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技術(shù)差距約5年,四位專家評論GPU的國產(chǎn)化之路

穎脈Imgtec ? 2023-07-31 17:35 ? 次閱讀

來源:《中國電子商情》

本文采訪深度科技研究院院長張孝榮、國際知名科技作家陳根、中國民營科技實業(yè)家協(xié)會元宇宙工作委員會秘書長吳高斌、中國數(shù)實融合50人論壇智庫專家洪勇。


人工智能AI或?qū)⒏淖內(nèi)藗兊纳a(chǎn)和生活方式,甚至影響人類對自身、社會和世界的認(rèn)知。

目前AI重點研究的領(lǐng)域包括自然語言處理、機(jī)器人、語言識別等,圍繞這些領(lǐng)域的競爭日益激烈,產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系也日趨成熟,中國的人工智能產(chǎn)業(yè)迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。IDC《中國半年度加速計算市場(2022下半年)跟蹤》報告顯示,2022年加速服務(wù)器市場規(guī)模達(dá)到67億美元,同比增長24%。其中,GPU服務(wù)器依然是主導(dǎo)地位,占據(jù)89%的市場份額,達(dá)到60億美元。同時NPU、ASICFPGA等非GPU加速服務(wù)器以同比12%的增速占有了11%的市場份額,達(dá)到7億美元。IDC預(yù)測,到2027年中國加速服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)到164億美元。其中非GPU服務(wù)器市場規(guī)模將超過13%。

GPU原本專為游戲和多媒體等復(fù)雜的圖像和視頻處理應(yīng)用而設(shè)計,同樣適用于數(shù)據(jù)密集型深度學(xué)習(xí)任務(wù),快速處理大量數(shù)據(jù)并生成有用的結(jié)果,其運算能力對于需要同時執(zhí)行數(shù)百萬次數(shù)學(xué)計算的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要,可以被用于實時決策和自動駕駛汽車、個性化醫(yī)療和自然語言處理等高級應(yīng)用。

01

解鎖AI應(yīng)用的關(guān)鍵

為什么是GPU?

GPU在AI深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用已經(jīng)得到運用,以GPT-3自然語言處理(NLP)模型為例,在訓(xùn)練和測試時都需要大規(guī)模的計算資源支持,通常需要使用成千上萬個GPU。相比CPU、FPGA、ASIC等其他類型芯片,為什么GPU更加適合人工智能,與專門設(shè)計用于人工智能的DPU、NPU相比,GPU又具備哪些優(yōu)勢?主要是GPU具有以下特點:

并行計算能力強(qiáng)。GPU具備數(shù)千個核心,這些核心可以同時處理不同的任務(wù),使得GPU能夠支持巨大的計算工作負(fù)載,并在短時間內(nèi)完成運算,提高了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。相比于CPU、FPGA、ASIC等其他芯片,GPU不僅能夠同時完成多個任務(wù),而且處理大量數(shù)據(jù)的速度更快。GPU的執(zhí)行速度大約是CPU的20-100倍。

高帶寬和大存儲空間。GPU為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了高帶寬的內(nèi)存訪問,這使得它們能夠處理大量的數(shù)據(jù)并支持模型訓(xùn)練。GPU還提供了大存儲空間,確保了大量數(shù)據(jù)集在訓(xùn)練期間的存儲能力。靈活性。相比于專門設(shè)計用于AI的DPU和NPU,GPU可以運行各種類型的模型訓(xùn)練,例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等,這使得GPU具有更高的靈活性,適用于更廣泛的應(yīng)用場景。雖然專門設(shè)計用于AI的DPU和NPU能夠提供更高的精度,但是它們通常只能運行特定類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因此相比之下GPU更加靈活。

