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國產(chǎn)AI芯片之爭才剛剛開始

2023-07-04 來源:半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫
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關(guān)鍵詞: AMD 英偉達 芯片

近日,芯片巨頭AMD推出全新AI GPU MI300系列芯片,與英偉達在AI 算力市場展開競爭。



AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐介紹稱,MI300X提供的高帶寬內(nèi)存(HBM)密度是英偉達H100的2.4倍,HBM帶寬是競品的1.6倍。華爾街分析師也普遍認為,AMD的這款芯片將對目前掌握AI芯片市場逾八成份額的英偉達構(gòu)成有力挑戰(zhàn),這款MI300X加速器,有望替代英偉達的同類產(chǎn)品。


然而,市場對本次新品的反響似乎并不熱烈。截至隔夜收盤,AMD股價下跌超3.6%,被挑戰(zhàn)的英偉達不跌反漲,股價單日大漲3.90%。


至于當日AMD股價下跌的原因,可能包括英偉達在AI發(fā)展方面更為成熟,而AMD公司的新品仍有待市場驗證。此外,其客戶更關(guān)心的是價格問題。作為參考,由于供需緊張,英偉達H100的價格已經(jīng)達到4萬美元/枚,而AMD沒有披露MI300X的定價,難以與英偉達H100形成對比。


01躥紅的英偉達


2022年ChatGPT橫空出世,把AI 行業(yè)的發(fā)展推向了一個新的高潮,生成式 AI 需要基于海量的數(shù)據(jù)進行推理訓(xùn)練,高算力的 GPU 加速卡自然也成了市場的搶手貨。乘著AI的東風(fēng),英偉達坐上了“算力霸主”的寶座。


據(jù)悉,微軟用幾億美元,耗費上萬張英偉達A100芯片打造超算平臺,只為給ChatGPT和新版必應(yīng)提供更好的算力。不僅如此,微軟還在Azure的60多個數(shù)據(jù)中心部署了幾十萬張GPU,用于ChatGPT的推理。特斯拉CEO馬斯克也購買了約1萬個GPU,用于公司的兩個數(shù)據(jù)中心之一。除此之外,像亞馬遜、阿里、百度等眾多科技公司都在競相部署AI芯片。


供需的極度不平衡讓英偉達的GPU一芯難求,開啟漲價。據(jù)市場消息人士透露,英偉達的A100和H100 AI GPU訂單還在不斷增加,A800和H800的售價已上漲40%,新訂單交期可能要延長到12月份。


在炙手可熱的AI浪潮下,英偉達賺得盆滿缽滿。英偉達表示,其截至 7 月的本季度銷售額預(yù)計將達 110 億美元,較華爾街之前的估計高出 50%以上。不過,作為AI的基礎(chǔ)設(shè)施,算力芯片環(huán)節(jié)的“一家獨大”顯然不是有利于行業(yè)長遠發(fā)展的生態(tài),市場迫切需要引入新的競爭者,AMD的出現(xiàn)或許有望“分擔(dān)”AI市場的壓力。


與此同時,中國本土AI應(yīng)用和AI芯片初創(chuàng)公司也隨著AI的熱潮和風(fēng)投的關(guān)注而遍地開花。那么,中國的AI芯片研究進展如何了?哪些公司可以脫穎而出?


02國產(chǎn)AI芯片進展幾何?


中國主要的AI芯片公司有寒武紀、華為昇騰、海光信息、沐曦科技、壁仞科技、燧原科技、天數(shù)智芯等,隨著AI應(yīng)用的普及和成效開始凸顯,國產(chǎn)AI芯片正迎來全面爆發(fā)和增長,多家AI芯片獨角獸也將慢慢浮出水面。


寒武紀


在云端產(chǎn)品線,寒武紀已經(jīng)推出了四代芯片產(chǎn)品,分別為:思元100、思元270、思元290(車載)以及思元370系列,用以支撐在云計算和數(shù)據(jù)中心場景下復(fù)雜度和數(shù)據(jù)吞吐量高速增長的人工智能處理任務(wù)。此外,寒武紀還有一款在研產(chǎn)品思元590,尚未正式發(fā)布,并且最有看頭的便是寒武紀的思元590。


該芯片采用MLUarch05全新架構(gòu),實測訓(xùn)練性能較在售旗艦產(chǎn)品思元290系列有大幅提升,有望成為國產(chǎn)先進AI算力芯片。據(jù)悉,思元590整體算力綜合性能大約是A100的70%,其有望在部分場景替代英偉達A100。


不過,思元590的指令兼容性相對較差,后續(xù)可能影響部署。值得注意的是,其下一代產(chǎn)品的性能指標大約是A100的1.5倍,但同樣面臨軟件生態(tài)影響,以及供應(yīng)鏈問題。



華為昇騰


華為昇騰主要包括昇騰910和昇騰310兩款處理器,采用自家的達芬奇架構(gòu)。昇騰310主打面向邊緣場景的低功耗AI處理器,昇騰910是一款面向云端和數(shù)據(jù)中心的高性能AI處理器,可以支持超大規(guī)模的AI訓(xùn)練任務(wù),表現(xiàn)十分優(yōu)秀。


