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全球HPC市場 美國遙遙領先

文/TrendForce集邦科技

近年企業周圍數據量迅速膨脹,需要大量數學運算與運算能力解決各業務環節的問題,從而推動高效能運算(High-Performance Computing,HPC)需求快速提升,意味高效能運算應用已從國防、航太航空領域擴展到各工業垂直領域,讓其訓練與模擬、導航系統等諸多功能得以助力廠商開發先進的汽車、武器、高解析圖像處理、衛星測繪與數位貨幣系統加密分析。TrendForce預估,2022年全球高效能運算市場規模有望達到397億美元,年增7.3%。

TrendForce表示,2021年全球高效能運算市場規模達約368億美元,相較2020年成長7.1%,其中美國仍是全球高效能運算最大市場,約占48%,其次是中國、歐洲兩大市場,合計約占35%。依照應用市場作區隔,科學研究、國防與政務單位、商業等應用最廣泛,市占率分別為15%、25%、50%;以產品類型來看,軟體(包含服務)、硬體的市占率分別為58%、42%。

由於高效能運算可支援數據分析、機器學習、網路安全、科學研究等,特別是在核彈的彈頭設計、飛彈爆炸模擬等軍事領域發揮關鍵作用,故在價值鏈占據關鍵位置的參與者相對較少,主要供應商有Fujitsu、HPE、IBM與聯想,這4家廠商於全球市場的市占率約達73.5%。

此外,智慧城市、智慧交通、自駕車、元宇宙,以及Space X、Blue Origin與Virgin Galactic推出的太空探索與旅行計畫不斷發展,將提升對高效能運算的需求,並側重於研發測試與模擬、巨量數據處理與分析兩大主軸,預期2022年全球高效能運算市場規模有望達到397億美元,成長率為7.3%。2022~2027年全球高效能運算市場的年複合成長率為7.4%。

有鑑於此,全球高效能運算市場雖穩健成長,但成長幅度並不大,原因在前述諸多商業應用終端仍處於成長階段,使得雲端服務供應商採用高效能運算技術與解決方案,僅限於本地部署,讓其高效能運算伺服器可在內部環境或雲端中進行擴充,並提供專用儲存系統與軟體推動創新,進而加快混合高效能運算解決方案發展進程。

HPC應用新趨勢

BFSI(Banking, Financial Services and Insurance)、醫療、地震與石油/天然氣勘探、政府與國防等垂直產業對高精度、高速數據處理需求增加,需依賴高效能運算和混合式解決方案支援應用程式運行,以快速準確處理大量數據。TrendForce表示,隨著對高效能運算解決方案需求不斷增加和技術不斷進步,促使廠商持續關注混合高效能運算解決方案,嘗試擴展本地高效能運算資源,以利於在雲端與本地高效能運算解決方案間建立平衡。

這也讓雲端服務供應商(CSP)在高效能運算服務上,採取以企業工作負載需求為導向的戰略,透過提供量身定制的(一站式)交鑰匙高效能運算解決方案環境,以及利用混合高效能運算解決方案提高效率,解決安全與隱私問題並降低維護成本。

美中競逐高效能運算

以2021年全球超級運算能力與系統部署情況來看,高效能運算發展規模以美國、中國占據領先地位,其次是日本、德國、法國、荷蘭、愛爾蘭、英國與加拿大。鑒於Supercomputer具有雙重用途,且對知識產權問題和國防安全潛在用途的擔憂,加上中美之間競爭加劇,從晶片技術、設備與專利的壓制,使其一直受到出口限制。根據高效能運算供應商來看,聯想、浪潮、HPE(包含Cray)、中科曙光、Fujitsu與Atos市占率分別為36.6%、11.5%、17.4%、7.8%、19.5%、7.2%。

高資本高支出 約束市場關鍵

約束高效能運算市場成長主要因素之一,是涉及的資本支出與營運支出相對較高,其中營業費用涵蓋能源成本、人力資源及設置與維修成本(包含軟硬體成本),這種高昂的前置投資和維護成本限制新創廠商、中小企業採用高效能運算。

