國產(chǎn)芯片的“算力之困”，確實(shí)撕開了一道口子。

　　當(dāng)下的AI賽場上，英偉達(dá)無疑是最閃耀的一顆明星。

　　十多年來，英偉達(dá)在生產(chǎn)能夠執(zhí)行復(fù)雜AI任務(wù)(如圖像、面部和語音識別)的芯片方面，建立了幾乎無法撼動的*地位。

　　然而，凡事總有變化。

　　近期，隨著谷歌、IBM等巨頭開始在芯片方面一齊發(fā)力，GPU領(lǐng)域的競爭格局，開始有了些微妙的改變。

　　最近，IBM推出一款全新的14nm模擬AI芯片，效率達(dá)到了最*GPU的14倍。

　　其*的亮點(diǎn)，就是借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物大腦中運(yùn)行的關(guān)鍵特征，來減少能耗。從而*限度地減少人們在計(jì)算上花費(fèi)的時(shí)間和精力。

　　同樣的，身為科技巨頭的谷歌，也在8月底的GoogleCloudNext2023大會上，發(fā)布了一款全新AI芯片CloudTPUv5e，專為大模型訓(xùn)練推理所設(shè)計(jì)。

　　具體來說，CloudTPUv5e允許多達(dá)256個(gè)芯片互連，聚合帶寬超過400Tb/s和100petaOps的INT8性能。

　　根據(jù)速度基準(zhǔn)測試，在CloudTPUv5e上訓(xùn)練和運(yùn)行人工智能模型的速度提高了5倍。

　　由此可見，各大巨頭其實(shí)并不甘于在算力問題上永遠(yuǎn)被英偉達(dá)“卡脖子”，并開始紛紛推出了各自的芯片，對英偉達(dá)的GPU霸權(quán)地位發(fā)起了“圍攻”。

　　那么，在英偉達(dá)深不見底的護(hù)城河面前，這樣的挑戰(zhàn)前景究竟如何?

　　01 “霸主”的遠(yuǎn)慮

　　英偉達(dá)的江山還能坐多久?

　　從某種程度上說，決定這件事的，不僅僅是英偉達(dá)本身的創(chuàng)新能力，還有科技發(fā)展固有的定律。

　　作為計(jì)算機(jī)行業(yè)的黃金定律，摩爾定律一直指導(dǎo)著芯片開發(fā)。

　　但是隨著芯片工藝升級速度的放緩，圍繞在這一定律身上的爭議也在不斷擴(kuò)大。

　　所謂摩爾定律，指的是集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目在大約每經(jīng)過18個(gè)月到24個(gè)月便會增加一倍。

　　然而，隨著芯片技術(shù)的不斷發(fā)展，摩爾定律正逐漸遭遇瓶頸。

　　CIC灼識咨詢曾披露，受制于芯片尺寸的物理極限、光刻技術(shù)、隧道效應(yīng)、功耗和散熱、供電能力等問題，從5nm到3nm再到2nm，其間隔都超過了2年時(shí)間。

　　面對這種情況，即使是以“刀法精湛”著稱的黃仁勛，也不得不無奈地宣布“摩爾定律已死”，漲價(jià)身不由己!

　　其在去年發(fā)布的 AD102(RTX4090) 芯片，尺寸為 608mm，這僅比 628mm 的 GA102(RTX3090Ti)略小。

　　按照這樣的技術(shù)路徑，傳統(tǒng)GPU的天花板，似乎已經(jīng)越來越近。

　　也正因如此，各路巨頭在解決算力之困的同時(shí)，也在積極地“另辟蹊徑”，找到一條有別于傳統(tǒng)路線的破局之策。

　　前面提到的IBM模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的類腦芯片，就是這樣的嘗試之一。

　　然而，在面對傳統(tǒng)芯片瓶頸方面，業(yè)界存在著很多種不同的方案，比如量子芯片、光子芯片、類腦芯片，但如同當(dāng)年GPU取代CPU，成為今天AI計(jì)算的主力一樣，在多種技術(shù)路徑的博弈中，最終往往會有一個(gè)“*”的路徑勝出，成為新時(shí)代通用的芯片范式。

　　而這樣的“*”路徑，則理應(yīng)是一種在技術(shù)成熟度、通用性和市場需求等方面，都做到了較好兼顧的一種方案。

　　就目前的情況來看，量子芯片、光子芯片、類腦芯片等都還處于研發(fā)階段，其技術(shù)成熟度還有待實(shí)踐的檢驗(yàn)。

　　此外，量子芯片、光子芯片、類腦芯片等都是針對特定的計(jì)算問題而設(shè)計(jì)的，其在通用性、兼容性上，往往還存在著一定的不足，

　　例如量子芯片適合解決一些經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以解決的重要問題。光子芯片適合解決一些高速數(shù)據(jù)處理和傳輸?shù)膯栴}，如光通信、光互連、光計(jì)算等。

　　而綜合比較下來，目前最有可能勝出的方案，則是多種芯片模塊組合的超異構(gòu)計(jì)算。

　　02 新的賽道

　　什么是超異構(gòu)計(jì)算?

