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疯狂的AI“大跃进”,让国产GPU芯片加速狂飚

作者:云圈论道

谁也没有想到,就在短短的几个月里,AI 技术就突飞猛进,ChatGPT的推出,似乎让人工智能掀起了新一次产业浪潮。

谷歌、微软、百度、华为、科大讯飞、阿里、Adobe等等巨头,纷纷加入其中,探索将大模型能力引入产品中,从而希望其能为行业带来切实的生产力变革。

而除了这些巨头企业外,许多大名鼎鼎的大佬也加入进来了,比如创新工场CEO李开复、前搜狗CEO王小川、美团联合创始人王慧文,前京东AI掌门人周伯文、出门问问创始人李志飞,阿里技术副总裁贾扬清等,正一齐踏入大模型赛道的创业河流。

可以说,一个人工智能的新时代即将展开。

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但是,大家都清楚,人工智能的发展,离不开算力的支撑,算力是AI的重要能量引擎。

拿ChatGPT为例,其背后英伟达A100芯片功不可没,按照媒体的说法,ChatGPT-2模型是在32台NVIDIA V100 GPU上进行训练的,而ChatGPT-3模型则需要使用数千台NVIDIA A100 GPU进行训练。到了ChatGPT-3.5时,NVIDIA A100 GPU增加到3万块以上。而到了ChatGPT-4.0时,其需要的GPU的数量更是呈几何倍数增长。

而对于中国而言,却是遇到了一个问题,因为并不是你有钱就能购买到GPU芯片的,此前美国已经限制了英伟达A100、H100以及AMD MI250等高端人工智能芯片对中企销售。

英伟达目前能够对中企销售的是A800,和国外市场可使用的原版芯片存在差距,性能是进行了阉割的。

所以,一直以来,很多人都在怀疑,国内的GPU芯片是否能够撑起大模型的算力需求,国产GPU能不能顶上来?

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如果按照GPU的分类来看,目前GPU显卡主要分为AI/FP、渲染这么两类,其中AI是用于深度学习的加速卡,而FP是用在超算上的加速卡,这两类可以归为一类,都属于高性能的加速卡。

而渲染类的就是普通的大家熟悉的显卡,用于游戏、以及各种图形化应用的。

从市场来看,2022年,国内GPU市场,基本上被NVIDIA、AMD、INTEL这三大厂商占领,份额超过95%,国产GPU份额不至5%。

其实国内的GPU厂商并不少,随便一数都能够数出10多家来,比如景嘉微、摩尔线程、芯动、兆芯、天数智芯、壁仞、芯原、登临、瀚博、燧原、芯瞳、沐曦集成等。

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但大家会发现,这些厂商更多发力的还是渲染这一块,也就是用于游戏、以及一些图形化应用上。而在AI/FP上,发力的少,虽然也有璧仞科技、芯瞳半导体、天数智芯、沐曦集成电路等几家厂商,但大家与AMD/NVIDIA的高端GPU相比,还是有差距的。可以负责任地说,现阶段国产GPU大多还不具备支撑大模型训练所需的能力。

此外,GPU比拼的不仅仅是硬件,还有软件生态,比如各种图形API和计算接口、基础库、与上层应用对接适配等等,而像AMD\NVIDIA这两家厂商,经过了几十年的发展,已经形成了较强的生态效应,国产GPU在这一块差距更大,需要较长时间来完善,这些也阻碍了国产GPU的发展和应用。

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那么我们就这样认输了?当然不是的,这几年,在国内政策端对关键基础设施自主可控的重视下,社会上对于国产替代的意见逐渐达成一致,坚定了“自主研发代替购买”的信念。国产GPU可谓“天时地利人和”,未来有着无限可能。

目前,不管是政策,还是从国产替代的市场需求等来看,国产GPU厂商迎来了真正的发展机遇,同时众多原本在美国从事GPU产业的高端人才,也纷纷回国创业,想要研发出自己的GPU出来。

比如由英伟达中国区前负责人张建中在2020年创立的摩尔线程;由 AMD 中国前图形研发高级总监陈维良创立了沐曦,还有壁仞科技的CEO李新荣,他在AMD就职了15年……

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虽然国产CPU在纯硬件性能方面较AMD/NVIDIA有差距,但国产厂商们,也不断的进行迭代,推出了自己的产品,极力缩小与AMD/NVIDIA的差距。

此外,这些厂商也在走另外一条路,那就是推出自己的云端GPU产品,用云端训练、云计算来弥补差距。比如燧原科技、壁仞科技、天数智芯、寒武纪等公司都类似的产品。

还有像海光则推出了DCU(协处理器),其性能已经达到了NVIDIA A100的60%左右。百度用自研的昆仑芯片来替代GPU芯片,还有华为用昇腾910来替代GPU。

还有中国电信天翼云则研发了基于紫金DPU的新一代云计算体系架构,实现对计算、网络、存储等算力资源的快速云化加速,具备高性能、低延迟、高可靠、可大规模部署的特点,在2022 SmartNIC&DPU Awards年度评选中荣获匠芯技术奖。

同时在信通院的标准化测试中,中国电信天翼云更是成为获得GPU性能优秀奖的六家企业之一。

疯狂的AI“大跃进”,让国产GPU芯片加速狂飚

可以说,虽然国内通用GPU产品与国际旗舰产品相比存在差距,但大家不断努力,产品和路线相结合,通过另外的一些方式,一定程度上而言,国产GPU已经有了不弱于国外GPU产品的实力。

在AI不断发展的今天,不断突破算力瓶颈才是关键,在GPU方面,我们虽然还有很长的路要走,但“亡羊补牢,未为晚也”,认清差距,找准问题,借着AI狂飚的机遇,利用国内的强势商用及工业市场,国产GPU一定能够走出一条与AMD、NVIDIA不同但又能抗衡的道路出来。