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國產GPU替代英偉達:芯片不是問題,CUDA生態,才是關鍵

2024-04-07 來源:科技專家
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關鍵詞: 人工智能 GPU 芯片

眾所周知,這兩年AI太火爆了,讓GPU芯片直接就走向了神壇。


而GPU領域的大哥英偉達,也因為AI的火爆,一路狂飆,市值都達到了2.4萬億美元左右,離蘋果的2.67萬億美元市值,已經只差3000億美元不到了。


不過大家都清楚,美國生怕中國利用英偉達的GPU,訓練出強大的AI,搶了美國的飯碗,于是將英偉達的高端AI卡禁運了。


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A100、H100、A800、H800,以及H200、B100、B200等這些強大的芯片,都無法賣到中國來,目前只有H20這款閹割又閹割的殘廢版了,它的性能只有A100的50%,H100的20%。


而從大家的測試來看,H20的性能,甚至只有華為昇騰910B的50%左右,所以大家都覺得華為的機會到了,迎來了屬于華為的“潑天富貴”。


實話實說,如果美國不打壓,英偉達的芯片能夠隨便售賣的話,華為的AI芯片,估計很多國內的廠商,不會使用的,畢竟英偉達的芯片強很多,像B200是昇騰910B性能的10多倍。


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但如果美國打壓,英偉達的高端GPU芯片買不到,低端的H20還不如華為昇騰910B呢,為何要買H20,不買910B呢,除非是傻了。


事實上,對于芯片企業而言,硬件問題并不難解決,性能高一點,低一點并不是那么的難以接受,為什么呢?因為大家都是大規模的購買,然后通過集群來實現性能堆積的。


比如H20只有H100的20%,那我就買5塊H20,集群之后,就有H100的性能了吧,不過是投資多一點,對于企業而言,只要能解決問題,多花點錢,并不是什么大事。


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同樣的,如果從性能來看,華為的910B替代A100,甚至H100,或者B200也不是問題,性能不夠,就數量來湊,一張不行,就10張,10張不行就100張,群集之后,算力就上來了。


真正難解決的,其實是生態,英偉達的GPU生態是CUDA,這個大名鼎鼎了。


目前全球眾多的AI應用,AI模型,其實大多是基于CUDA訓練出來的,如果沒有CUDA生態,這些應用,AI模型,都用不了。


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舉個例子,就像編程一樣,程序都是基于JAVA寫的。突然告訴你,沒有JAVA運行環境了,程序運行不了,你怎么辦?要么你換一個環境,用C語言重新編寫一遍。


但用C語言編一遍,相當于重新從0開始,更何況C語言一定就能夠實現當初JAVA語言的一切功能,達到一樣的效果么,還真不一定。


就比如你在windows操作系統下有CAD,切換到linux下,沒有了CAD了,你要用,要么重新自己寫一個出來,要么找替代品,但這個替代品,就有windows下的CAD好用么?那可不一定。


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所以,說真的,國產GPU芯片要替代英偉達的芯片,硬件還真不是問題,芯片就算性能差一些,也是可以集群的,而CUDA生態才是關鍵。


不過好在,目前國產GPU廠商們,也意識到了這一問題,開始建設生態了,比如華為、海光都有了自己的生態,未來可期。



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