■从“性能指标”到“性能密度指标”,海外高端芯片进口受限范围扩大:
2023年10月17日,美国商务部出台了出口管制清单的ECNN 3A090和4A090要求,以进一步限制高性能AI芯片的出口,同时将13家中国公司列入实体清单。在新规发布之前,超过旧规性能指标限制的芯片仅为英伟达A100,但当加入性能密度指标后,新规不仅限制了厂商出略低于性能标准的芯片以规避限制情况,同时针对数据中心芯片与非数据中心芯片进行了不同的限制约定,使更多的英伟达芯片受到禁令限制。修改后的出国管制设计产品包括但不限于:英伟达A100、A800、H100、H800、L40、L40S以及RTX 4090产品。实际上,任何集成了一个或多个及以上的芯片的系统,包括但不限于英伟达DGX、HGX系统,都在新规涵盖范围之内。
■全球科技巨头纷纷布局算力芯片,AI浪潮势不可挡:
AMD推出的“MI系列+Infinity Fabric+ROCm平台”,性能强劲,成为英伟达全球范围内最强劲的对手。特斯拉自研Dojo超算服务器助力自动驾驶,在芯片间互连技术上独具特色,具备强大的扩展性。Intel推出GPU系列芯片和oneAPI开发平台,不断完善其AI数据中心布局。Google推出Cloud TPU解决方案,在机器学习领域。Meta布局自研AI生态,2020年正式推出第一代MTIA方案,侧重于处理低/中复杂度模型。英伟达在GPU领域深耕数十年,根据Jon Peddie Research(JPR)报告显示,2023年Q1,英伟达GPU市场份额达到84%,Q2达到80%,但全球各大科技巨头结合其自身优势纷纷布局算力芯片。
■完整的芯片生态“软件+硬件”缺一不可,华为推出全系列昇腾解决方案:
一个完整的芯片生态中仅有硬件芯片是不够的,软件系统开发的便捷性以及现有系统的迁移难度同样至关重要。现阶段英伟达通过其“芯片+NVLINK+CUDA”构建产品高护城河,在GPU市场长期占据全球市场领导地位。华为推出全系列昇腾解决方案,包括自研的昇腾芯片+高速芯片间接口+AI计算架构,从软硬件上和主流厂商对标,昇腾芯片基于自研的达芬奇架构,功耗低,产品性能优异,从官方披露的数据来看,2019年推出的昇腾910,在半精度FP16运算速度可达320TFLOPS,整型INT8算力可达640TOPS,英伟达A100的FP16运算性能为312TFLOPS。