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绕开美国限制,为中国特供高端芯,全球最大GPU公司为啥这么积

  全世界最大的GPU公司,美国的英伟达在不到2个月的时间,居然还真的绕开了美国限制,为中国提供了全新型号的GPU。
  原因是两个月之前,美国政府对英伟达公司下令,要求停止对华出口专业级GPUA100,在指令下达之后,国内的A100GPU价格上涨。当时英伟达就承诺,会针对中国市场推出全新型号的GPU。
  第一点,英伟达是谁?基本上每一个玩过大型电脑游戏的玩家都知道,英伟达是全球最大的GPU公司,中国有超过一半的个人电脑,用的都是英伟达的GPU。GPU也分两种类型,一种是游戏卡,一种是专业卡。游戏卡可以认为是一种娱乐设备,专业卡则不一样,是生产力工具,是工业设备。跟制造芯片要用到光刻机是一个道理,不可或缺。
  英伟达的A100,定位是高端人工智能计算GPU。这种芯片对当今社会非常重要,电动车、智能驾驶就需要用到大量的GPU算力,进行软件的研发。再比如机器人研发,也需要用到GPU,没有GPU的话,我们的国产机器狗可能都站不起来。甚至于5G网络,我们之所以能够享受到高速的5G网络,也是人工智能优化过的。专业GPU和游戏GPU其实有一定的互相替代关系,但是游戏卡毕竟是主要用于游戏,用来做影视渲染和工程建模还行,用于AI开发还是比较乏力。
  第二点,英伟达提供的新产品性能怎么样?新产品名为A800,最重要改变是阉割了一部分数据传输速度,从每秒600GB降低到了400GB。有很多评论家认为,美国的目的是要出口阉割版的GPU,限制其他厂商的GPU发展。其实美国还有一个重要目的,限制人工智能行业的发展。
  人工智能这个技术最重要的能力是提高效率,举个例子,城市的红绿灯管理,我们在开车遇到红绿灯,可能会出现没几辆车,红灯时间却特别长的情况。通过人工智能技术,就可以做到统一调控整个城市的红绿灯状态,压缩大家等红灯的时间,增加整个城市的通行效率。
  这种超级复杂的智能系统,显然用一颗GPU芯片是不行的。一个城市的大型智能计算中心,通常有几千个乃至上万个GPU,进行共同计算,每个GPU之间,需要高速的数据传输途径,才能让整个计算系统高效运行。所以美国的目的在这里,对GPU互联速度进行限制,限制大型AI计算机的能力。
  第三点,英伟达为什么对中国市场这么积极?最大的原因当然是市场份额,英伟达预计如果美国完全限制高端GPU,至少在中国市场会损失4亿美元。但是更关键的问题在于替代,过去10多年,中国的智能计算中心使用的大部分都是英伟达的GPU,英伟达的产品各项性能都比较均衡,产品质量稳定,在以前的国产GPU面前是六边形战士。早年虽然也有国产GPU问世,但是很多国内客户还是坚持选择英伟达产品。
  如今大家都看见美国的情况已经如此糟糕,大大激发了GPU的国产化意愿,同时推动了国产GPU的投资和应用,目前中国也出现了不少有抱负有理想的GPU厂商,其中还有从英伟达跳槽回国的高端人才,这些厂商正在一步一步发展,逐渐缩短和英伟达的差距。
  从最新的消息来看,中国国产GPU的峰值性能已经能和英伟达产品不相上下,并且和服务器厂商做了适配,已经开始测试,很快就能投入使用。
  这里要补充一下,中国的超级计算机,神威系列、天河系列,使用的都是国内自主研发的GPU,不需要从美国进口。
  如果英伟达此刻再不想办法规避美国限制,就一定会加速中国国产GPU的发展,最终失去一大块市场份额。
  第四点,突破难点在哪里?芯片制造是一个很重要的部分,相信大家已经了解得足够多了,我们来说一说生态的问题。
  英伟达是GPU的发明人,在全球范围内也没有几个像样的对手,目前的正牌的竞争对手只有美国超微公司AMD一家,潜在对手也就只有英特尔,中国虽然已经崛起了很多GPU厂商,但是对英伟达都难以构成威胁。
  英伟达的领先不光是芯片设计和性能的领先,同时也是软件应用和生态的领先。对于中国厂商来说,不光是技术问题,也是行业认同和话语权的问题。当下想要利用AI开发自动驾驶,基本上等同于用英伟达软硬件进行开发,绝大部分从业者都离不开英伟达的GPU和CUDA生态。
  英伟达为人工智能研发搭建了一个叫做CUDA的平台,可以说,CUDA在整个AI行业有垄断地位,在CUDA平台下进行技术开发,不仅学习成本低,同时效率高。CUDA在AI的垄断性堪比在操作系统上领域的Windows,甚至还要高。
  但是凡事也有个例外,全世界最大的电动车公司特斯拉,使用的就是自研GPU和自研AI平台,而且特斯拉仅用了23年时间就实现了对英伟达的全面替代。中国最不缺的就是大型科技公司,中国是人工智能应用最活跃的国家,也不乏研发硬科技的基础,学习特斯拉,在AI应用上超越特斯拉也并不是难事。
  未来510年,随着自动驾驶、元宇宙、数字化经济的发展,一定是GPU和人工智能的高速增长期,把握好窗口,国产GPU在关键领域实现全面自主,摆脱落后局面是必然。

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