GPU的發(fā)展史上存在一個很難繞開的名字那就是英偉達(dá)。英偉達(dá)之所以能夠占據(jù)GPU領(lǐng)域的絕對霸主地位是因?yàn)樗鼡碛袕?qiáng)大的GPU算力、CUDA生態(tài)、以及高速互聯(lián)技術(shù)三板斧。英偉達(dá)不僅重新定義了圖形處理技術(shù)，也為自己構(gòu)筑了足夠強(qiáng)大的護(hù)城河。

大模型的火爆，GPU已成為科技賽道炙手可熱的“硬通貨”。美國不斷擴(kuò)大的芯片禁令，讓原本就前途未知的中國半導(dǎo)體市場前景更加撲朔迷離。在這種卡脖子的尷尬處境下中國半導(dǎo)體行業(yè)廠家如何翻越英偉達(dá)這座高山實(shí)現(xiàn)突圍是當(dāng)下橫在每個半導(dǎo)體行業(yè)人眼前的難題。

面對歐美的科技鐵幕，群雄逐鹿成為國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)的主基調(diào)。國產(chǎn)自研GPU，換皮GPU，一時之間亂象叢生。GPGPU、通用GPU、全功能GPU、圖形GPU、渲染GPU、GPU+……在國內(nèi)，GPU命名上的文字游戲已經(jīng)被玩出花來。

目前國內(nèi)GPU芯片就功能來說大致分為三類，AI、HPC、渲染。AI就是英偉達(dá)近年推出的一系列用于深度學(xué)習(xí)的加速卡。HPC則是那些用在超算上的加速卡，支持雙精度的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，可以做科學(xué)計算。渲染就是比較傳統(tǒng)的做游戲、做桌面，做各種圖形化應(yīng)用。

·而對標(biāo)的國內(nèi)GPU廠家分類大致可分為，通用型全功能GPU：兼顧通用計算、AI加速計算和圖形渲染功能的GPU，如摩爾線程。

·GPGPU：去掉圖形渲染模塊、專注在加速計算的GPU，典型產(chǎn)品包括了壁仞B(yǎng)R100、天數(shù)智芯、瀚博、沐曦等。

·DSA芯片：專注于解決某一特定領(lǐng)域或應(yīng)用的需求，有著定制化的硬件和軟件。這里的代表是百度昆侖、燧原、寒武紀(jì)、阿里含光等。

那么后來者如何迎頭趕上？目前國產(chǎn)GPU與英偉達(dá)之間是否還存在天塹一般的差距？致力于成為”平替“的國產(chǎn)GPU算力困境集中在哪里？

首先，任何的GPU算力卡，拋開需求去談性能都是在耍流氓。浮點(diǎn)計算能力通常用來衡量GPU在執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算時的性能。而衡量浮點(diǎn)計算性能通常會考慮其單精度和雙精度浮點(diǎn)計算能力。

單精度和雙精度是指浮點(diǎn)數(shù)在計算機(jī)中的存儲方式和精度。單精度通常使用32位（4字節(jié)）來存儲一個浮點(diǎn)數(shù)，而雙精度則使用64位（8字節(jié)）來存儲。由于雙精度使用了更多的更多的位數(shù)來存儲數(shù)值，因此它可以表示更大范圍的數(shù)值，并在計算過程中具有更高的精度。英偉達(dá)的A100同時具備上述兩類能力。

大模型訓(xùn)練需要處理高顆粒度的信息，因此對于用于大模型訓(xùn)練的GPU芯片處理信息的精細(xì)度和算力速度要求更高，然而現(xiàn)階段國產(chǎn)的GPU多為單精度，在支撐大模型訓(xùn)練方面能力稍差。

其次在于軟件工具鏈的完善。眾所周知，芯片需要適配硬件系統(tǒng)、工具鏈、編譯器等多個層級，否則會出現(xiàn)這款芯片在某個場景能跑出90%的算力，在另一場景只能跑出80%效能的情景。而目前國內(nèi)的GPU廠家還不具備這樣繁榮的生態(tài)鏈，來支持開發(fā)人員進(jìn)行GPU程序地開發(fā)、調(diào)試和優(yōu)化。時至今日，英偉達(dá)的CUDA已成為全球AI基礎(chǔ)設(shè)施工具，主流的AI框架、庫、工具都以CUDA為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)。

還有一個更為重要的點(diǎn)在于目前英偉達(dá)還在不斷地縮減用戶成本。從單卡的價格來看，英偉達(dá)現(xiàn)在一卡難求，價格也隨之水漲船高，但從后續(xù)的大模型訓(xùn)練效率來審視就會發(fā)現(xiàn)英偉達(dá)的卡雖貴但效率絕無非議，就Blackwell架構(gòu)的GB100芯片而言，相比于H100，將成本和能源消耗降至1/25，在參數(shù)為1750億的GPT-3 LLM基準(zhǔn)測試中，GB200的性能達(dá)到了H100的7倍，因此黃老板有句著名發(fā)言：“買的越多，省的越多”，在一定的層面上是正確的。

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短時間超越英偉達(dá)幾乎是一件不可能完成的事情。蚍蜉尚能撼樹，英偉達(dá)并非毫無裂縫，科技巨頭圍堵，控告技術(shù)壟斷等等。當(dāng)前國家政策的大力扶持，從安全性以及自主可控的角度來考慮，GPU自研賽道都是長坡厚雪。但不管如何，國產(chǎn)算力化的大門正在徐徐打開。