我国算力规模及增速

根据中国信通院数据，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops（每秒浮点运算次数），同比增长44%，其中基础算力规模为369EFlops，智能算力规模为232EFlops，超算算力规模为14EFlops，预计2030年全球算力规模将达到56ZFlps，平均年均增长65%。我国智能算力规模持续高速增长，2021年智能算力规模已经超过通用算力。根据中国信通院数据，我国计算设备算力总规模达到202EFlops，全球占比约为33%，保持50%以上的高速增长态势，增速高于全球，其中智能算力增长迅速，增速为85%，在我国算力中的占比超过50%。

AI算力产业链涉及环节较多，按照算力基础设施构成来看，包括AI芯片、服务器及存储、交换机及光模块、IDC及上游产业链、网络等。随着训练和推理需求提升，AI芯片及服务器需求将率先放量；AI算力对数据中心内部数据流量较大，光模块速率及数量均有显著提升，交换机的端口数及端口速率也有相应的增长；IDC也有望进入需求释放阶段，同时AI的发展也离不开基础通信网络，运营商有网有云，也会受益。

较传统数据中心的网络架构，AI数据中心的网络架构可能存在一些变化。以ChatGPT为代表的AIGC技术，依靠强大的AI模型和海量数据，能够在多个应用场景下产生优质的内容，有望推动人工智能更广泛的应用。

算力作为AIGC技术的重要支撑之一，是影响AI发展与应用的核心因素。算力基础设施成了目前行业亟需布局的资源，除了CPU/GPU等算力硬件需求强劲，网络端也催生了更大带宽需求，以匹配日益增长的流量。

AI数据中心中，由于内部流量较大，因此无阻塞的胖树网络架构成了重要选择之一。英伟达的AI数据中心采用了胖树（fat-tree）网络架构来实现无阻塞的功能。胖树的网络架构基本理念为：使用大量交换机构建出大规模的无阻塞网络，对于任意的通信模式，总有路径让他们的通信带宽达到网卡带宽，架构中用到的所有交换机都是相同的。胖树网络架构一般用于网络要求较高的数据中心中，如超算中心和AI数据中心等。