǒng)計(jì)，截至2022年3月，全國已經(jīng)投入運(yùn)營的智能計(jì)算中心近20個(gè)，正在建設(shè)中的超過20個(gè)。中國超級計(jì)算機(jī)性能在過去二十年中取得顯著的提升，增長4萬多倍。根據(jù)中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)HPC專業(yè)委員會(huì)的統(tǒng)計(jì)，2022年6月實(shí)測超算算力達(dá)到530,240,332 GFlops，目前超算算力是平臺(tái)最主要應(yīng)用構(gòu)成。

我國智能算力規(guī)模（單位：EFLOPS）及預(yù)測，EFLOPS 為每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)

大模型訓(xùn)練需要大量智能算力。例如，千億參數(shù)的盤古大模型訓(xùn)練使用2000多塊昇騰910，持續(xù)兩個(gè)多月。據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，自2012年以來，隨著深度學(xué)習(xí)模型的演進(jìn)，模型計(jì)算所需計(jì)算量增長30萬倍。華為預(yù)測，未來十年人工智能算力需求將增長500倍以上。IDC預(yù)測，到2026年，中國智算規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到1271.4EFLOPS（FP16），2022-2026年CAGR達(dá)到47.58%。

智算中心產(chǎn)業(yè)鏈

3、AI背景下行業(yè)新趨勢：云邊協(xié)同成為新觸角

邊緣計(jì)算作為平臺(tái)技術(shù)，為5G、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、人工智能等新興技術(shù)提供重要的承載能力。據(jù)IDC預(yù)計(jì)，未來五年，全球邊緣計(jì)算服務(wù)器支出占比將快速增長，到2025年將從14.4%提升到24.9%。邊緣計(jì)算產(chǎn)品形態(tài)和底層架構(gòu)正在走向多樣化，定制服務(wù)器產(chǎn)品可能會(huì)成為邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施主力軍。

邊緣計(jì)算在數(shù)據(jù)、模型、任務(wù)調(diào)度方面與云端計(jì)算協(xié)同，以降低時(shí)延和提高效率。根據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2022》發(fā)布數(shù)據(jù)，我國云計(jì)算市場規(guī)模正在快速增長，2021年已達(dá)到3229億元，同比增長54.4%。然而，由于終端產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，全部由云端處理會(huì)導(dǎo)致極高的通信時(shí)延。通過云邊協(xié)同融合云計(jì)算可以提高效率，同時(shí)具備邊緣計(jì)算低時(shí)延的優(yōu)點(diǎn)。

在數(shù)據(jù)方面，邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集，對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并將數(shù)據(jù)上傳至云節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理和存儲(chǔ)復(fù)雜數(shù)據(jù)；

在任務(wù)調(diào)度方面，云節(jié)點(diǎn)下發(fā)管理策略，邊緣節(jié)點(diǎn)則分配資源并執(zhí)行；

在模型方面，云節(jié)點(diǎn)完成全局模型訓(xùn)練后下發(fā)邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行本地訓(xùn)練及推理。

云邊協(xié)同總體架構(gòu)

4、AI算力租賃：供需失衡下的新生態(tài)，向云發(fā)展

算力租賃業(yè)務(wù)發(fā)展原因與其他租賃業(yè)務(wù)相似，主要是由于供需不匹配問題。隨著人工智能模型在辦公、法律、醫(yī)療、金融等各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尤其是在年初ChatGPT的推動(dòng)下，我國大模型開發(fā)數(shù)量不斷增加。根據(jù)賽迪顧問發(fā)布報(bào)告，截至7月底，我國已研發(fā)大模型數(shù)量達(dá)到130個(gè)，外國已發(fā)布大模型數(shù)量為138個(gè)。然而，對于許多企業(yè)來說，主要缺乏足夠的算力來支持大模型訓(xùn)練和推理，因此對于算力需求非常龐大。而另一方面，算力供給是有限的，并且獲取算力的及時(shí)性對于企業(yè)在業(yè)務(wù)開發(fā)中能否獲取先發(fā)優(yōu)勢至關(guān)重要。因此，算力租賃業(yè)務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。

不同類型廠商的業(yè)務(wù)模式總結(jié)

三、 ICT設(shè)備： AI服務(wù)器需求擴(kuò)容，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備同步升級

