Initial commit

2026-04-15 14:48:14 +08:00
commit 42b6f73d1e
97 changed files with 16997 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,106 @@
+# 2025年中国AIDC产业发展白皮书：智算中心如何撑起大模型时代的蓝图？
+
+**来源**: 头豹研究院（LeadLeo）  
+**日期**: 2025年7月  
+**URL**: https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202507101706460530_1.pdf  
+**性质**: 商业研究白皮书
+
+---
+
+## 核心发现
+
+| 维度 | 关键发现 |
+|------|----------|
+| 市场导向 | 从性能为王转向业务场景适配：金融/医疗用70B，文档用7B，边缘用1.5B |
+| 竞争格局 | 差异化竞争：百度"云智一体"、阿里"MaaS开源生态"、火山"应用反哺技术" |
+| 算力结构 | 2023年全球智算力达875EFLOPS，首次超基础算力；中美合计超七成 |
+| 制冷革新 | GPU功耗激增，液冷成PUE<1.10核心路径，传统风冷进入结构性瓶颈 |
+
+## GPU芯片演进
+
+| 架构 | 型号 | FP16算力 | 显存带宽 | NVLink带宽 | 功耗 |
+|------|------|----------|----------|------------|------|
+| Ampere | A100 | 312T | 2TB/s | 600GB/s | 400W |
+| Hopper | H100 | 1P | 3.35TB/s | 900GB/s | 700W |
+| Hopper | H200 | 1P | 4.8TB/s | 900GB/s | 700W |
+| Blackwell | B100 | 1.75P | 8TB/s | 1.8TB/s | 1,000W |
+| Blackwell | B200 | 2.25P | 8TB/s | 1.8TB/s | 1,200W |
+| Blackwell | **GB200** | **5P** | **16TB/s** | **3.6TB/s** | **2,700W** |
+
+## 服务器功耗趋势
+
+| 型号 | GPU算力 | GPU功耗 | 总功耗 |
+|------|---------|---------|--------|
+| HGX A100 | 2.4P | 3.2kW | 6.5kW |
+| HGX H100 | 8P | 5.6kW | 10.2kW |
+| HGX B100 | 14P | 5.6kW | 10.2kW |
+| HGX B200 | 18P | 8kW | **14.3kW** |
+
+**结论**: 单机柜功率密度急剧攀升，液冷已成必然选择
+
+## 千卡集群(H100)前期投入
+
+| 组成 | 费用 |
+|------|------|
+| 算力设备 | 约3亿元 |
+| 网络设备 | 约2,500万元 |
+| 存储/安全 | 约1,000万元 |
+| 平台软件/液冷改造 | 约1,000万元 |
+| **总计** | **约3.5亿元** |
+
+**年运营支出**: 约5,000万元
+
+## 能耗结构
+
+```
+IT设备: 67%
+制冷系统: 27%
+供电系统: 5%
+照明及其他: 1%
+```
+
+## 制冷技术PUE对比
+
+| 冷却方式 | PUE范围 | 适用场景 |
+|----------|---------|----------|
+| **液冷(相变浸没式)** | 1.00 | >30kW/机柜，高性能场景 |
+| **液冷(冷板式)** | ~1.10 | 高密度智算中心 |
+| **自然冷(间接蒸发冷)** | 1.10-1.20 | 北方气候区 |
+| **冷冻水系统** | 1.30+ | 传统数据中心 |
+| **风冷** | 1.40+ | 面临淘汰 |
+
+## 大模型训练资源消耗
+
+| 模型 | 参数量 | GPU规模 | 训练时长 |
+|------|--------|---------|----------|
+| LLaMA-1 | 65.2B | 2,028块 | 90天 |
+| LLaMA-3 | 405B | 16,384块H100 | 54天 |
+
+**关键**: 预训练消耗90-99%总算力，微调仅占1-10%
+
+## PD分离技术
+
+| 阶段 | 特征 | 资源瓶颈 | 优化策略 |
+|------|------|----------|----------|
+| **Prefill** | 并行处理所有输入token | GPU计算能力 | 批处理、张量并行 |
+| **Decode** | 逐个自回归生成 | 内存带宽和延迟 | KV缓存、Flash Attention |
+
+**关键发现**: Prefill与Decode存在高达**137倍**速度差距，Decode耗时占99%以上
+
+## 中国厂商差异化路线
+
+| 厂商 | 战略定位 | 核心路径 |
+|------|----------|----------|
+| 百度智能云 | "云智一体" | 全栈自研，B端标杆案例 |
+| 阿里云 | MaaS基础设施 | 公有云标准化服务 |
+| 火山引擎 | 应用反哺技术 | 豆包先服务抖音/头条，再输出B端 |
+| 科大讯飞 | 行业垂直整合 | 教育/医疗/司法/政务 |
+| DeepSeek | 非对称竞争 | 极致性价比，开源顶尖模型 |
+
+---
+
+## 技术备注
+
+- 本白皮书数据详实，GPU/服务器功耗演进数据极具参考价值
+- GB200 NVL72整机柜方案（2,700W功耗）对机场智算中心选址和供配电设计有直接指导意义
+- "千卡集群3.5亿元"投入数据可作为机场项目预算参考基准