國產(chǎn)芯片的“算力之困”,確實(shí)撕開了一道口子。
當(dāng)下的AI賽場上,英偉達(dá)無疑是最閃耀的一顆明星。
十多年來,英偉達(dá)在生產(chǎn)能夠執(zhí)行復(fù)雜AI任務(wù)(如圖像、面部和語音識(shí)別)的芯片方面,建立了幾乎無法撼動(dòng)的*地位。
然而,凡事總有變化。
近期,隨著谷歌、IBM等巨頭開始在芯片方面一齊發(fā)力,GPU領(lǐng)域的競爭格局,開始有了些微妙的改變。
最近,IBM推出一款全新的14nm模擬AI芯片,效率達(dá)到了最*GPU的14倍。
其*的亮點(diǎn),就是借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物大腦中運(yùn)行的關(guān)鍵特征,來減少能耗。從而*限度地減少人們在計(jì)算上花費(fèi)的時(shí)間和精力。
同樣的,身為科技巨頭的谷歌,也在8月底的GoogleCloudNext2023大會(huì)上,發(fā)布了一款全新AI芯片CloudTPUv5e,專為大模型訓(xùn)練推理所設(shè)計(jì)。
具體來說,CloudTPUv5e允許多達(dá)256個(gè)芯片互連,聚合帶寬超過400Tb/s和100petaOps的INT8性能。
根據(jù)速度基準(zhǔn)測試,在CloudTPUv5e上訓(xùn)練和運(yùn)行人工智能模型的速度提高了5倍。
由此可見,各大巨頭其實(shí)并不甘于在算力問題上永遠(yuǎn)被英偉達(dá)“卡脖子”,并開始紛紛推出了各自的芯片,對英偉達(dá)的GPU霸權(quán)地位發(fā)起了“圍攻”。
那么,在英偉達(dá)深不見底的護(hù)城河面前,這樣的挑戰(zhàn)前景究竟如何?
01 “霸主”的遠(yuǎn)慮
英偉達(dá)的江山還能坐多久?
從某種程度上說,決定這件事的,不僅僅是英偉達(dá)本身的創(chuàng)新能力,還有科技發(fā)展固有的定律。
作為計(jì)算機(jī)行業(yè)的黃金定律,摩爾定律一直指導(dǎo)著芯片開發(fā)。
但是隨著芯片工藝升級(jí)速度的放緩,圍繞在這一定律身上的爭議也在不斷擴(kuò)大。
所謂摩爾定律,指的是集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目在大約每經(jīng)過18個(gè)月到24個(gè)月便會(huì)增加一倍。
然而,隨著芯片技術(shù)的不斷發(fā)展,摩爾定律正逐漸遭遇瓶頸。
CIC灼識(shí)咨詢曾披露,受制于芯片尺寸的物理極限、光刻技術(shù)、隧道效應(yīng)、功耗和散熱、供電能力等問題,從5nm到3nm再到2nm,其間隔都超過了2年時(shí)間。
面對這種情況,即使是以“刀法精湛”著稱的黃仁勛,也不得不無奈地宣布“摩爾定律已死”,漲價(jià)身不由己!
其在去年發(fā)布的 AD102(RTX4090) 芯片,尺寸為 608mm,這僅比 628mm 的 GA102(RTX3090Ti)略小。
按照這樣的技術(shù)路徑,傳統(tǒng)GPU的天花板,似乎已經(jīng)越來越近。
也正因如此,各路巨頭在解決算力之困的同時(shí),也在積極地“另辟蹊徑”,找到一條有別于傳統(tǒng)路線的破局之策。
前面提到的IBM模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的類腦芯片,就是這樣的嘗試之一。
然而,在面對傳統(tǒng)芯片瓶頸方面,業(yè)界存在著很多種不同的方案,比如量子芯片、光子芯片、類腦芯片,但如同當(dāng)年GPU取代CPU,成為今天AI計(jì)算的主力一樣,在多種技術(shù)路徑的博弈中,最終往往會(huì)有一個(gè)“*”的路徑勝出,成為新時(shí)代通用的芯片范式。
而這樣的“*”路徑,則理應(yīng)是一種在技術(shù)成熟度、通用性和市場需求等方面,都做到了較好兼顧的一種方案。
就目前的情況來看,量子芯片、光子芯片、類腦芯片等都還處于研發(fā)階段,其技術(shù)成熟度還有待實(shí)踐的檢驗(yàn)。
此外,量子芯片、光子芯片、類腦芯片等都是針對特定的計(jì)算問題而設(shè)計(jì)的,其在通用性、兼容性上,往往還存在著一定的不足,
例如量子芯片適合解決一些經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以解決的重要問題。光子芯片適合解決一些高速數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)膯栴},如光通信、光互連、光計(jì)算等。
而綜合比較下來,目前最有可能勝出的方案,則是多種芯片模塊組合的超異構(gòu)計(jì)算。
02 新的賽道
什么是超異構(gòu)計(jì)算?
