AI是当下最热门的技术领域,也是未来最具潜力的产业方向。但AI的发展离不开算力的支撑,而算力的核心又在于芯片。
目前,全球AI芯片市场已经被美国的英伟达、AMD、英特尔等巨头垄断,而中国的AI芯片产业则面临着巨大的挑战和压力。
AI芯片的分类和架构。AI芯片是用于构建和运行神经网络模型的算力芯片,主要分为训练和推理两类。训练芯片用于构建模型,需要高计算性能和低功耗;推理芯片用于利用模型进行预测,需要低延时和低功耗。根据部署位置,AI芯片又分为云和端两类。云端主要进行训练和部分推理,端侧主要进行推理。
目前主流的AI芯片架构包括GPU、FPGA和ASIC三类。GPU是图形处理器,具有高通用性和高并行性,适合多种类型的模型训练和推理;FPGA是可编程逻辑器件,具有灵活性和可定制性,适合特定类型的模型推理;ASIC是专用集成电路,具有高性能功耗比和高效率,适合固定类型的模型推理。
英伟达的垄断地位和CUDA平台。在全球AI芯片市场中,英伟达几乎占据了90%以上的份额,其训练和推理芯片广泛应用于云和数据中心。英伟达的核心壁垒是其CUDA平台,既代表GPU的硬件平台又代表GPU的软件平台。CUDA是统一计算设备架构,创造了通用并行计算架构GPGPU,使得GPU可以用于非图形处理的计算任务。CUDA提供了丰富的编程接口、库函数、工具和生态系统,使得开发者可以方便地利用GPU进行AI模型的开发和部署。
美国的限制和中国的困境。由于美国对华半导体出口的限制,中国无法使用英伟达先进的A100、H100芯片,只能使用性能降低的A800、H800芯片。这限制了中国整体算力规模和水平。而中国对于AI算力的需求却在高涨,尤其是大模型训练和推理。大模型是指参数量超过10亿甚至上千亿的神经网络模型,如GPT-3、ChatGPT等。这些模型需要海量的数据和计算资源来进行训练和优化,对算力提出了极高的要求。
目前中国企业拥有英伟达高端GPU芯片的数量有限,且难以补充。一些厂商选择租赁或共享云算力,但这种方式成本较高,且也面临美国的进一步限制风险。美国计划对使用亚马逊云、微软云等海外云计算服务的中国企业施加限制,这意味着中国厂商未来若想使用这些云端算力服务,也要获得美国政府许可才行。
国产替代的GPU芯片相较于A100还落后一代,而且在专利、制程等方面也受到美国的干扰,稳定性也不够高,通用性也较弱,只能用于部分场景。国内的寒武纪、百度、华为等厂商都在努力研发自主的AI芯片,但距离英伟达还有很大的差距。近两年国内算力芯片与国外差距缩小,但由于美国的各种禁令,未来缩小难度越来越大,需要政策和资金的支持。
算力危机:中国AI芯片的突围之路。面对算力危机,中国AI芯片产业需要加快自研创新,攻克芯片的成熟制程和软件创新,提升算力性能和效率。同时,需要充分利用现有的算力资源,通过算力共享和优化等方式,提高算力利用率和节约算力成本。此外,需要加强与其他国家和地区的合作和交流,打造开放和多元的AI生态系统。
AI是未来的方向,算力是AI的基础。中国AI芯片产业不能被动应对美国的限制,而要主动寻求突破和发展。只有这样,才能在全球AI竞争中占据一席之地。
作者:进击的巴韭特