本報記者 秦梟 北京報道

自ChatGPT爆火之后,，AI大模型的研發(fā)層出不窮,，而在這場“百模大戰(zhàn)”激戰(zhàn)正酣之際，美國芯片公司NVIDIA（英偉達(dá)）卻憑借其GPU在大模型計算中的出色發(fā)揮賺得盆滿缽滿,。

而就在近日,，科大訊飛創(chuàng)始人、董事長劉慶峰表示：“華為的 GPU（圖形處理器） 能力現(xiàn)在已經(jīng)跟英偉達(dá) A100 一樣了,，現(xiàn)在已經(jīng)做到對標(biāo)英偉達(dá)的 A100,。”

華為方面對此并沒有回應(yīng),，不過,，多位業(yè)內(nèi)人士對《中國經(jīng)營報》記者表示，目前,，國內(nèi)在AI芯片領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的成就,，但要與英偉達(dá)A100相媲美，還存在一些挑戰(zhàn),。

GPU被掣肘

英偉達(dá)在去年收到美國政府的通知,，通知稱：“若對中國（含中國香港）和俄羅斯的客戶出口兩款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口許可,?！辈粌H如此，該許可證要求還包括未來所有的英偉達(dá)高端集成電路,，只要其峰值性能和芯片間I/O性能均大于或等于A100的閾值,，以及包括這些高端電路的任何系統(tǒng)，都被納入許可證限制范圍,。

不過,，英偉達(dá)針對中國客戶推出了替代型號A800，與原有的A100系列計算卡相比,，A800系列的規(guī)格基本相同,，比較大的區(qū)別在于NVLink互連總線的連接速率，A100系列為600GB/s,，A800系列則被限制在了400GB/s,，綜合使用效率只有A100的70%左右。

但即使這樣,，原本7.4萬元左右一枚的A800,，現(xiàn)在也漲到10萬元以上,，并且“一卡難求”。

劉慶峰指出,，盡管中國開發(fā)的AI算法非常強(qiáng)大,，但國內(nèi)硬件的計算能力傳統(tǒng)上落后于英偉達(dá)。他提到了中國企業(yè)在訓(xùn)練AI大模型方面面臨的挑戰(zhàn),，這主要是在英偉達(dá)的硬件上完成的,，企業(yè)內(nèi)部只能做出微小的調(diào)優(yōu)和訓(xùn)練。由于美國對中國超級計算機(jī)行業(yè)的限制,，對英偉達(dá)硬件的依賴成為中國人工智能企業(yè)的一個主要限制,。

近日，科大訊飛與華為共同發(fā)布用于構(gòu)建專屬大模型的軟硬件一體化設(shè)備“星火一體機(jī)”讓國內(nèi)的大模型廠商再燃希望,。劉慶峰表示，華為在GPU領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展,，實(shí)現(xiàn)了與英偉達(dá)A100 GPU相當(dāng)?shù)哪芰托阅堋?/p>

對此,，華為方面并未作出回應(yīng)。不過,，記者注意到,，華為并不研發(fā)GPU產(chǎn)品，其旗下共有昇騰310,、昇騰910兩款A(yù)I處理器加速器,。

深度研究院院長張孝榮對記者表示，目前國內(nèi)尚未有媲美英偉達(dá)A100的能力,。英偉達(dá)A100是2020年一款高性能計算芯片,，2023年最新GPU是H100，具有更強(qiáng)大的AI推理能力和超高的浮點(diǎn)計算性能,。雖然國內(nèi)廠商的GPU能力已經(jīng)有所提升,，但目前還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到與英偉達(dá)A100相媲美的水平。

不過,，在天使投資人,、資深人工智能專家郭濤看來,，近幾年來,，我國芯片產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，在一批關(guān)鍵核心技術(shù)取得新突破,，目前已經(jīng)具備生產(chǎn)媲美英偉達(dá)A100芯片的能力,，但若想實(shí)現(xiàn)大規(guī)模出貨仍然面臨很多挑戰(zhàn)。

全聯(lián)并購公會信用管理委員會專家安光勇也認(rèn)為,，目前,，國內(nèi)在AI芯片領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的成就，但要與英偉達(dá)A100相媲美,，還存在一些挑戰(zhàn),。英偉達(dá)A100是一款面向高性能計算和人工智能任務(wù)的GPU，具備出色的計算和訓(xùn)練能力,，但要達(dá)到A100的水平仍需要時間,。