簡單來說,就像是一個(gè)拼圖游戲,把不同的芯片模塊(如CPU、GPU、FPGA等)按照不同的規(guī)則和目標(biāo)來拼接,形成不同的計(jì)算方案。從而處理不同類型的數(shù)據(jù)和工作負(fù)載的技術(shù)。
超異構(gòu)計(jì)算的目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算的*化,即在性能、功耗、延遲等方面達(dá)到*的平衡。
在CPU同構(gòu)計(jì)算階段,100%工作由CPU完成;
但在GPU異構(gòu)階段,80%工作由GPU完成,CPU只完成剩余的20%的工作;
而在超異構(gòu)計(jì)算階段,則80%的工作由各類更高效的DSA完成,GPU只完成剩余20%工作的80%,即16%的工作,剩余的4%交給CPU。
這里的DSA,是一種針對特定領(lǐng)域和場景的計(jì)算單元,可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和算法加速。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)、圖形處理器(GPU)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、視覺處理器(VPU)、安全處理器(SPU)等 。
這些“術(shù)業(yè)有專攻”的特定芯片可以比傳統(tǒng)的GPU更快、更省電、更小巧、更靈活。
但同時(shí),由于高度特化的DSA不太適合做其他方面的工作。所以,還需要用到一些GPU和CPU來輔助和協(xié)調(diào)這些芯片,完成剩下的一些計(jì)算工作。
這樣,在“專人專職”的分工搭配下,芯片就可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算的*化,即在性能、功耗、延遲等方面達(dá)到*的平衡。
在面對AI大模型、自動(dòng)駕駛、元宇宙等新興的領(lǐng)域和應(yīng)用場景時(shí),AI要做的事情越來越多,越來越難,而傳統(tǒng)的同構(gòu)芯片已經(jīng)跟不上AI的步伐,難以給AI提供足夠的算力和速度。
而超異構(gòu)計(jì)算可以提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性,能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)和工作負(fù)載,動(dòng)態(tài)地分配和調(diào)度計(jì)算資源,實(shí)現(xiàn)計(jì)算的自適應(yīng)和智能。
具體來說,超異構(gòu)計(jì)算可以分為兩種模式:靜態(tài)超異構(gòu)計(jì)算和動(dòng)態(tài)超異構(gòu)計(jì)算。
靜態(tài)超異構(gòu)計(jì)算,是指在設(shè)計(jì)階段就確定好各個(gè)處理器之間的分工和協(xié)作方式,適用于一些穩(wěn)定且可預(yù)測的場景,如視頻編解碼、圖像處理等;
動(dòng)態(tài)超異構(gòu)計(jì)算是指在運(yùn)行時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和工作負(fù)載來動(dòng)態(tài)地選擇和調(diào)度最合適的處理器,適用于一些更具變化的場景,如云計(jì)算、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等;
通過這類“動(dòng)靜結(jié)合”的方式,超異構(gòu)計(jì)算就能靈活調(diào)整負(fù)載,實(shí)現(xiàn)高效地算力調(diào)度。
除此之外,從成本上說,超異構(gòu)計(jì)算同樣是一種有效降低大算力芯片成本的方案。
隨著傳統(tǒng)GPU芯片尺寸的不斷縮小,人們就需要更多的研發(fā)投入和更精密的制造設(shè)備,這就導(dǎo)致了成本的上升。
知名半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)Semiengingeering統(tǒng)計(jì)了不同工藝下芯片所需費(fèi)用,其中7nm節(jié)點(diǎn)需要的費(fèi)用已經(jīng)達(dá)到了2.97億美元;
但超異構(gòu)計(jì)算,卻憑借多種芯片間靈活的分工、協(xié)作,巧妙地解決了這一難題。
用一個(gè)形象的比喻來說,傳統(tǒng)GPU芯片就像是一輛跑車,要想讓它跑得更快,就需要不斷地改進(jìn)發(fā)動(dòng)機(jī)、輪胎、剎車等部件,因而制造成本會(huì)成倍上升。
而超異構(gòu)計(jì)算就像是一輛多功能汽車,它可以根據(jù)不同的路況和需求,切換不同的驅(qū)動(dòng)模式,如越野、運(yùn)輸、載客等,如此一來,就不用一味地改進(jìn)發(fā)動(dòng)機(jī)(縮小芯片尺寸)來提高性能了。