GPU的差異化主要集中在以架構(gòu)和整理能力。以NVIDIA的GPU為例,其產(chǎn)品和其他廠商相比,領(lǐng)先之處在于GPU架構(gòu)的設(shè)計方式不同,在顯存調(diào)度方面,NVIDIA的GPU擁有更加強(qiáng)大、智能的顯存調(diào)度器,可以更好利用顯存的帶寬和存儲空間,在處理復(fù)雜的計算任務(wù)時更加高效。同時,NVIDIA也有許多自主研發(fā)的技術(shù),例如CUDA核心技術(shù)和Tensor Cores技術(shù),以及采用異構(gòu)計算模式和整合GPU、CPU等架構(gòu)的理念,這樣可以更好地發(fā)揮GPU在計算中的優(yōu)勢。

此外,在芯片的設(shè)計和制造過程中,NVIDIA也采用了更為先進(jìn)、精細(xì)的制造工藝,例如使用TSMC 7nm工藝,Ampere系列GPU可以提供更高的集成密度和效率。同時,NVIDIA還在硬件、軟件和智能化方面進(jìn)行了深入的研發(fā)和優(yōu)化,這使得其GPU在處理人工智能、圖形渲染等大型計算領(lǐng)域的性能優(yōu)勢更加明顯。

02

需求涌現(xiàn)

GPU價格水漲船高

深度學(xué)習(xí)、圖像識別和語音識別等領(lǐng)域都需要大量GPU,GPU供應(yīng)量并沒有跟隨這種需求的增長而同步增長,因為GPU的制造過程比CPU更為復(fù)雜,需要更多投資和技術(shù)支持,GPU廠商并不能快速地增加產(chǎn)能,導(dǎo)致市場供應(yīng)緊張。深度科技研究院院長張孝榮介紹,“國產(chǎn)GPU發(fā)展較晚,市面產(chǎn)品大多屬于低端產(chǎn)品,主要用于商用機(jī)或服務(wù)器領(lǐng)域,個人消費級產(chǎn)品很少,技術(shù)水平距離國外巨頭當(dāng)前的水平約有五年。”國產(chǎn)化疊加AI計算需求日益擴(kuò)大,國產(chǎn)GPU未來會有更大的發(fā)展空間,AI大模型的熱潮促進(jìn)了GPU市場的活躍,國外先進(jìn)GPU價格昂貴供不應(yīng)求,國產(chǎn)GPU也得到了國內(nèi)廠商的一部分訂單,市場份額逐漸擴(kuò)大。

國際知名科技作家陳根提到:“ChatGPT背后的大模型需要大量GPU的支持,這也導(dǎo)致了GPU價格的上漲。未來,隨著需求的不斷增加,GPU供需關(guān)系也將發(fā)生變化。預(yù)計GPU價格會繼續(xù)上漲,但同時也會有更多的GPU廠商進(jìn)入市場,從而增加供給。總的來說,國內(nèi)GPU廠商雖然目前處于較為落后的水平,但在人工智能領(lǐng)域仍有著廣闊的發(fā)展前景。未來,GPU價格和供需關(guān)系也將發(fā)生變化,市場將更加競爭激烈,消費者也將有更多的選擇。”

03

國產(chǎn)化

研發(fā)符合需求的GPU

在GPU芯片市場,我國GPU領(lǐng)域的企業(yè)短期內(nèi)仍然以消費類應(yīng)用為主,面向未來,發(fā)展人工智能和GPU產(chǎn)業(yè)具有重要意義,只有通過集中研發(fā)力量來不斷提升產(chǎn)品性能、不斷推出新產(chǎn)品,才能在激烈的全球市場競爭中占據(jù)先機(jī)。