此外,當廠商從本地遷移到雲端基礎架構時,涉及的支出也會增加,加上許多中小企業的潛在用戶對高效能運算缺乏認識,且沒有預算建立此系統;由於涉及高投資成本,許多發展中國家的中小企業仍然對採用高效能運算持保守態度,亦未意識到高效能運算提供的各種優勢,例如更好的效能與客製化交付。

美國方面,近期廣發布高效能運算相關計畫性,透過與供應商合作,擴增、升級相關硬體設施,從而促進該領域發展、推動商業化應用。目前ECP計畫已在2021年進行部署,Aurora 21項目合作廠商為Cray、Intel,Fronitier項目合作廠商則是Cray、AMD。此外,EI Capitan、NERSC-10兩個子項目將於2023、2024年開始部署。

中國方面,由於自2015年起美國就將多家中國高效能運算相關機構、廠商列入實體清單,使中國至今在高效能運算整體實力與美國相比仍有較大差距,同時也僅能透過境內自主研發和內需支撐。現中國將針對高效能運算適用於市場需求並行運算的任務,持續拓展應用場景,主要應用場景分為兩類,其一,飛行器設計、核模擬實驗、星雲類比、解密碼等數據模擬場景;其二,大數據分析、統計與AI等數據分析場景。

隨著中國高效能運算持續發展和應用拓寬,使成本不斷下降,其應用領域也從具有國家戰略意義的核武器研製、資訊安全、石油與天然氣勘探等科學運算領域向更廣泛的國民經濟主戰場快速擴張,例如生技製藥、基因測序、資料採擷、BFSI的生成數據分析、動畫渲染和互聯網服務等。

高效能運算帶動零組件需求、產品創新

效能運算的零組件可分為伺服器、儲存、網路設備、雲端與其他支援軟硬體服務,其中伺服器在2021年為主流,這歸因於廠商在數位化轉型趨勢下,持續投資託管與本地基礎設施以支撐對公有雲或混合雲的需求,推進企業資源整合、彈性生產系統、供應鏈管理等數位化轉型項目進程,從而帶動資料中心市場快速成長,促使資料中心數量逐年遞增。

該零組件市場重點在於主要的高效能運算伺服器供應,例如Fujitsu、聯想與IBM,因這些供應商能針對自研的高效能運系統,長期提供解決方案、維護管理與升級,以確保資料中心與設備可以正常運行。

再者,隨著資料中心持續擴建和伺服器的規格與效能要求提升,將帶動其垂直產業成長與創新,特別是儲存、通訊設備、晶片與系統,以維持資料中心運行,並利於解決方案、維護管理與軟硬升級。

HPC結構設計與軟體重要性

晶片雖是高效能運算的重要組成,但並不是高效能運算技術的全部,因高效能運算使用的CPU涉及到體系結構設計、高速互聯網路、並行檔案系統、儲存陣列等方面,因此對CPU堆砌較為複雜、技術壁壘高,即使堆再多的CPU高效能運算,其整體效能提高的程度也有限。

此外,隨著運算力增強、應用課題規模與複雜度的增加,Supercomputer對並行檔案系統的效能要求也隨之提高,故高效能運算的技術溢出效益也相對明顯,尤其伺服器可平滑地採用高效能運算的互聯技術、CPU技術、作業系統技術與並行軟體設計等技術,使得在高效能運算方面的技術累積也能自然溢出到伺服器產業,甚至應用在資料中心、智慧運算中心,透過雲端形式提供服務。

以實現AI需求為例,推理、訓練與模擬為AI的3個主要任務,在此維度上,晶片的應用上限由其底層構造決定,即使採用軟體優化也無法再提升。從晶片層面來看,若底層晶片採用的是CPU+專用AI晶片,其只能完成AI推理和訓練的任務,無法完成模擬。

因AI晶片無法實現雙精度浮點運算,雙精度浮點運算大量涉及線性代數求解,這也是HPE與Intel於2021年共同合作並參與Argonne National Laboratory(隸屬美國能源部)的Aurora百億億級電腦系統開發案,HPE也針對高效能晶片特性提供Apollo Systems、Superdome Flex伺服器,協助解決AI與端到端基礎設施的問題。

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