近日,英偉達(dá)市值沖破萬億美元大關(guān)給AI芯片賽道點(diǎn)了一把火。資本的瘋狂涌入,市場(chǎng)的無限看好將AI芯片刮到風(fēng)口。AI芯片到底是什么,市場(chǎng)前景究竟如何,國(guó)內(nèi)的廠商能否頂住國(guó)外的制裁實(shí)現(xiàn)彎道超車?
英偉達(dá)市值沖破萬億美元大關(guān)給AI芯片賽道點(diǎn)燃了一把火。
單日暴漲2000億美元,首個(gè)躋身萬億俱樂部的芯片制造商,創(chuàng)下歷史上最大的單日漲幅,英偉達(dá)一時(shí)間風(fēng)頭無兩。
一向觸覺敏銳的資本也紛紛果斷下場(chǎng)。短短幾周,英偉達(dá)就吸引了至少100家ESG基金的投資,并成為這些資產(chǎn)管理公司最受歡迎的股票之一。
英偉達(dá)股市的瘋狂以及大量資本的涌入,將人們的注意力狠狠地拽進(jìn)了AI芯片這一賽道。
英偉達(dá)的老對(duì)手AMD也隨之發(fā)布了最新的MI300X芯片,目標(biāo)直指英偉達(dá)。AI芯片這一塊蛋糕誰都不想錯(cuò)過,而AMD股市今年的漲幅也達(dá)到了90%。
正如人們津津樂道的“賣鏟子”的故事一樣,在淘金熱時(shí)期,早早賺得盆滿缽滿的不是那些淘金的工人,而是賣鏟子給他們的人。
從去年年底發(fā)布的大語言生成式模型ChatGPT3.5,到今年爆火的生成式AI——Midjourney,隨著AI的狂風(fēng)刮起,處于風(fēng)口的AI芯片就被吹上了天。
那么AI芯片是什么?為什么突然就火了?我們國(guó)內(nèi)的芯片廠商有可能分到大塊的蛋糕嗎?
帶著這三個(gè)問題,我們繼續(xù)往下尋找答案。
AI芯片實(shí)質(zhì)上是一個(gè)處理乘法和加法運(yùn)算的計(jì)算器
一般來說,AI芯片是指用來運(yùn)行AI算法的專用處理器,與普通的芯片最大的區(qū)別在于專用性的側(cè)重上。
目前AI的實(shí)現(xiàn)包含了兩個(gè)環(huán)節(jié)——訓(xùn)練、推理。
其中訓(xùn)練是指通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通常需要對(duì)自然語言、圖像、語音等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行AI算法處理,本質(zhì)上來說是矩陣或向量的乘法、加法。那么AI芯片在其中扮演的角色就是一個(gè)執(zhí)行乘法和加法的計(jì)算器,所以對(duì)計(jì)算性能的要求比較高。
CPU和GPU同樣都可以執(zhí)行AI算法,但從架構(gòu)上來說CPU因?yàn)樾枰幚砗芏嗟倪壿嬤\(yùn)算,所以它的計(jì)算單元(ALU)只占據(jù)一小部分,大概僅有20%,GPU的ALU能占到80%。而算力恰恰是AI芯片最需要的,所以CPU的AI算法執(zhí)行效率就會(huì)遠(yuǎn)低于GPU。簡(jiǎn)而言之AI芯片就是犧牲通用性來換取特性。
目前主流的AI芯片大概分為GPU、FGPA、ASIC這三類,以及距離大規(guī)模商用還有一段距離的類腦芯片等。
從GPU到ASIC就是一條從通用(GPU)到半定制(FGPA)再到定制(ASIC)的過程。
AI芯片分類對(duì)比圖
GPU(Graphics Processing Unit),即圖形處理器,是一種由大量核心組成的大規(guī)模并行計(jì)算架構(gòu),專為同時(shí)處理多重任務(wù)而設(shè)計(jì)。GPU芯片的設(shè)計(jì)初衷是為了應(yīng)對(duì)圖像處理中需要大規(guī)模并行計(jì)算,而在算法方面也更加針對(duì)圖像渲染。
但處理并行計(jì)算這一點(diǎn)與執(zhí)行AI算法的需求不謀而合,于是GPU芯片最早作為深度學(xué)習(xí)算法的芯片被引入人工智能領(lǐng)域,在數(shù)據(jù)中心中獲得大量應(yīng)用。生產(chǎn)GPU芯片的廠商后續(xù)也專門針對(duì)AI算法做出優(yōu)化,推出了專門適配AI的GPU芯片產(chǎn)品。
FPGA(Field-Programmable Gate Array),即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列,是一種可編程邏輯器件,其設(shè)計(jì)初衷是為了實(shí)現(xiàn)半定制芯片的功能,即硬件結(jié)構(gòu)可根據(jù)需要實(shí)時(shí)配置靈活改變,它可以被編程為實(shí)現(xiàn)各種數(shù)字電路功能。