據(jù)華為發(fā)布的信息,實際測試結(jié)果表明,在算力方面,昇騰910完全達到了設(shè)計規(guī)格,即:半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS,整數(shù)精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS,重要的是,達到規(guī)格算力所需功耗僅310W,明顯低于設(shè)計規(guī)格的350W。


據(jù)悉,在實際應(yīng)用過程中,昇騰910的處理速度比業(yè)界同類產(chǎn)品快80%以上。徐直軍表示,昇騰910 總體技術(shù)表現(xiàn)超出預(yù)期,作為算力最強AI處理器,當之無愧。


不過昇騰910也有著很大的局限性。昇騰910依賴華為自身軟件生態(tài)、需要華為深度優(yōu)化及代碼移植,通用性相對要差一些,比如昇騰不能做GPT-3,因為昇騰910不支持32位浮點,而目前大模型訓(xùn)練幾乎都要使用32位的浮點。



沐曦科技


沐曦公司旗下主要有曦思和曦云兩款A(yù)I芯片,其中曦云MXC系列是該公司研發(fā)的用于AI訓(xùn)練及通用計算的GPU芯片。


MXC500是沐曦對標A100/A800的算力芯片,F(xiàn)P32浮點性能可達15TFlops,作為對比的是A100顯卡FP32 性能19.5 TFLOPS。除了性能接近之外,MXC500的完整軟件棧(MXMACA)還兼容CUDA,預(yù)計年底規(guī)模出貨。


此外,沐曦的團隊背景經(jīng)驗十分豐富,其一些核心人員曾參與AMD的MI100、MI200產(chǎn)品開發(fā),這都是AMD目前最主流的GPGPU產(chǎn)品。



海光信息


海光信息是一個潛力股,拿海光DCU(協(xié)處理器)系列深算一號和英偉達的A100、AMD的MI100來對比,其很多基本指標上都達到國際同類高端產(chǎn)品的水平,雖然在整體性能上依然有明顯差距,但在國產(chǎn)替代的背景下其實已經(jīng)相當優(yōu)秀,發(fā)展?jié)摿薮蟆?/span>


不過,海光信息若要使用新一代GPGPU架構(gòu)還需要AMD授權(quán),存在迭代問題。


壁仞科技


壁仞的BR100 發(fā)布時,憑借其超高的參數(shù)與性能引起了強烈的轟動。


參數(shù)方面,BR100系列基于7nm制程工藝打造,擁有770億個晶體管。由壁仞科技自主原創(chuàng)的芯片架構(gòu)開發(fā),采用Chiplet(芯粒)、2.5D CoWoS等先進的設(shè)計、制造與封裝技術(shù),可搭配64GB HBM 2E顯存,超300MB片上緩存,支持PCIe 5.0、CXL互聯(lián)協(xié)議等。


性能是BR100最具亮點的地方,擁有1024 TOPS INT8,512 TFLOPS BF16、256 TFLOPS TF32+、128 TFLOPS FP32,可實現(xiàn)2.3TB/s的外部I/O帶寬,支持64路編碼、512路解碼等,號稱在FP32(單精度浮點)、INT8(整數(shù),常用于人工智能推理)等維度,均超越了國際廠商最新旗艦。


BR100 系列通用 GPU 芯片支持云端訓(xùn)練和推理,目前已經(jīng)到了收尾階段,預(yù)計將在今年流片。壁仞科技的第二款芯片已經(jīng)開始啟動架構(gòu)設(shè)計,之后壁仞科技還將逐步推出面向智算中心、云游戲、邊緣計算的GPU芯片。


不過,BR100還未有產(chǎn)品出來,其參數(shù)至今停留在實驗室階段,屆時商用實測性能難以衡量。



阿里平頭哥


阿里的AI芯片,與GPU架構(gòu)有著很大的不同,因為他們做的完全是基于AI算法優(yōu)化的架構(gòu)。


阿里曾表示,含光800是當時全球最強的AI芯片,性能和能效比均為第一,1顆含光800的算力相當于10顆GPU。


含光800芯片在業(yè)界標準的ResNet-50測試中,推理性能達到78563 IPS,比目前業(yè)界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。


在業(yè)界,平頭哥發(fā)布的這款芯片也很被看好。



燧原科技


燧原科技,是少有的云端AI芯片創(chuàng)業(yè)公司,其完成對AI 訓(xùn)練芯片的二次迭代,僅用了三年時間,主要產(chǎn)品是“邃思”。


據(jù)介紹,燧原科技發(fā)布的邃思2.0的尺寸達到57.5毫米×57.5毫米(面積為3306mm2),達到了日月光2.5D封裝的極限,與上代產(chǎn)品一樣采用格羅方德12nm FinFET工藝,內(nèi)部共整合9顆芯片,單精度FP32算力為40TFLOPS,單精度張量TF32算力為160TFLOPS,整數(shù)精度INT8算力為320TOPS。相比之下,英偉達基于Ampere架構(gòu)的A100 GPU的單精度浮點計算能力僅為19.5TFLOPS。