03 彎道超車
正是由于這樣的優(yōu)勢,超異構(gòu)計(jì)算不僅突破了傳統(tǒng)GPU的瓶頸,并且也對了國產(chǎn)大算力芯片提供了“彎道超車”的歷史時(shí)機(jī)。
就目前來看,在超異構(gòu)計(jì)算的賽道上,英偉達(dá)等巨頭的布局也非常積極和全面,推出了Hopper超級(jí)芯片,與GraceCPU和BluefieldDPU集成,構(gòu)成一個(gè)完整的超異構(gòu)系統(tǒng)。
但國內(nèi)廠商也同樣開始在這一方向進(jìn)行了發(fā)力,如華為推出了鯤鵬920處理器,這是一款基于ARM架構(gòu)的高性能CPU,可以與華為自研的昇騰 AI 芯片和昆侖 AI 芯片實(shí)現(xiàn)異構(gòu)協(xié)同,支持云、邊、端等多種場景。
還有一些國內(nèi)廠商也在研發(fā)自己的超異構(gòu)芯片,例如紫光展銳推出了虎賁 T7520處理器,這是一款集成了CPU、GPU、NPU、ISP等多種計(jì)算單元的超異構(gòu)芯片,專為5G終端而設(shè)計(jì)。
從總體來說,超異構(gòu)計(jì)算是否會(huì)給國內(nèi)芯片廠商提供彎道超車的機(jī)會(huì),主要取決于以下幾個(gè)因素:
·國內(nèi)芯片廠商在不同類型的計(jì)算單元上的技術(shù)水平和競爭力,例如CPU、GPU、DPU、FPGA等,以及它們之間的協(xié)同和優(yōu)化能力。
·國內(nèi)芯片廠商在高速互連和先進(jìn)封裝方面的創(chuàng)新能力和成本控制能力,例如 2.5D和3D堆疊技術(shù),以及對不同工藝節(jié)點(diǎn)和架構(gòu)的兼容性和可擴(kuò)展性。
·國內(nèi)芯片廠商在統(tǒng)一軟件平臺(tái)方面的開發(fā)能力和生態(tài)建設(shè)能力,例如支持多種異構(gòu)設(shè)備的編程框架和管理平臺(tái),對不同場景和應(yīng)用的適配能力。
在這三個(gè)方面,目前的國內(nèi)企業(yè)雖然有一定的探索和進(jìn)展,但總體而言,仍面臨不小的挑戰(zhàn)。
例如,不同類型的計(jì)算單元上的技術(shù)水平上,國內(nèi)仍存在著一定的短板,例如華為的鯤鵬920處理器雖然在性能上有所提升,但是在兼容性和生態(tài)方面還有不足。
在高速互連和先進(jìn)封裝方面,對于2.5D和3D堆疊等關(guān)鍵技術(shù),目前國內(nèi)芯片廠商還沒有完全掌握,并且還依賴于國外供應(yīng)商。
而目前國內(nèi)廠商目前突破*,也*潛力的方向,是軟件平臺(tái)的開發(fā)能力上。
因?yàn),超異?gòu)計(jì)算的硬件多樣性和復(fù)雜性,給開發(fā)者帶來了很大的挑戰(zhàn)。
如果有一個(gè)統(tǒng)一的軟件平臺(tái),可以屏蔽底層的細(xì)節(jié),提供高效的編譯、調(diào)度、優(yōu)化等功能,那么就可以大大降低開發(fā)者的負(fù)擔(dān),提高超異構(gòu)計(jì)算的可用性和普及性。
現(xiàn)階段,阿里云的異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品家族,包括GPU云服務(wù)器、FPGA云服務(wù)器和彈性加速計(jì)算實(shí)例 EAIS 等,提供了一系列的異構(gòu)計(jì)算服務(wù)和解決方案。
而華為的Atlas異構(gòu)計(jì)算平臺(tái),基于自研的昇騰AI處理器,也提供了從芯片到云服務(wù)的全棧異構(gòu)計(jì)算解決方案。
綜合以上各種因素,以及英偉達(dá)自身的研發(fā)能力這一“動(dòng)態(tài)變量”進(jìn)行考慮,未來芯片市場的競爭格局,大致會(huì)呈現(xiàn)如下態(tài)勢:
國內(nèi)芯片廠商未來5年在超異構(gòu)計(jì)算上的競爭水平,會(huì)有一定程度的提升和突破,解決部分算力“卡脖子”問題,但是還無法完全擺脫對英偉達(dá)等國外巨頭的依賴。
在一些特定的場景和應(yīng)用上,國內(nèi)芯片廠商可以與英偉達(dá) 等巨頭形成有效的競爭,例如在5G、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域,國內(nèi)芯片廠商可能會(huì)推出更適合本地化需求和環(huán)境的超異構(gòu)計(jì)算解決方案。
可以說,超異構(gòu)計(jì)算,確實(shí)為國產(chǎn)芯片的“算力之困”撕開了一道口子,但從長遠(yuǎn)來看,要想完全解決“卡脖子”問題,并與英偉達(dá)等巨頭形成對等競爭,仍是一個(gè)任重道遠(yuǎn)的過程。
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