FPGA芯片的功能非常強(qiáng)大,可以實(shí)現(xiàn)多種數(shù)字電路功能,例如邏輯運(yùn)算、加減乘除、數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)控制等。與其他數(shù)字電路元件不同,F(xiàn)PGA芯片的功能可以通過編程來實(shí)現(xiàn),因此可以快速適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,同時(shí)也可以方便地修改和更新功能。FPGA芯片在數(shù)字信號(hào)處理、圖像處理、網(wǎng)絡(luò)通信、嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
ASIC(Application Specific Integrated Circuits),即專用集成電路是一種為專用目的設(shè)計(jì)的,面向特定用戶需求的定制芯片。
ASIC芯片與GPU芯片和FPGA芯片不同,GPU芯片和FPGA芯片除了是一種技術(shù)路線之外,還是實(shí)實(shí)在在的確定的產(chǎn)品,而ASIC芯片就是一種技術(shù)路線或者方案,其呈現(xiàn)出的最終形態(tài)與功能也是多種多樣的。在大規(guī)模量產(chǎn)的情況下AISC芯片具備性能更強(qiáng)、體積更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等優(yōu)點(diǎn)。
目前市場(chǎng)上AI服務(wù)器中應(yīng)用最廣泛的是GPU芯片。有資料顯示,英偉達(dá)的GPU芯片為市場(chǎng)AI服務(wù)器搭建的主流選擇,主要型號(hào)為A100/H100芯片,目前大約占據(jù)60%-70%的份額,其次為云計(jì)算廠商自主研發(fā)的ASIC芯片,市占率逾20%。
一卡難求源自于AI算力的胃口越來越大
盡管目前H100芯片的價(jià)格已經(jīng)漲到了4萬美元/枚,仍一卡難求。有業(yè)內(nèi)人士透露H100芯片的訂單已經(jīng)排到了2024年,在供需關(guān)系的影響下A800/H800芯片的價(jià)格漲幅也達(dá)到了40%。
市場(chǎng)需求的火爆源自于AI市場(chǎng)對(duì)算力的胃口越來越大,算力高的芯片已成為AI賽道的硬通貨。
據(jù)Google云平臺(tái)的AI基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)人Amin Vahdat觀察,過去6年來,模型規(guī)模每年都增長(zhǎng)了十倍。驅(qū)動(dòng)ChatGPT的最新版本GPT-4用于分析數(shù)據(jù)的參數(shù)有1萬億個(gè),是上一個(gè)版本的五倍。隨著模型越來越復(fù)雜,訓(xùn)練它們所需要的算力也會(huì)隨之增長(zhǎng)。
除了ChatGPT的升級(jí),目前主流的AI廠商都已經(jīng)進(jìn)入了“千億數(shù)據(jù)時(shí)代”,“超過千億數(shù)據(jù)的大模型訓(xùn)練大概要1000~2000張A100,沒有2000張A100,實(shí)驗(yàn)都做不了”,昆侖萬維集團(tuán)CEO方漢在此前公開表示。
前段時(shí)間,微軟為了給Chatgpt和Bing提供更好的算力,斥資幾億美元,耗費(fèi)上萬張A100芯片打造超算平臺(tái)。馬斯克也購買了上萬張GPU芯片用于自己的AI公司數(shù)據(jù)訓(xùn)練,并評(píng)論道:“這玩意兒(英偉達(dá)GPU)比藥品還難搞”。
除開生成式AI,諸如數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛、安防、手機(jī)終端等AI領(lǐng)域也需要大量的算力和芯片。
“我們已到達(dá)生成式AI引爆點(diǎn)。從此,全世界的每個(gè)角落,都會(huì)有計(jì)算需求?!?a href="http://hljzzgx.com/tags/黃仁勛/" target="_blank">黃仁勛在此前的臺(tái)北電腦展(COMPUTEX 2023)大會(huì)上表示。
