行业新闻早知道，点赞关注不迷路！年初随着ChatGPT的兴起，AI产业进入发展的快车道。国内的AI产业乘势而起，仅半年时间国内就涌现出近百款AI大模型产品，“百模大战”时代由此拉开序幕。
训练大模型需要以算力为基础，在如今的AI市场，英伟达堪称“运转整个AI世界的中心”。据消息,英伟达H100已断货，现在订购也要等明年第一甚至第二季度才能用上。传闻百度、字节、阿里、腾讯等公司也向英伟达下了总计50亿美元的A800等芯片订单。GPGPU架构芯片的特殊性数字经济的蓬勃发展使得国内在推进算力基础设施建设取得积极成效。工信部统计显示，目前我国算力总规模居世界第二，年增长率保持30%左右，新增算力设施中智能算力占比过半，其中作为算力载体的AI计算芯片，地位不容忽视。当前全球AI计算芯片主要有GPGPU、ASIC、FPGA三种架构。被限制的A800和H800芯片就属于GPGPU架构芯片。GPGPU架构也是AI加速芯片市场的主流，占据了90%的市场份额。
GPGPU从GPU发展而来，是GPU去掉图形处理能力、提升并行计算能力之后的产物。GPGPU是如何成为最适合AI计算的芯片呢？对比CPU和GPU，结构上的差异决定了CPU和GPU功能上的区别。CPU在控制和存储的能力上比较强，故能进行比较复杂的计算，但是可以同时执行的线程很少。GPU相反，大量的计算单元让其可以同时执行多线程的任务，但是每一个任务都比较简单。
AI神经算法成熟后，业内发现GPU的功能特性很适合进行AI训练。因为在深度学习模型中，最主要的运算就是矩阵运算和卷积，这些运算从根本上都可以分解成简单的加法和乘法，如此挖掘出了GPU在AI领域的应用空间。英伟达在2007年提出了GPGPU，即通用GPU架构，将原本专用于图形处理的GPU改造成了更适合AI运算的GPGPU。其实AI计算芯片除了GPGPU架构，还有ASIC、FPGA等架构。只不过ASIC、FPGA芯片是结合某些计算场景需求的定制化产品，通用性不强。GPGPU研发难度高，国产短板有待补齐在美国限制出口、国内大模型急需GPU或GPGPU时，国内真正能做GPGPU的厂家少之又少，这是由于GPGPU芯片研发难度要高于比其他类型的AI芯片。有业内人士分析，GPGPU 芯片的团队大约需要1000人左右，至少也要花两年时间才能做出一颗芯片，而且仅是推理芯片。要做大模型训推一体的大芯片，至少3年时间才能出成果。这将意味着国内厂商能赶上今年大模型大潮，至少得从2020年就开始布局研发设计。并且GPGPU研发出来后，决定其性能发挥上下限的，除了架构设计优劣和制造工艺先进与否等条件，还有软件生态支持、售后团队结合大模型情况调优产品等条件。英伟达之所以堪称“运转整个AI世界的中心”，是因为其结合GPGPU架构开发了CUDA软件平台，允许开发者使用类C语言编写GPU的并行计算代码，并提供大量的库函数和工具来帮助优化GPU计算。英伟达运营CUDA已经十余年时间，软件生态才是英伟达真正的保障。国内AI芯片面对英伟达的先行优势，怎样把握住AI大模型带来的GPGPU黄金机遇呢？国产GPGPU火种初现当前国内AI芯片主要厂商有华为、寒武纪、海光信息、遂原、壁仞、天数智芯等，此外龙芯也在布局。其中，发力GPGPU芯片的包括海光、壁仞科技、龙芯等等。
海光GPGPU架构芯片深算一号于2018年启动研发，去年发布。海光深算一号性能优异，对比英伟达A100及AMD MI100可以发现，在典型的应用场景下，深算一号指标已经达到国际上同类型高端产品的水平。同时深算一号的最大亮点在于支持全部计算精度，这在国产GPGPU中具备着唯一性。在生态方面，海光深算一号兼容类CUDA环境，对AI开发者无需复杂适配，即可迁移到海光平台。
在如今芯片制裁的局面下，海光GPGPU产品可作为国外芯片最好平替。据海光披露，截止今年GPGPU产品已量产商业化应用，规模达几十万片，应用领域涵盖了互联网、能源等行业。
壁仞科技于2019年成立，2022年发布了首款GPGPU芯片BR100系列，性能方面超越英伟达A100，今年发力目标为量产上市。业内人士却认为，对于国内初创的GPGPU公司而言软件生态更重要。目前国内的初创公司虽然在细分领域上有一定的落地，但是真正在大模型训练上能有实战经验的几乎没有。龙芯暂无产品发布，目前进展为已经完成相关IP的设计，正在验证优化过程中，第一个集成自研GPGPU核的SOC芯片计划将于明年第一季度流片。从流片到量产，如果按最快6到12个月来算，龙芯的GPGPU产品至少需要在2024年第三季度后才能发布，量产则预计需要在2025年。
国产GPGPU迈出从0到1的第一步是最主要的。芯片制裁危机中蕴藏机遇，尽管是后来者，在国内如此大的消费市场支撑下，也有可能实现逆转，追上英伟达的脚步。
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