计算机行业算力租赁专题研究报告：大模型发展的关键引擎，看好AI算力高景气持续.pdf
- 上传者：小老王
- 时间：2023/10/11
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计算机行业算力租赁专题研究报告：大模型发展的关键引擎，看好AI算力高景气持续。GPU为驱动AI技术发展以及应用落地的关键引擎，大模型训练、微调、推理催生大量AI算力需求，英伟达 A100与H100供不应求，在此背景下，AI算力租赁需求爆发。我们认为由于下游大模型无论是技术侧还是 应用侧均呈百花齐放发展趋势，而上游AI算力资源作为重要支撑，稀缺性凸显，算力租赁市场需求将持续 旺盛，未来成长空间广阔。1）根据英伟达与微软联合发布的论文，理论情况下用1个月训练出1750亿参数 大模型需要1024张A100，而训练万亿参数GPT-4所需的A100卡可能达到万张量级；2）ChatGPT迎重大更新， 微软Copilot即将全面开放，大模型应用进一步走向实处。我们测算，大模型推理侧GPU需求具备更大的增 长空间，未来每家龙头大模型厂商推理侧A100需求有望达到十万张量级。
大模型训练中的故障与中断问题对GPU集群的质与量提出了更高要求，云厂商的核心竞争力体现在资金、 软硬件、下游客户等多个层面。根据Meta团队训练实践，虽然英伟达GPU具有优异的计算性能，但软、硬 件等故障时常发生，各类任务频繁重启，训练经常中断，持续时间较短，理论上1个月能完成的训练实际 用了3个月。所以云厂商不仅需要打造大规模算力集群以满足客户需求，还需具备强算力运维能力以帮助 客户最大化利用已有的算力资源。我们认为现阶段云厂商的核心竞争力在于AI算力规模，而在未来，云服 务能力将成为各大厂商抢占市场与客户的关键。
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