{"id":57319,"date":"2023-09-04T03:44:39","date_gmt":"2023-09-03T19:44:39","guid":{"rendered":"http:\/\/www.gocpmall.com\/?p=57319"},"modified":"2023-09-04T03:44:39","modified_gmt":"2023-09-03T19:44:39","slug":"ai%e7%ae%97%e5%8a%9b%e4%b8%8d%e6%ad%a2gpu-%e5%9b%bd%e4%ba%a7%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%9c%89%e6%9c%9b%e6%91%86%e8%84%b1%e8%8b%b1%e4%bc%9f%e8%be%be%ef%bc%9f","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gocpmall.com\/?p=57319","title":{"rendered":"AI\u7b97\u529b\u4e0d\u6b62GPU \u56fd\u4ea7\u5927\u6a21\u578b\u6709\u671b\u201c\u6446\u8131\u201d\u82f1\u4f1f\u8fbe\uff1f"},"content":{"rendered":"

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自ChatGPT爆火之后，AI大模型的研发层出不穷，而在这场“百模大战”激战正酣之际，美国芯片公司NVIDIA（ 英伟达 ）却凭借其GPU在大模型计算中的出色发挥赚得盆满钵满。 而就在近日， 科大讯飞 创始人、董事长刘庆峰表示：“华为的 GPU（图形处理器） 能力现在已经跟 英伟达 A100 一样了，现在已经做到对标 英伟达 的 A100。” 华为方面对此并没有回应，不过，多位业内人士对《中国经营报》记者表示，目前，国内在 AI芯片 领域已经取得了一定的成就，但要与英伟达A100相媲美，还存在一些挑战。 GPU被掣肘 英伟达在去年收到美国政府的通知，通知称：“若对中国（含中国香港）和俄罗斯的客户出口两款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口许可。”不仅如此，该许可证要求还包括未来所有的英伟达高端集成电路，只要其峰值性能和芯片间I\/O性能均大于或等于A100的阈值，以及包括这些高端电路的任何系统，都被纳入许可证限制范围。 不过，英伟达针对中国客户推出了替代型号A800，与原有的A100系列计算卡相比，A800系列的规格基本相同，比较大的区别在于NVLink互连总线的连接速率，A100系列为600GB\/s，A800系列则被限制在了400GB\/s，综合使用效率只有A100的70%左右。 但即使这样，原本7.4万元左右一枚的A800，现在也涨到10万元以上，并且“一卡难求”。 刘庆峰指出，尽管中国开发的AI算法非常强大，但国内硬件的计算能力传统上落后于英伟达。他提到了中国企业在训练AI大模型方面面临的挑战，这主要是在英伟达的硬件上完成的，企业内部只能做出微小的调优和训练。由于美国对中国超级计算机行业的限制，对英伟达硬件的依赖成为中国 人工智能 企业的一个主要限制。 近日， 科大讯飞 与华为共同发布用于构建专属大模型的软硬件一体化设备“星火一体机”让国内的大模型厂商再燃希望。刘庆峰表示，华为在GPU领域取得了重大进展，实现了与英伟达A100 GPU相当的能力和性能。 对此，华为方面并未作出回应。不过，记者注意到，华为并不研发GPU产品，其旗下共有昇腾310、昇腾910两款AI处理器加速器。 深度研究院院长张孝荣对记者表示，目前国内尚未有媲美英伟达A100的能力。英伟达A100是2020年一款高性能计算芯片，2023年最新GPU是H100，具有更强大的AI推理能力和超高的浮点计算性能。虽然国内厂商的GPU能力已经有所提升，但目前还远远没有达到与英伟达A100相媲美的水平。 不过，在天使投资人、资深 人工智能 专家郭涛看来，近几年来，我国芯片产业高速发展，在一批关键核心技术取得新突破，目前已经具备生产媲美英伟达A100芯片的能力，但若想实现大规模出货仍然面临很多挑战。 全联 并购 公会信用管理委员会专家安光勇也认为，目前，国内在 AI芯片 领域已经取得了一定的成就，但要与英伟达A100相媲美，还存在一些挑战。英伟达A100是一款面向高性能计算和 人工智能 任务的GPU，具备出色的计算和训练能力，但要达到A100的水平仍需要时间。 弯道超车 “中国有很多GPU的初创公司，不要低估中国在芯片领域的追赶能力。”英伟达CEO黄仁勋曾表示。 虽然距离国内厂商赶超英伟达尚有较大的距离，但 AI芯片 并非只有GPU。 AI场景需要多核、高并发、高带宽的AI芯片。AI芯片，也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。当前，AI芯片主要分为GPU 、FPGA（现场可编程门阵列），及以TPU、VPU为代表的ASIC（特定应用集成电路）芯片。 FPGA属于具备可编程硬件结构的集成电路，其可编程性和灵活性可快速适应不同AI算法要求，但也存在高功耗的问题。ASIC属于专用芯片，通过算法固化实现更高的算法利用率和能耗比，但开发周期较长、灵活性较弱。 郭涛表示，中国在AI芯片领域的研发和生产方面已经取得了一些重要成果，除GPU芯片外，未来有望在CPU（中央处理器）、FPGA芯片、ASIC芯片等多个方面实现弯道超车。 张孝荣也认为，除了GPU之外，国内厂商还可以研发其他类型的加速器，如FPGA、DSP等。这些加速器可以针对特定的AI计算任务进行优化，提高计算效率和性能。除此之外，还可以通过优化算法和模型设计，减少对计算资源的依赖，提高计算效率。例如，剪枝、量化等技术可以减少模型的参数量和计算量。将AI计算能力下沉到设备端，减少对云端计算资源的依赖。通过在设备端进行本地计算，可以提高响应速度和数据隐私保护。总之，国内可以通过不断创新和技术积累，在AI芯片领域有所创新，不要着眼于不切实际的弯道超车，而要以满足实际需求为主，逐渐缩短GPU领域的差距。 安光勇表示，国内致力于发展本土芯片产业，通过政策和资金支持，促进产业生态的形成，这将有助于国内企业在芯片领域进行合作和创新。不仅如此，中国在人工智能算法和应用方面也有很强的优势。即使在芯片技术上难以迅速迎头赶上，通过优化算法和软件，仍可以在性能和效率上取得优势。 实际上，国内的厂商也在不断实现突破。“当前中国大模型中有一半是由 华为昇腾 AI来支撑的。”今年7月，华为轮值董事长胡厚崑对外透露。 华为昇腾
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