昆侖芯


百度昆侖芯片是百度自主研發(fā)的云端AI通用芯片。在2018年7月舉辦的百度AI開發(fā)者大會上,百度公司董事長兼CEO李彥宏正式宣布,百度自研AI 芯片命名為昆侖。百度昆侖1于2019 年成功流片,采用三星14nm制程工藝,目前量產(chǎn)超過2萬片,在百度搜索引擎和百度智能云生態(tài)伙伴等場景廣泛部署。百度昆侖2于2021年下半年實現(xiàn)量產(chǎn),采用7nm先進工藝,其性能比百度昆侖1再提升3倍。據(jù)悉,百度正計劃在年底做第三款昆侖芯片。


天數(shù)智芯


天數(shù)智芯主要包括天垓100和智鎧100兩款A(yù)I芯片,天垓100是一款基于 GPGPU 架構(gòu)芯片的高性能云端通用并行計算卡,據(jù)介紹,天垓100從底層硬件到上層軟件都是獨立設(shè)計開發(fā),不走購買國外GPU IP的捷徑,確保了完全自主知識產(chǎn)權(quán)。隨后天數(shù)智芯又發(fā)布了其第二款產(chǎn)品“智鎧100”,這款芯片被譽為“鎮(zhèn)館之寶”,吸引了眾多行業(yè)用戶的關(guān)注。


天數(shù)智芯GPGPU計算芯片主要針對云端AI訓(xùn)練+推理和云端通用計算,是國內(nèi)難得的兼容CUDA等異構(gòu)計算生態(tài)的數(shù)據(jù)中心高端計算芯片。



 03只靠算力,無法做英偉達的PlanB


英偉達的強不只是體現(xiàn)在硬件產(chǎn)品上,在軟件平臺中,英偉達也有自己的護城河。


CUDA就是英偉達推出的基于GPU的并行計算平臺和編程模型,可以用來加速大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算,使得GPU可以用于更加廣泛的科學(xué)計算和工程計算等領(lǐng)域。CUDA的良好生態(tài)系統(tǒng)吸引了眾多學(xué)術(shù)機構(gòu)和高性能計算中心的關(guān)注和使用,也為英偉達提供了強有力的市場競爭優(yōu)勢?,F(xiàn)在AMD也在做同樣的事情,只是英偉達已經(jīng)占了先發(fā)優(yōu)勢,AMD搭建起來可能會更為艱難。


CUDA的重要性不言而喻,但是提供CUDA兼容層,需要廠商具備足夠的研發(fā)實力,上文提到的與CUDA兼容的有沐曦、海光、壁仞、天數(shù)智芯等公司,因此是否兼容CUDA也成為衡量AI芯片公司的標的之一。


至于是否一定要兼容CUDA,業(yè)界有著不同見解。專家稱,在小模型上CUDA仍然很重要,但在大模型上它的地位越來越輕了。如果未來中國市場以小模型為主,那CUDA還是有很大的影響力,而如果是以大模型為主,對于CUDA的依賴就越來越小了。


總而言之,重視軟件配適開發(fā)至關(guān)重要。


對于建立國產(chǎn)IT系統(tǒng)的行動建議包括:設(shè)置合理國產(chǎn)系統(tǒng)及芯片性能要求和驗證目的,從非關(guān)鍵應(yīng)用開始嘗試導(dǎo)入部分國產(chǎn)芯片;加強軟件配適開發(fā),確保軟件對不同系統(tǒng)的兼容性、穩(wěn)定性和運營性能;建立加強對國內(nèi)基礎(chǔ)IT軟硬件廠商的投資,確保廠商對產(chǎn)品開發(fā)計劃的影響力;優(yōu)先考慮國內(nèi)供應(yīng)鏈和成熟平臺,積極采用半導(dǎo)體創(chuàng)新技術(shù)。


04未來與英偉達的差距定然會逐步縮小


目前芯片已經(jīng)成為半導(dǎo)體行業(yè)中最具有發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域之一,AI芯片作為推動芯片行業(yè)發(fā)展的核心市場,其行業(yè)價值無法估計,隨著AI芯片技術(shù)的逐漸成熟,其應(yīng)用場景逐步滲透到各類智能終端領(lǐng)域中,在我國科技發(fā)展中占據(jù)越來越重要的地位。


根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù),在目前全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中,中國GPU的全球市場占比規(guī)模僅1%。2022年,在全球6000億美元的半導(dǎo)體采購中,中國企業(yè)的芯片采購規(guī)模達到1490億美元,占到四分之一;跨國企業(yè)的中國工廠芯片采購規(guī)模達到2130億美元,占比35%。


中國的芯片產(chǎn)業(yè)還有著巨大的發(fā)展?jié)摿ΑN磥?,中國芯片產(chǎn)業(yè)將繼續(xù)加大投資,國內(nèi)企業(yè)與英偉達的距離也一定會逐步縮小。



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