2月9日，ChatGPT官方网站已无法登录。根据页面信息显示，目前其官网“已经满负荷”。

翻译：我们出现了远超预想的(运算)需求，请再坚持一下并等待我们将系统扩展。

ChatGPT出现崩溃只是算力紧张的一个缩影，随着人工智能发展，全球市场对于算力的需求也将出现快速的增长。

ChatGPT算力核心—GPGPU

提到算力，首先不得不说的就是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)。CPU最大的特点是全能，作为中央处理器，其性能被平均分为多个模块，也因此CPU可以完成绝大多数指令下的任务，整体属于一款较为均衡的产品。随着性能的要求提高，普通的CPU已经很难满足部分人的需求，GPGPU就应市场需求而生。

GPGPU是一种去掉了GPU图形处理部分内容，而仅保留了科学计算、AI训练、推理任务等通用计算类型的GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units，通用图形处理器)。

如果说普通CPU的计算能力是小溪流，那么GPGPU的计算能力就是并行了注入多条河流的大江长河。在未来人工智能爆发的时代，其远优于CPU的运算性能，决定了这个GPU家族的“变种”在算力领域将“挤走”传统的CPU，大规模应用于算力市场中。

事实上，此前就有消息表示，ChatGPT已导入了至少1万个英伟达高端的GPGPU，不论此消息是否属实，ChatGPT至少很大概率使用了大量的GPGPU，并且好像已投入的部分还不够用，需要更多。一个高端GPGPU动辄数十上百万，这样看来，GPGPU的市场空间可能会非常大。

GPGPU生态：英伟达全球领先，国内海光信息领军

国内的GPGPU生态起步较晚，但近年来不断的投入，也在2022年有了一定的成绩。而以CPU为主要产品的海光信息，也已研发出了基于GPGPU的DPU(Data Processing Unit，中央处理器分散单元)产品，该产品其实是GPGPU的一种。其兼容“类 CUDA”环境，解决了产品推广过程中的软件生态兼容性问题。公司通过参与开源软件项目，并实现与 GPGPU 主流开发平台的兼容。

海光信息—国产CPU厂商领军者，公司DCU不逊于英伟达

海光成立 8 年以来专注于 先进微处理器事业，2016 年与 AMD 成立合资子公司获得技术授权与 支持，加入 x86 阵营。公司主要产品包括通用处理器 CPU 及协处理器 DCU，经过多年研发形成丰富的产品矩阵，逐渐进入量产。

未来几年内，中国人工智能芯片市场规模将保持年均 40%至 50%的增长速度，到 2024 年，市场规模将达到 785 亿元。而随着人工智 能相关技术的进步，应用场景将更加多元化，GPGPU 通用性好和软件生态系统完善的 优势会进一步展现出来，成为该领域的主流解决方案。GPGPU 在我国人工智能芯片领 域也将占据较大比例的市场份额，迎来增长机会。

 海光DCU 属于 GPGPU 的一种，用于人工智能

海光 DCU 协处理器全面兼容 ROCm GPU 计算生态，海光 DCU 协处理器能够较好地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件，软 硬件生态丰富，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等计算密集 类应用领域，主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供高性能、 高能效比的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。

海光CPU产品性能不逊于行业巨头Intel

和市场主导的 Intel 相比，海光产品性能总体相当。区分产品定位对标 Intel 公司，通过综合比较处理器市场定位、核心数量、产品售价等因素，选取 Intel 在 2020年发布的 6 款至强铂金系列产品和海光 7285 进行性能比较，可见海光 7285 CPU 的SPEC CPU 2017 的实测性能与国际领先芯片设计企业 Intel 同期发布的主流处理器产品的实测性能总体相当。

海光DCU产品性能同样不逊色英伟达高端 GPU（型号为 A100）以及AMD 公司高端 GPU （型号为 MI100）

海光 DCU 系列产品于 2021 年实现商业化应 用，选取公司深算一号和国际领先 GPU 厂商 NVIDIA 公司高端 GPU（型号为 A100） 及 AMD 公司高端 GPU 产品（型号为 MI100）进行对比，在典型场景下，公司深算一号指标达到国际上同类型高端产品的水平，通过不断的技术创新和设计优化，产品迭代更新，推动海光 DCU 广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等更多领域。