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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>AI革(ge)命(ming)之(zhi)算(suan)力(li)|前(qian)瞻(zhan)行(xing)業(ye)

人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)要(yao)想(xiang)持(chi)續(xu)發(fa)展(zhan)，算力必(bi)須(xu)快(kuai)速(su)提(ti)上(shang)去(qu)，空(kong)間(jian)和(he)機(ji)會(hui)不(bu)言(yan)而(er)喻(yu)。

文(wen)/每(mei)日(ri)財(cai)報(bao) 劉(liu)鋒(feng)

世(shi)界(jie)經(jing)濟(ji)論(lun)壇(tan)发布(bu)的(de)最(zui)新(xin)报告(gao)顯(xian)示(shi)，未(wei)來(lai)五(wu)年(nian)內(nei)，由(you)於(yu)人工智能、數(shu)字(zi)化(hua)以(yi)及(ji)綠(lv)色(se)能源(yuan)轉(zhuan)型(xing)和供(gong)應(ying)鏈(lian)回(hui)流(liu)等(deng)其(qi)他(ta)经济发展，全(quan)球(qiu)近(jin)四(si)分(fen)之壹(yi)的工作(zuo)崗(gang)位(wei)將(jiang)发生(sheng)變(bian)化。

當(dang)然(ran)，不同(tong)的國(guo)家(jia)会因(yin)為(wei)人工智能技(ji)術(shu)的差(cha)異(yi)，取(qu)代(dai)速度(du)也(ye)会有(you)所(suo)差异。而目(mu)前這(zhe)種(zhong)取代趨(qu)勢(shi)的快慢(man)，並(bing)不受(shou)制(zhi)于人工智能技术本(ben)身(shen)的发展，而是(shi)受制于算力。

所以AI要想繼(ji)续发展，算力是第(di)一位。

ChatGPT的總(zong)算力消(xiao)耗(hao)大(da)約(yue)为3640PF-days（每秒(miao)計(ji)算一千(qian)萬(wan)億(yi)次(ci)，需(xu)要计算3640天(tian)），且(qie)隨(sui)著(zhe)持续進(jin)化叠(die)代，GPT所需的算力規(gui)模(mo)還(hai)在(zai)呈(cheng)指(zhi)数上升(sheng)。據(ju)OpenAI首(shou)席(xi)執(zhi)行官(guan)Sam Altman透(tou)露(lu)，GTP-5的參(can)数量(liang)将是GTP-3的100倍(bei)，需要的计算量則(ze)是GTP-3的200-400倍。

千亿美(mei)金(jin)GPU

TrendForce 預(yu)计 ，2023 年全球 AI 服(fu)務(wu)器(qi)（推(tui)理(li)）出(chu)貨(huo)大约在 14.4 万臺(tai)，到(dao) 2026 年预计實(shi)現(xian)出货量 20.0w 台。假(jia)設(she)訓(xun)練(lian) AI 服务器和推理 AI 服务器的比(bi)例(li)为 1:4，则可(ke)以得(de)到 2023/2026 年训练服务器的数量大约为 3.60/5.00 万台。

GPU 在 AI 服务器中(zhong)價(jia)值(zhi)量占(zhan)比接(jie)近 50%。

以 Nvidia DGX A100 为例，其搭(da)載(zai)了(le) 8 張(zhang) Nvidia A100 Tensor GPU，根(gen)据新浪(lang)科(ke)技数据，Nvidia DGX A100 售(shou)价约为 19.9w 美金；Nvidia A100 Tensor 价格(ge)为 1.00~1.20w 美金。按(an)照(zhao) 1.20w 美金售价计算可 得出 GPU 在 Nvidia DGX A100 价值量占比约为 48.24%。