1、AI服務(wù)器：需求提速，占比提升

近五年，全球服務(wù)器市場格局相對穩(wěn)定，新華三/HPE、戴爾、浪潮及聯(lián)想主導(dǎo)市場。華為因制裁退出X86服務(wù)器市場后，超聚變有望接管其空缺。同時(shí)，ODM廠商如超微、廣達(dá)、仁寶及鴻海精密等因定制化需求增長，市場份額也有所提升。在中國市場，2021年浪潮以30.7%領(lǐng)先，新華三/HPE、戴爾、聯(lián)想、華為分別以17.5%、7.5%、7.4%及6.6%（2020年19.2%）位列二至五位。

AI服務(wù)器與通用服務(wù)器區(qū)別

2 、交換機(jī)：智算中心網(wǎng)絡(luò)要求提升，帶動(dòng)交換機(jī)升級和需求增長

智算中心作為新型基礎(chǔ)設(shè)施，旨在提供更大的計(jì)算規(guī)模和更快的計(jì)算速度，以支持AI計(jì)算。區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，智算中心更加注重單位時(shí)間單位能耗下的運(yùn)算能力及質(zhì)量。智算中心將算力資源全面解耦，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)資源的極致彈性供給和利用。智算中心網(wǎng)絡(luò)作為連接CPU、GPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等資源的重要基礎(chǔ)設(shè)施，貫穿數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)全流程。因此，網(wǎng)絡(luò)性能成為提升智算中心算力的關(guān)鍵要素。智算中心網(wǎng)絡(luò)向超大規(guī)模、超高帶寬、超低時(shí)延、超高可靠等方向發(fā)展。

英偉達(dá) DGX SuperPOD 的數(shù)據(jù)中心集群互聯(lián)方案

全球以太網(wǎng)交換機(jī)市場在2022年取得穩(wěn)步增長，達(dá)到365億美元，同比增長18.7%。其中，第四季度市場規(guī)模同比增長22.0%，達(dá)到103億美元。這一增長既源于供應(yīng)鏈短缺情況持續(xù)緩解，也歸功于云廠商和企業(yè)端不斷擴(kuò)大以太網(wǎng)交換容量需求。預(yù)計(jì)2023年國內(nèi)以太網(wǎng)交換機(jī)市場規(guī)模將達(dá)到66.2億美元，同比增速為9.4%。

四、散熱領(lǐng)域：IDC與儲(chǔ)能雙核推動(dòng)，液冷技術(shù)加速滲透

1、AI催化數(shù)據(jù)中心液冷應(yīng)用加速

隨著數(shù)據(jù)流量高速增長，數(shù)據(jù)中心建設(shè)正在加速。5G的全面商用以及AIGC和ChatGPT的興起將極大地推動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算需求。根據(jù)IDC和Seagate的聯(lián)合預(yù)測，全球數(shù)據(jù)流量將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB。其中，我國的數(shù)據(jù)流量預(yù)計(jì)將持續(xù)增長7年，在2025年之前成為全球數(shù)據(jù)流量最高地區(qū)，CAGR達(dá)到30%以上。數(shù)據(jù)流量的持續(xù)增長將推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的持續(xù)建設(shè)。

全球數(shù)據(jù)流量高速增長

受制于選址成本和傳輸距離的物理極限，單機(jī)柜功率高速增長。我國網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是典型中心化網(wǎng)絡(luò)，圍繞珠三角、長三角、京津冀等人口稠密、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)中心地區(qū)密集分布。由于大型城市用地緊張，在一線城市周邊地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心用地成本過高。但是，在中心地區(qū)向周邊地區(qū)的延伸過程中，網(wǎng)絡(luò)延遲問題隨著數(shù)據(jù)傳輸距離的延長愈發(fā)嚴(yán)重，因此，提高單機(jī)柜功率和增加機(jī)柜陳列密度以最大程度利用建筑面積成為解決方案。

全球數(shù)據(jù)中心單機(jī)柜變化情況及預(yù)測

隨著AI大模型發(fā)展，高功率服務(wù)器需求增加，導(dǎo)致高能耗，因此液冷滲透率有望提升。單機(jī)柜功率上漲和排列密度提高使得傳統(tǒng)風(fēng)冷無法滿足散熱需求。為提高運(yùn)算能力，CPU廠商采用疊加多核處理器方式，導(dǎo)致發(fā)熱功耗顯著增加。傳統(tǒng)風(fēng)冷通常只能解決3-5KW/機(jī)柜散熱需求，但新建單機(jī)柜功率普遍超過15KW。相比之下，液冷成為主流方案，因?yàn)槠溥m用于高機(jī)柜部署密度場景。傳統(tǒng)風(fēng)冷技術(shù)更適用于氣候干燥、全年溫度較低地區(qū)，而液冷在數(shù)據(jù)中心選址方面具有較大優(yōu)勢。CPU能耗和PUE要求的提高將推動(dòng)液冷技術(shù)持續(xù)迭代。

