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芯片专题四 | 美国禁售高端GPU芯片,国产真的有能力替代吗?
0人浏览 2022-09-14 11:12

【引言】本文预计阅读需要5分钟,文章对GPU芯片的禁售事件做出罗列,并对英特尔的实力做出解析,以及我们当前芯片的差距做出讲解。文末还有一个粉丝交流群,群里一些大佬,对于港媒股、宏观分析、行业解读等都有一些独特见解,对港美股感兴趣的投资者可以加入,一起讨论学习更多知识,点此入群!

当地时间8月31日,英伟达发布公告表示,美国政府要求其停止向中国出口两种用于人工智能工作的顶级计算芯片。此外,AMD同时宣称:其MI250人工智能芯片可能被禁止售往中国。

此次管制涉及:英伟达 A100 、即将出货的 H100 和AMD的MI250系列。

被禁售的A100和 H100芯片到底有多强悍?

旗下产品:A100在2020年上市时,已取得不菲成绩。那么对于即将在今年三季度上市的H100,根据英伟达表示,H100将大型语言模型的速度比上一代提高了30倍,并且在人工智能培训、实时深度学习推理、百亿亿次高性能计算以及数据分析领域表现出色。

英伟达最近发布的一篇新闻稿中可以知道:阿里云、百度云、腾讯云、滴滴云等云服务商以及新华三、浪潮、联想、宁畅等OEM厂商都是其主要客户,因其超强算力被广泛应用于云端的AI模型训练和执行推理。

并且根据英伟达2022年Q2会议电话透露:特斯拉最新的超级计算机使用超过7000枚A100 GPU进行自动驾驶训练。Facebook在今年初宣布,今年建成的AI研究超级集群至少采用了6080枚A100 GPU。

英伟达(NVDA.US)几乎统治全球智能数据中心市场,每一代训练芯片性能均有大幅提升,并且是目前全球性能最强的数据中心专用GPU。

更多英特尔资料,点此入群

禁受芯片,带来后果

那话说回来,此次的禁制令,主要针对云端数据中心的高性能AI训练芯片,即GPU。此类芯片的断供可能会直接影响国内云计算、人工智能产业的发展。

人工智能需要处理的数据规模,呈指数级增长,这就需要高端GPU芯片,在背后做算力支持。但目前全球超算TOP500榜单,排在前十的超算中基本上都用到了AMD、英伟达的处理器或技术。

据北京半导体行业协会副秘书长朱晶表示,中国正在启动的东数西算战略也会暂时受到影响,因为它需要算力基础设施支撑,一旦停供,国内数据中心成本或将暴增3倍。

(因为目前解决方案是,如被迫使用性能更低的替代产品,或靠“堆数量”获得同等规模的算力。那么导致的结果是,同等算力的计算成本将提升,并且高精度要求的计算能力下降)

倒逼产业链自主化

当然,受消息的影响,中国GPU概念股迎来爆发。9月2日,“AI芯片第一股”寒武纪上涨20%,涨停封板。大港股份、和林微纳、北方华创、江丰电子、海光信息、龙芯中科、景嘉微等相关概念股涨幅居前。

并且在一级市场里,近两年,国产GPU也成为最吸金的赛道之一。壁仞科技、摩尔线程、沐曦、天数智芯、登临科技等国产GPU创业公司纷纷完成巨额融资,甚至单笔融资额就达10亿、20亿,不断刷新融资纪录。

国产GPU公司的机会真的来了?

GPU赛道本身无疑是一个大赛道,但其具有三个明显特点:

其一,技术难度非常高。

其二,做GPU不只是做一颗芯片,更多地是背后的产业生态。英伟达通过20多年巨量资金的投入才做到如今的行业地位,如今国内已经涌现多家GPU创业公司,其创始团队背景也无非是出自英伟达、AMD、英特尔这几家公司,对于他们来说距离成功还具有很大的不确定性。

其三,GPU是一个典型需要大资金量投入的赛道,决定了这些创业公司必须是高举高打的玩法,不断需要巨额融资才能维持运作,距离其自身拥有造血能力还有着很长时间。

燧原科技创始人赵立东在2022世界人工智能大会上表示,“国际巨头用几代人、数十年的巨大技术与时间投入积攒下的实力,我们想靠着一两代和几十名工程师就超越?梦都不敢这么做。”加速超车固然重要,更要重视客观规律。

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