***仍有追趕空間
除了大量購入芯片以外,很多公司也開始研發(fā)自己的芯片以求得在此次大潮中獲取主動(dòng)。
諸如Google、Amazon等科技巨頭其實(shí)早早就已經(jīng)下場(chǎng),Amazon已經(jīng)推出了Trainium和Inferentia兩款A(yù)I芯片,而Google的TPU也早已更新到了第四代。
微軟在近日被爆出其內(nèi)部早在2019年就開始在內(nèi)部開發(fā)代號(hào)為“雅典娜”的芯片,希望可以為價(jià)值高昂的人工智能工作節(jié)省成本。
Mate公司也在近日收購了英國(guó)AI芯片獨(dú)角獸Graphcore的AI網(wǎng)絡(luò)技術(shù)團(tuán)隊(duì),披露其正在構(gòu)建首款專門用于運(yùn)行AI模型的定制芯片——MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)芯片,預(yù)計(jì)于2025年問世。
其實(shí)國(guó)內(nèi)各科技巨頭也都早展開布局。例如,百度于 2011 年成立了昆侖芯,開始探索芯片領(lǐng)域;阿里巴巴在 2018 年成立了平頭哥,專注于 AI 芯片市場(chǎng)。華為同樣一直在人工智能芯片領(lǐng)域進(jìn)行布局,早在 2017 年就推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的 Ascend 芯片,主要面向人工智能推理場(chǎng)景。
雖然目前AI芯片市場(chǎng)上仍是國(guó)外廠商占據(jù)了大部分的市場(chǎng)份額,但并沒有形成完全壟斷的局面。
國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè),正持續(xù)加大投入力度,資本市場(chǎng)芯片領(lǐng)域也獲得了資金凈流入。當(dāng)前國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的芯片類指數(shù)基金——芯片ETF(159995)在今年上半年,累計(jì)獲得資金凈申購近34億份,目前份額總數(shù)達(dá)到238億份,資金規(guī)模達(dá)到247.57億元。
再加上自去年以來,中國(guó)在高端AI芯片領(lǐng)域持續(xù)受到美國(guó)方面的制裁,以及近日中國(guó)對(duì)美國(guó)鎵、鍺限制出口的反擊。這一切的都利好國(guó)內(nèi)的AI芯片發(fā)展,國(guó)產(chǎn)AI芯片仍有奮力追趕的空間。
國(guó)內(nèi)AI芯片產(chǎn)品對(duì)比(圖源民生證券研報(bào))
早在“十三五”規(guī)劃中,人工智能芯片就被寫入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃綱要,一批AI芯片企業(yè)也隨之成立。得益于國(guó)家的前瞻布局,國(guó)內(nèi)AI芯片技術(shù)早已有從0到1的突破,與國(guó)外的差距正在慢慢縮小。
以下是一些國(guó)內(nèi)的領(lǐng)頭企業(yè)。
寒武紀(jì)成立于 2016 年,公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)成員主要來自于中科院。寒武紀(jì) AI 芯片思元 290 芯片面向云端訓(xùn)練,思元 370 芯片面向云端訓(xùn)推一體,兩款芯片均采用 7nm 制程工藝。此外,思元 370 芯片是寒武紀(jì)首款采用 chiplet 技術(shù)的 AI 芯片,最大算力高達(dá) 256TOPS;訓(xùn)練側(cè)新品思元 590 芯片在研發(fā)中。
寒武紀(jì)也推出了面向開發(fā)者的寒武紀(jì)人工智能軟件平臺(tái)Cambricon NeuWare,這是在終端和云端的AI芯片共享的軟件接口和生態(tài),包含開發(fā)、調(diào)試和調(diào)優(yōu)三大部分,體現(xiàn)了創(chuàng)始人陳天石提出的“端云一體”的思路。