彎道超車

“中國有很多GPU的初創(chuàng)公司，不要低估中國在芯片領(lǐng)域的追趕能力,?！庇ミ_(dá)CEO黃仁勛曾表示。

雖然距離國內(nèi)廠商趕超英偉達(dá)尚有較大的距離,，但AI芯片并非只有GPU,。

AI場景需要多核、高并發(fā),、高帶寬的AI芯片,。AI芯片，也被稱為AI加速器或計算卡,，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊,。當(dāng)前，AI芯片主要分為GPU ,、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）,，及以TPU、VPU為代表的ASIC（特定應(yīng)用集成電路）芯片,。

FPGA屬于具備可編程硬件結(jié)構(gòu)的集成電路,，其可編程性和靈活性可快速適應(yīng)不同AI算法要求，但也存在高功耗的問題。ASIC屬于專用芯片,，通過算法固化實(shí)現(xiàn)更高的算法利用率和能耗比,，但開發(fā)周期較長、靈活性較弱,。

郭濤表示,，中國在AI芯片領(lǐng)域的研發(fā)和生產(chǎn)方面已經(jīng)取得了一些重要成果，除GPU芯片外,，未來有望在CPU（中央處理器）,、FPGA芯片、ASIC芯片等多個方面實(shí)現(xiàn)彎道超車,。

張孝榮也認(rèn)為,，除了GPU之外，國內(nèi)廠商還可以研發(fā)其他類型的加速器,，如FPGA,、DSP等。這些加速器可以針對特定的AI計算任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,，提高計算效率和性能,。除此之外，還可以通過優(yōu)化算法和模型設(shè)計,，減少對計算資源的依賴，提高計算效率,。例如,，剪枝、量化等技術(shù)可以減少模型的參數(shù)量和計算量,。將AI計算能力下沉到設(shè)備端,，減少對云端計算資源的依賴。通過在設(shè)備端進(jìn)行本地計算,，可以提高響應(yīng)速度和數(shù)據(jù)隱私保護(hù),。總之,，國內(nèi)可以通過不斷創(chuàng)新和技術(shù)積累,，在AI芯片領(lǐng)域有所創(chuàng)新，不要著眼于不切實(shí)際的彎道超車,，而要以滿足實(shí)際需求為主,，逐漸縮短GPU領(lǐng)域的差距。

安光勇表示,，國內(nèi)致力于發(fā)展本土芯片產(chǎn)業(yè),，通過政策和資金支持，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的形成,，這將有助于國內(nèi)企業(yè)在芯片領(lǐng)域進(jìn)行合作和創(chuàng)新,。不僅如此,，中國在人工智能算法和應(yīng)用方面也有很強(qiáng)的優(yōu)勢。即使在芯片技術(shù)上難以迅速迎頭趕上,，通過優(yōu)化算法和軟件,，仍可以在性能和效率上取得優(yōu)勢。

實(shí)際上,，國內(nèi)的廠商也在不斷實(shí)現(xiàn)突破,。“當(dāng)前中國大模型中有一半是由華為昇騰AI來支撐的,?！苯衲?月，華為輪值董事長胡厚崑對外透露,。華為昇騰計算業(yè)務(wù)總裁張迪煊也透露,，截至目前，昇騰已認(rèn)證了30多家硬件伙伴,、1200多家軟件伙伴,，聯(lián)合孵化了2500多個AI場景方案。在中國,，平均每兩家AI企業(yè)就有一家選擇昇騰,。

作為“科創(chuàng)板AI芯片第一股”的寒武紀(jì)此前在互動平臺回復(fù)，公司設(shè)計,、研發(fā)的智能芯片不屬于GPU,，是面向人工智能領(lǐng)域?qū)ｉT設(shè)計的芯片。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應(yīng)用,，在人工智能領(lǐng)域可以替代GPU芯片,，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。

而在“傳統(tǒng)”的GPU領(lǐng)域,，國內(nèi)廠商也有所建樹,。摩爾線程全功能GPU顯卡可以完成AI模型的訓(xùn)練、推理,、精調(diào)全流程,，目前可以進(jìn)行ChatGLM和GLM系列模型的推理，并且支持超大大模型的分布式推理和offload推理,。