中國民營科技實業(yè)家協(xié)會元宇宙工作委員會秘書長吳高斌表示:“目前國產(chǎn)的GPU,最好的性能大概能到NVIDIA A100 70%左右的性能,如果再考慮性能在使用過程中的衰減情況,差距會更大一些,短時間之內(nèi)要想趕超NVIDIA與AMD還不現(xiàn)實。對于國產(chǎn)GPU的廠商而言,最直接的機(jī)會就是產(chǎn)品需要快速放大。”他認(rèn)為,GPU國產(chǎn)化不是一個可選項的問題,是沒有選擇的問題。基于這一點,本土GPU廠商面對絕佳發(fā)展機(jī)遇,國內(nèi)市場提供了許多應(yīng)用的場景以及性能優(yōu)化的實戰(zhàn)條件,對于研發(fā)優(yōu)化會有很大的幫助。短時間對于國廠GPU需求的放大,會造成供需波動,必然會引發(fā)產(chǎn)品價格的上漲。但對于本土GPU廠商而言,目前必須要留意的是不要盲目擴(kuò)大產(chǎn)能,而是要集中研發(fā)力量來優(yōu)化產(chǎn)品性能。同時也要看到,海外GPU廠商目前仍能為中國市場提供減配版GPU,一旦這種產(chǎn)品能嘗試成功的話,一些大廠還會優(yōu)先選擇減配版,至少性能更穩(wěn)定。在實際應(yīng)用中,本土GPU廠商可針對國內(nèi)市場的需求,加大在追蹤本土GPU用戶需求方面的投入,使得本土GPU產(chǎn)品有更好的適應(yīng)性和用戶體驗,從而形成市場競爭力。在成本上,國際知名GPU廠商通常面臨采購及遠(yuǎn)程運輸?shù)瘸杀镜挠绊懀鳛楸就辽a(chǎn)商,成本更可以得到更好的控制及降低。

通常來說,GPU的需求主要考察幾個指標(biāo),包括:

工作負(fù)載。根據(jù)你所需要完成的任務(wù)的類型和規(guī)模來選擇GPU型號。如果你需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù),那么你可能需要擁有一款具有更高內(nèi)存容量和處理速度的GPU。

芯片性能。在比較GPU產(chǎn)品的性能時,需要關(guān)注芯片的實際性能,而不只是簡單的GPU型號或內(nèi)存容量。比如,同樣是8GB內(nèi)存的GPU,但是一款實際性能更好的顯卡可能比另一款內(nèi)存更大的顯卡更適合你的工作負(fù)載。

成本。盡管高性能GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效率更高,但是成本也更高昂。如果你無法承受高成本,那么需要尋找一款價格適中,在性能和成本之間找到平衡點的GPU產(chǎn)品。

兼容性。在使用GPU時需要考慮其硬件和軟件的兼容性。因此,需要確保所選GPU與你的系統(tǒng)和軟件相兼容。中國數(shù)實融合50人論壇智庫專家洪勇說道:“國內(nèi)GPU廠商有機(jī)會在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。他們可以利用本土市場的需求和行業(yè)特點,推動硬件和軟件的創(chuàng)新,提供更加適用于人工智能任務(wù)的高性能GPU產(chǎn)品。我國擁有龐大的人工智能市場和應(yīng)用需求,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域。國內(nèi)GPU廠商可以通過提供適應(yīng)本土需求的產(chǎn)品和解決方案,滿足人工智能應(yīng)用的需求。”此外他還提到,政府對人工智能領(lǐng)域的支持力度較大,包括政策扶持、資金投入等方面,這有助于加快技術(shù)研發(fā)和市場推廣。政策在本土GPU獲取市場份額過程中可以起到許多作用,相關(guān)政策和規(guī)定支持本土GPU生產(chǎn)商和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,鼓勵本土企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)。資金支持和優(yōu)惠政策幫助本土GPU生產(chǎn)商開展生產(chǎn)、研發(fā)和推廣工作,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。市場監(jiān)管及質(zhì)量監(jiān)控體系保障本土GPU產(chǎn)品的質(zhì)量與穩(wěn)定性,對市場進(jìn)行研究及管理。官方層面積極推廣本土GPU產(chǎn)品,為本地廠商開辟更多的國內(nèi)市場,提高本土GPU產(chǎn)品在國內(nèi)市場的知名度和市場份額。

04小 結(jié)

總的來說,GPU在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用正在變得越來越廣泛,在加速深度學(xué)習(xí)、圖像識別、語音處理等任務(wù)方面發(fā)揮著非常重要的作用。由于深度學(xué)習(xí)需要大量的計算資源,GPU在深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用中被廣泛使用,同時,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,GPU的性能和速度也在不斷提高。

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