海光信息成立于 2014 年,公司骨干研發(fā)人員多擁有國(guó)內(nèi)外知名芯片公司的就職背景,擁有成功研發(fā) x86 處理器或 ARM 處理器的經(jīng)驗(yàn)。海光信息的 DCU 芯片深算一號(hào)采用 7nm 工藝,兼容“類 CUDA”環(huán)境,軟硬件生態(tài)豐富,已于 2021年實(shí)現(xiàn)規(guī)?;鲐?,未來將廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、人工智能、商業(yè)計(jì)算等領(lǐng)域。
沐曦集成電路成立于 2020 年,公司創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)處于國(guó)內(nèi)頂尖行列——?jiǎng)?chuàng)始人陳維良曾任 AMD 全球 GPGPU 設(shè)計(jì)總負(fù)責(zé)人;兩位 CTO 均為前 AMD 首席科學(xué)家,目前分別負(fù)責(zé)公司軟硬件架構(gòu);核心成員平均擁有近 20 年高性能 GPU 研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。沐曦首款異構(gòu) GPU 產(chǎn)品 MXN100 芯片采用 7nm 制程,已于 2022 年 8 月回片點(diǎn)亮,主要應(yīng)用于推理側(cè);應(yīng)用于 AI 訓(xùn)練及通用計(jì)算的產(chǎn)品 MXC500 芯片已于 2022 年 12 月交付流片,公司計(jì)劃 2024 年全面量產(chǎn)。
國(guó)內(nèi)AI芯片公司對(duì)比(圖源民生證券研報(bào))
天數(shù)智芯成立于 2015 年,首席科學(xué)家鄭金山為原 AMD 首席工程師,首席技術(shù)官 Chien-Ping Lu 曾任三星全球副總裁。天數(shù)智芯的 Big Island 云端 GPGPU 是一款具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、自研 IP 架構(gòu)的 7nm 通用云端訓(xùn)練芯片,這款芯片達(dá)到295TOPS INT8 算力。
壁仞科技成立于 2019 年,創(chuàng)始人張文曾任商湯科技總裁,CTO 洪洲曾任職于海思的 GPU 自研團(tuán)隊(duì),軟件生態(tài)環(huán)境主要負(fù)責(zé)人焦國(guó)方曾創(chuàng)建高通公司驍龍GPU 團(tuán)隊(duì)、領(lǐng)導(dǎo)了 5 代 Adreno GPU 架構(gòu)開發(fā)。2022 年 8 月,壁仞科技發(fā)布首款 GPGPU 芯片BR100,BR100 芯片采用 chiplet 技術(shù),其 16 位浮點(diǎn)算力達(dá)到 1000T 以上、8 位定點(diǎn)算力達(dá)到 2000T 以上。
縱觀半導(dǎo)體行業(yè)的歷史發(fā)展,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)無論是90年代的PC,還是今天的智能手機(jī),芯片才是底層的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力和競(jìng)爭(zhēng)力。早幾年華為憑著自研芯片在高端智能手機(jī)市場(chǎng)與蘋果平分秋色,在芯片受到制裁之后便一落千丈,這是我們看見的事實(shí)。
國(guó)內(nèi)由于入局比較晚的原因,在電腦芯片以及手機(jī)芯片上都很難趕上國(guó)外的發(fā)展,而目前AI芯片的發(fā)展仍處于初級(jí)階段,無論是科研還是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用都還有很長(zhǎng)的路要走。這這條賽道上***完全有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)彎道超車。畢竟比賽才剛剛開始。
本文為嗶哥嗶特資訊原創(chuàng)文章,如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)?jiān)谖那白⒚鱽碓?br />
審核編輯 黃宇
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