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1、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 P001 P003 P004 P005 P006 P006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

2、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+GPU P031GPU：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 Intel P043Arm 新升：NVIDIA Grace 与 AmpereOne P045网格架构的两类 Chiplet P049 EMIB 及其带宽估算 P053目录 CONTENTS4第三章 算存互连：Chiplet 与 C

3、XL P055SRAM 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 CPU P063 中介层：CoWoS 与 EMIB P065向下发展：基础层加持 P067标准化：Chiplet 和 UCIe、CXL P072 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 CPU P088NVLink 之 GPU 互连 P094NVLink 组网超级集群 P096Infini

4、Band 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

5、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

6、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