英特爾 CPU 功率估算

2、儲(chǔ)能液冷溫控市場空間廣闊，2023年是市場入局關(guān)鍵

液冷技術(shù)在儲(chǔ)能溫控領(lǐng)域應(yīng)用雖然目前滲透率較低，但具有巨大的增長潛力。目前，液冷系統(tǒng)價(jià)值量高于風(fēng)冷系統(tǒng)，但成本較高。然而，隨著技術(shù)進(jìn)步和市場發(fā)展，液冷技術(shù)在儲(chǔ)能溫控市場份額有望持續(xù)增長。根據(jù)GGII數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2025年，我國液冷儲(chǔ)能市場將從2022年7.0億元增長至74.1億元，CAGR達(dá)到83.1%，市場占有率將從15.0%上升至45.0%。此外，全球電化學(xué)儲(chǔ)能投資額高速增長和新型儲(chǔ)能裝機(jī)量的逐步攀升也將推動(dòng)儲(chǔ)能系統(tǒng)產(chǎn)熱量的不斷上升，為儲(chǔ)能溫控系統(tǒng)帶來新的發(fā)展機(jī)遇。根據(jù)測算，儲(chǔ)能溫控全球市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從21年的9.4億元增長到25年的111億元。因此，液冷技術(shù)在儲(chǔ)能溫控領(lǐng)域前景十分廣闊。

儲(chǔ)能溫控系統(tǒng)規(guī)模測算

如何打造互聯(lián)衛(wèi)星網(wǎng)平臺(tái)？

隨著科技的飛速發(fā)展，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)正在成為全球通信網(wǎng)絡(luò)的重要支柱。然而，要實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，算力成為了關(guān)鍵因素。下面將從算力角度出發(fā)，探討如何打造一個(gè)強(qiáng)大的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

一、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)對算力的要求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1、衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量和衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化程度

中國低軌衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量較少，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化程度相對較低。隨著衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的不斷深化，相關(guān)領(lǐng)域的頭部龍頭企業(yè)，特別是核心技術(shù)壁壘較高的企業(yè)有望優(yōu)先收益，帶來經(jīng)營業(yè)績的邊際改善。

2、衛(wèi)星核心網(wǎng)業(yè)務(wù)和地面組網(wǎng)業(yè)務(wù)

在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，主要提供衛(wèi)星核心網(wǎng)業(yè)務(wù)，同時(shí)針對衛(wèi)星組網(wǎng)業(yè)務(wù)也已加速布局。未來，將從地面組網(wǎng)業(yè)務(wù)、衛(wèi)星組網(wǎng)業(yè)務(wù)以及衛(wèi)星的接入終端業(yè)務(wù)三個(gè)方面積極、全面地參與到衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中。

3、終端直連技術(shù)

手機(jī)直連衛(wèi)星是衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面蜂窩網(wǎng)融合發(fā)展的基礎(chǔ)。手機(jī)直連技術(shù)需要增加衛(wèi)星天線發(fā)射功率、相控陣天線面積大幅增加，并降低通信頻率、提高星上處理能力，以解決手機(jī)發(fā)射功率不足、天線增益不夠的問題。

二、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程

在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)處理是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程，可以提高數(shù)據(jù)處理效率，減少計(jì)算資源消耗。例如，可以采用分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)分發(fā)到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理，從而提高數(shù)據(jù)處理速度。

三、引入人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)在衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過引入人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)更智能的數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)管理。例如，利用人工智能技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)的性能和穩(wěn)定性；同時(shí)還可以利用人工智能技術(shù)對衛(wèi)星進(jìn)行智能控制，實(shí)現(xiàn)更高效的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

四、考慮可擴(kuò)展性和靈活性

隨著衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，對算力的需求也將不斷增加。因此，在構(gòu)建衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，需要考慮可擴(kuò)展性和靈活性。采用模塊化設(shè)計(jì)方法，將平臺(tái)劃分為多個(gè)可擴(kuò)展模塊，可以根據(jù)需求靈活地增加或減少計(jì)算資源，以滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

五、加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全保障

算力不僅關(guān)乎平臺(tái)性能和效率，還與網(wǎng)絡(luò)安全息息相關(guān)。在構(gòu)建衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，需要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全保障，確保平臺(tái)免受攻擊和數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險(xiǎn)。采用先進(jìn)加密技術(shù)和安全防護(hù)措施，可以有效保障平臺(tái)的安全性和穩(wěn)定性。

