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最高可能罰款超50億美元,中國為何會對英偉達(dá)動手?
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呂棟lvdong@guancha.cn
近期在美國再度升級對華制裁后,中國四大行業(yè)協(xié)會也集體發(fā)聲,表示堅(jiān)決反對美國對華采取出口限制,認(rèn)為美國相關(guān)芯片產(chǎn)品不再安全、不再可靠,建議國內(nèi)企業(yè)謹(jǐn)慎采購美國芯片。
這種底氣背后,是中國科技產(chǎn)業(yè)的集體突圍。
從CPU、GPU、NPU、DPU等各種核心處理器,到操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、AI框架等多種基礎(chǔ)軟件,再到已成為“國產(chǎn)之光”的存儲芯片產(chǎn)業(yè),國產(chǎn)軟硬件早已不再是“花架子”。雖然部分領(lǐng)域的國產(chǎn)芯片和軟件,在先進(jìn)性上與國際巨頭還有一定差距,但現(xiàn)有成果已可以支撐產(chǎn)業(yè)發(fā)展,并且在制裁圍堵下加速迭代。
以AI領(lǐng)域?yàn)槔A為基于昇騰軟硬件打造了昇騰云服務(wù),百度昆侖與飛槳及其他國產(chǎn)軟硬件組合打造了國產(chǎn)化AI技術(shù)生態(tài)。在AI芯片領(lǐng)域,海光信息推出了GPGPU架構(gòu)的DCU處理器,寒武紀(jì)推出了思元370等系列加速卡,摩爾線程推出了MTT S4000系列等智算加速卡,壁仞科技也推出了壁礪106M等產(chǎn)品。
今年4月,中國移動智算中心(呼和浩特)投產(chǎn)使用,部署約2萬張AI加速卡,AI芯片國產(chǎn)化率超85%,智能算力規(guī)模高達(dá)6.7EFLOPS(每秒670億億次半精度浮點(diǎn)運(yùn)算)。
8月底,中國移動智算中心(哈爾濱)建成并投產(chǎn)使用,AI芯片國產(chǎn)化率100%,首次通過國產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備探索1.8萬張智算卡單集群部署規(guī)模上限,可提供6.9EFLOPS智能算力。
不僅如此,中國聯(lián)通北京公司建設(shè)了自主創(chuàng)新人工智能算力中心,可提供全國產(chǎn)化AI基礎(chǔ)軟硬件的300P公共算力能力;在上海臨港,中國聯(lián)通首個全液冷國產(chǎn)超萬卡智算集群已建成發(fā)布;中國電信今年也已經(jīng)完成了首個全國產(chǎn)化萬卡萬參大模型訓(xùn)練。
中國移動智算中心(呼和浩特)
這些案例印證了國產(chǎn)芯片的可用性。
有人可能會說,在先進(jìn)制程被卡脖子的情況下,國產(chǎn)AI芯片的單卡算力與英偉達(dá)高端芯片存在明顯差距,并且AI軟硬件生態(tài)也沒有英偉達(dá)完善,這會制約大模型訓(xùn)練和推理的效率。
這種說法有一定道理。畢竟就連華為輪值董事長徐直軍也坦承,美國在AI芯片領(lǐng)域?qū)χ袊闹撇瞄L期不會取消,而中國半導(dǎo)體制造工藝由于也受美國制裁,將在相當(dāng)長時間處于落后狀態(tài),這就意味著我們所能制造的芯片的先進(jìn)性將受到制約。
但需要指出的是,隨著AI模型參數(shù)越來越大、應(yīng)用場景越來越復(fù)雜,單卡算力的優(yōu)勢正被逐步弱化,AI計算走向集群化是大勢所趨,這就給國產(chǎn)算力中心的系統(tǒng)化方案帶來契機(jī)。
徐直軍今年曾直言,人工智能正在成為主導(dǎo)性算力需求,促使計算系統(tǒng)正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化,需要的是系統(tǒng)算力,而不僅僅是單處理器的算力。這些結(jié)構(gòu)性變化,為我們通過架構(gòu)性創(chuàng)新,開創(chuàng)出一條自主可持續(xù)的計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路,提供了機(jī)遇。
“我們的戰(zhàn)略核心就是,充分抓住人工智能變革機(jī)遇,基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝,計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新,開創(chuàng)計算架構(gòu),打造‘超節(jié)點(diǎn)+集群’系統(tǒng)算力解決方案,長期持續(xù)滿足算力需求?!毙熘避娬f道。
華為云近期也透露,基于CloudMatrix全新架構(gòu)的昇騰AI云服務(wù)將于明年正式上線,CloudMatrix將CPU、NPU、DPU、存儲和內(nèi)存等資源全部互聯(lián)和池化,從單體算力向矩陣算力演進(jìn),以架構(gòu)性優(yōu)勢提升算力集群的性能。
可見,一方面國產(chǎn)AI芯片正逐步在產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用,另一方面中國AI產(chǎn)業(yè)也在探索系統(tǒng)化的解決方案,突破單卡算力瓶頸,提供可持續(xù)的算力解決方案。
- 責(zé)任編輯: 呂棟 
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