GPU 是圖(tu)形(xing)處(chu)理器的簡(jian)稱(cheng)，它(ta)是一种專(zhuan)門(men)用(yong)于处理图形、視(shi)頻(pin)、遊(you)戲(xi)等高(gao)性(xing)能计算的硬(ying)件(jian)设備(bei)。GPU 相(xiang)對(dui)于傳(chuan)統(tong)的中央(yang)处理器（CPU）而言，其擁(yong)有更(geng)多(duo)的计算核(he)心(xin)和更快的内存(cun)帶(dai)寬(kuan)，能夠(gou)大幅(fu)度提高计算效(xiao)率(lv)和图形渲(xuan)染(ran)速度。现階(jie)段(duan)，随着例如(ru)英(ying)偉(wei)達(da) A100、H100等型號(hao)產(chan)品(pin)的发布，GPU在算力方(fang)面(mian)的優(you)势相較(jiao)于其他硬件具(ju)有较大优势，GPU 的工作也從(cong)一開(kai)始(shi)的图形处理逐(zhu)步(bu)转化为计算。

游戏和娛(yu)樂(le)市(shi)場(chang)一直(zhi)是GPU市场的主(zhu)要驅(qu)動(dong)力，因为这些(xie)領(ling)域(yu)需要高性能的 GPU来支(zhi)持更高質(zhi)量的游戏畫(hua)面和娱乐内容(rong)。同時(shi)人工智能和机器學(xue)習(xi)的发展对GPU市场也有 着巨(ju)大的影(ying)響(xiang)，因为这些技术需要大量的计算能力，而 GPU可以提供比CPU更高的效率。此(ci)外(wai)，科学和研(yan)究(jiu)领域的需求(qiu)以及新興(xing)市场（如游戏机和数据中心）也对 GPU 市场的规模产生了影响。根据 Verified Market Research 数据，2021 年全球 GPU 市场规模为 334.7 亿美金，预计到 2030年将达到 4473.7 亿美金，期(qi)间 CAGR 33.3%。

在集(ji)成(cheng)電(dian)路(lu)中，Intel 創(chuang)始人之一戈(ge)登(deng)摩(mo)爾(er)曾(zeng)今(jin)提出：集成电路上的可容納(na)晶(jing)體(ti)管(guan)数量大约在 24 個(ge)月(yue)就(jiu)会增(zeng)加(jia)一倍，後(hou)续这个 时间被(bei)更新为 18 个月。目前在 GPU 领域，英伟达创始人之一黃(huang)仁(ren)勛(xun)也給(gei)出了自(zi)己(ji)的理 解(jie)：GPU 性能提升一倍所需的时间约为 1 年，这相较于摩尔定(ding)理在集成电路中的速度提升了 1.5 倍左(zuo)右(you)。

根据英伟达总裁(cai) Bill Dally 表(biao)示，自 2012 年开始直到 2021 年的 A100 产品面世，GPU 單(dan)芯(xin)片(pian)推理性能提升了约 317 倍，而其中工藝(yi)制程(cheng)僅(jin)由 28nm 提升至(zhi) 7nm。

国产替(ti)代，势在必行

全球範(fan)圍(wei)内，人工智能、雲(yun)端(duan)计算和獨(du)立(li) GPU主要为英伟达主導(dao)，旗(qi)下(xia)深(shen)度学习旗 艦(jian) GPU 产品 A100 和 H100 最高浮(fu)點(dian)算力分別(bie)实现 19.5 TFLOPS 和 67 TFLOPS；PC GPU由于涵(han)蓋(gai)集成 GPU，英特(te)尔由于为全球 CPU 龍(long)頭(tou)，使(shi)其在 PC GPU 中份(fen)額(e)最高。根据 Jon Peddie Research 数据，2022 年四季(ji)度 PC GPU中，英特尔、英伟达、AMD 份 额分别为 71%、17%、12%；2022Q4 独立 GPU 中，英特尔、英伟达、AMD 份额分别为 6%、85%、9%。

2022 年 8 月，美国政(zheng)府(fu)通(tong)知(zhi)英伟达，其需要獲(huo)得許(xu)可才(cai)能够向(xiang)中国和俄(e)羅(luo)斯(si)出口(kou)任(ren)何(he)基(ji)于最新架(jia)構(gou)的 A100 GPU 或(huo) DGX/HGX 等系(xi)统，同时該(gai)項(xiang)规定也同时適(shi)用于最新发布的 H100 GPU 或者(zhe)实现類(lei)似(si)功(gong)能的产品。