六、藍(lán)海大腦液冷工作站助力構(gòu)建衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

為解決繁瑣且效率較低的人工作業(yè)工作模式，突破圖像分析精準(zhǔn)度和工作效率的瓶頸。藍(lán)海大腦通過多年的努力，攻克了各項(xiàng)性能指標(biāo)、外觀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)等關(guān)鍵技術(shù)問題，成功研制出藍(lán)海大腦液冷工作站。具有圖形處理速度快，支持GPU 智能運(yùn)算，高性價(jià)比高及外形美觀等特點(diǎn)，滿足了人工智能企業(yè)對圖形、視頻等信息的強(qiáng)大計(jì)算處理技術(shù)的需求。

快速、高效、可靠、易于管理的藍(lán)海大腦液冷工作站具備出色的靜音效果和完美的溫控系統(tǒng)。在滿負(fù)載環(huán)境下，噪音控制在 35 分貝左右。借助英偉達(dá) NVIDIA 、英特爾Intel、AMD GPU顯卡可加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理速度，更快地創(chuàng)作精準(zhǔn)的光照渲染效果，提供高速視頻和圖像處理能力，加速AI并帶來更流暢的交互體驗(yàn)。

1、藍(lán)海大腦液冷工作站產(chǎn)品性能

可 靠 性：平均故故障間隔時(shí)間MTBF≥15000 h

工作溫度：5～40℃

工作濕度：35%～80%

存儲(chǔ)溫度：-40～55℃

存儲(chǔ)濕度: 20%~90%

聲噪：≤35dB

2、配置清單

1）CPU：

- Intel Xeon Gold 8358P 32C/64T 2.6GHz 48MB,DDR4 3200,Turbo,HT 240W

- Intel Xeon Platinum 8458P 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W

- Intel Xeon Platinum 8468 Processor 48C/64T 2.1GHz 105M Cache 350W

- AMD EPYC? 7742 64C/128T,2.25GHz to 3.4GHz,256MB,DDR4 3200MT/s,225W

- AMD EPYC? 9654 96C/192T,2.4GHz to 3.55GHz to 3.7GHz,384MB,DDR5 4800MT/s,360W

- Intel Xeon Platinum 8350C 32C/64T 2.6GHz 48MB,DDR4 3200,Turbo,HT 240W

- Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB

- Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB

- Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB

- Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB

- Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB

- Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB

2）GPU：

- NVIDIA A100, NVIDIA GV100

- NVIDIA L40S GPU 48GB

- NVIDIA NVLink-A100-SXM640GB

- NVIDIA HGX A800 80GB

- NVIDIA Tesla H800 80GB HBM2

- NVIDIA A800-80GB-400Wx8-NvlinkSW

- NVIDIA RTX 3090, NVIDIA RTX 3090TI

- NVIDIA RTX 8000, NVIDIA RTX A6000

- NVIDIA Quadro P2000,NVIDIA Quadro P2200

3）硬盤

- NVMe.2 SSD: 512GB，1TB；M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD)

- SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB

- SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB

- HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB

3、產(chǎn)品特點(diǎn)

1）開放融合

- 融合計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、GPU、虛擬化的一體機(jī)

- 支持主流虛擬化平臺(tái)，如Vmware、Redhat、Microsoft Hyper-V等虛擬化平臺(tái)

- 支持在線壓縮、重復(fù)數(shù)據(jù)自動(dòng)刪除 、數(shù)據(jù)保護(hù)、容災(zāi)備份以及雙活等功能

2）超能運(yùn)算

- 支持主流GPU顯卡虛擬化，支持2、8、16塊全高全長卡或32、64塊半長卡，提高計(jì)算性能和圖像渲染能力

- 快速實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)擴(kuò)展，支持大規(guī)模并發(fā)運(yùn)行（百萬個(gè)理論節(jié)點(diǎn)）

3）高效運(yùn)維

- 一站式部署，開箱即用，助力企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

- 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化及管理安全保障, 提高系統(tǒng)可靠性和高可用性

4、解決方案價(jià)值

1）采用NVIDIA 專業(yè)顯卡，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理速度，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的光照渲染效果，提供高速視頻和圖像處理能力，加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理并帶來更流暢的交互體驗(yàn)。

2）低碳節(jié)能，降低噪音，提升創(chuàng)造效率。

3）經(jīng)過嚴(yán)格測試，可在苛刻的工作環(huán)境下確保耐用性和可靠性。

審核編輯 黃宇