国产替代，势在必行。

国产 GPU 廠(chang)商(shang)近幾(ji)年不斷(duan)湧(yong)现，其中景(jing)嘉(jia)微(wei)是国内首家成功研制国产 GPU 芯片并实现大规模工程应用的企(qi)业，掌(zhang)握(wo)了包(bao)括(kuo)芯片底(di)層(ceng)邏(luo)輯(ji)/物(wu)理设计、超(chao)大规模电路集成驗(yan)證(zheng)、模擬(ni)接口设计、GPU 驱动程序(xu)设 计等關(guan)鍵(jian)技术，在GPU体系結(jie)构、图形繪(hui)制高效处理算法(fa)、高速浮点運(yun)算器设计、可復(fu)用模塊(kuai)设计、快速大容量存儲(chu)器接口设计、低(di)功耗设计等方面有深厚(hou)的技术積(ji)累(lei)，先(xian)后研制成功 JM5系列(lie)、JM7 系列、JM9 系列等具有自主知識(shi)产權(quan)的高性能 GPU 芯片，为国内GPU的突(tu)破(po)发展做(zuo)出了突出的貢(gong)獻(xian)。

寒(han)武(wu)紀(ji)成立于 2016 年，专註(zhu)于 AI 芯片的研发和创新。云端产品線(xian)方面，公(gong)司(si)已(yi)先后推出了思(si)元(yuan) 100、思元 270、思元 290 和思元 370 芯片及相应的云端智能加速卡(ka)系列产品、训练整(zheng)机。與(yu)互(hu)聯(lian)網(wang)行业、金融(rong)领域及多个行业客(ke)戶(hu)展开了合(he)作。邊(bian)緣(yuan)产品线方面，公司面向边缘计算场景推出的思元 220 芯片和边缘智能加速卡已落(luo)地(di)多家头部(bu)企业，自发布以来累计銷(xiao)量突破百(bai)万片。

沐(mu)曦(xi)集成电路于 2020 年 9 月成立，核心成員(yuan)平(ping)均(jun)拥有近 20 年高性能 GPU 产品端到端研发经验，其打(da)造(zao)全棧(zhan) GPU 芯片产品，推出 MXN 系列 GPU（曦思）用于 AI 推理，MXC 系列 GPU（曦云）用于 AI 训练及通用计算，以及 MXG 系列 GPU（曦彩(cai)）用 于图形渲染，滿(man)足(zu)数据中心对“高能效”和“高通用性”的算力需求。沐曦的产品均采(cai)用完(wan)全自主研发的 GPU IP，拥有完全自主知识产权的指令(ling)集和架构，配(pei)以兼(jian)容主流 GPU 生態(tai)的完整軟(ruan)件栈（MXMACA），具备高能效和高通用性的天然优势，能够为客户构建(jian)软硬件一体的全面生态解決(jue)方案(an)。

壁(bi)仞(ren)科技首先聚(ju)焦(jiao)云端通用智能计算，逐步在人工智能训练和推理、图形渲染等多个领域趕(gan)超现有解决方 案，实现国产高端通用智能计算芯片的突破。

2022 年，壁仞科技推出旗下首款(kuan)旗舰 GPU 芯片BR100，其采用 7nm 制程，支持 PCIe 5.0 接口，根据壁仞科技发布会，BR100 16 位浮点算力达到 1000T 以上，8 位定点算力达到 2000T 以上，单芯片峰(feng)值算力达 PFLOPS 級(ji)别。

由于算力緊(jin)缺(que)，ChatGPT近期频繁(fan)下調(tiao)提問(wen)限(xian)制次数，GPT-4的提问上限次数先后从每4小(xiao)时100次下调到50次。4月5日，OpenAI一度暫(zan)停(ting)了Plus付(fu)費(fei)会员的申(shen)請(qing)。人工智能要想持续发展，算力必须快速提上去，空间和机会不言而喻。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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