　　簡單來說，就像是一個(gè)拼圖游戲，把不同的芯片模塊(如CPU、GPU、FPGA等)按照不同的規(guī)則和目標(biāo)來拼接，形成不同的計(jì)算方案。從而處理不同類型的數(shù)據(jù)和工作負(fù)載的技術(shù)。

　　超異構(gòu)計(jì)算的目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算的*化，即在性能、功耗、延遲等方面達(dá)到*的平衡。

　　在CPU同構(gòu)計(jì)算階段，100%工作由CPU完成;

　　但在GPU異構(gòu)階段，80%工作由GPU完成，CPU只完成剩余的20%的工作;

　　而在超異構(gòu)計(jì)算階段，則80%的工作由各類更高效的DSA完成，GPU只完成剩余20%工作的80%，即16%的工作，剩余的4%交給CPU。

　　這里的DSA，是一種針對特定領(lǐng)域和場景的計(jì)算單元，可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和算法加速。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)、圖形處理器(GPU)、數(shù)字信號處理器(DSP)、視覺處理器(VPU)、安全處理器(SPU)等 。

　　這些“術(shù)業(yè)有專攻”的特定芯片可以比傳統(tǒng)的GPU更快、更省電、更小巧、更靈活。

　　但同時(shí)，由于高度特化的DSA不太適合做其他方面的工作。所以，還需要用到一些GPU和CPU來輔助和協(xié)調(diào)這些芯片，完成剩下的一些計(jì)算工作。

　　這樣，在“專人專職”的分工搭配下，芯片就可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算的*化，即在性能、功耗、延遲等方面達(dá)到*的平衡。

　　在面對AI大模型、自動駕駛、元宇宙等新興的領(lǐng)域和應(yīng)用場景時(shí)，AI要做的事情越來越多，越來越難，而傳統(tǒng)的同構(gòu)芯片已經(jīng)跟不上AI的步伐，難以給AI提供足夠的算力和速度。

　　而超異構(gòu)計(jì)算可以提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)和工作負(fù)載，動態(tài)地分配和調(diào)度計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)計(jì)算的自適應(yīng)和智能。

　　具體來說，超異構(gòu)計(jì)算可以分為兩種模式：靜態(tài)超異構(gòu)計(jì)算和動態(tài)超異構(gòu)計(jì)算。

　　靜態(tài)超異構(gòu)計(jì)算，是指在設(shè)計(jì)階段就確定好各個(gè)處理器之間的分工和協(xié)作方式，適用于一些穩(wěn)定且可預(yù)測的場景，如視頻編解碼、圖像處理等;

　　動態(tài)超異構(gòu)計(jì)算是指在運(yùn)行時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和工作負(fù)載來動態(tài)地選擇和調(diào)度最合適的處理器，適用于一些更具變化的場景，如云計(jì)算、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等;

　　通過這類“動靜結(jié)合”的方式，超異構(gòu)計(jì)算就能靈活調(diào)整負(fù)載，實(shí)現(xiàn)高效地算力調(diào)度。

　　除此之外，從成本上說，超異構(gòu)計(jì)算同樣是一種有效降低大算力芯片成本的方案。

　　隨著傳統(tǒng)GPU芯片尺寸的不斷縮小，人們就需要更多的研發(fā)投入和更精密的制造設(shè)備，這就導(dǎo)致了成本的上升。

　　知名半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)Semiengingeering統(tǒng)計(jì)了不同工藝下芯片所需費(fèi)用，其中7nm節(jié)點(diǎn)需要的費(fèi)用已經(jīng)達(dá)到了2.97億美元;

　　但超異構(gòu)計(jì)算，卻憑借多種芯片間靈活的分工、協(xié)作，巧妙地解決了這一難題。

　　用一個(gè)形象的比喻來說，傳統(tǒng)GPU芯片就像是一輛跑車，要想讓它跑得更快，就需要不斷地改進(jìn)發(fā)動機(jī)、輪胎、剎車等部件，因而制造成本會成倍上升。

　　而超異構(gòu)計(jì)算就像是一輛多功能汽車，它可以根據(jù)不同的路況和需求，切換不同的驅(qū)動模式，如越野、運(yùn)輸、載客等，如此一來，就不用一味地改進(jìn)發(fā)動機(jī)(縮小芯片尺寸)來提高性能了。

　　03 彎道超車

　　正是由于這樣的優(yōu)勢，超異構(gòu)計(jì)算不僅突破了傳統(tǒng)GPU的瓶頸，并且也對了國產(chǎn)大算力芯片提供了“彎道超車”的歷史時(shí)機(jī)。

　　就目前來看，在超異構(gòu)計(jì)算的賽道上，英偉達(dá)等巨頭的布局也非常積極和全面，推出了Hopper超級芯片，與GraceCPU和BluefieldDPU集成，構(gòu)成一個(gè)完整的超異構(gòu)系統(tǒng)。

　　但國內(nèi)廠商也同樣開始在這一方向進(jìn)行了發(fā)力，如華為推出了鯤鵬920處理器，這是一款基于ARM架構(gòu)的高性能CPU，可以與華為自研的昇騰 AI 芯片和昆侖 AI 芯片實(shí)現(xiàn)異構(gòu)協(xié)同，支持云、邊、端等多種場景。

　　還有一些國內(nèi)廠商也在研發(fā)自己的超異構(gòu)芯片，例如紫光展銳推出了虎賁 T7520處理器，這是一款集成了CPU、GPU、NPU、ISP等多種計(jì)算單元的超異構(gòu)芯片，專為5G終端而設(shè)計(jì)。

　　從總體來說，超異構(gòu)計(jì)算是否會給國內(nèi)芯片廠商提供彎道超車的機(jī)會，主要取決于以下幾個(gè)因素：

　　·國內(nèi)芯片廠商在不同類型的計(jì)算單元上的技術(shù)水平和競爭力，例如CPU、GPU、DPU、FPGA等，以及它們之間的協(xié)同和優(yōu)化能力。

　　·國內(nèi)芯片廠商在高速互連和先進(jìn)封裝方面的創(chuàng)新能力和成本控制能力，例如 2.5D和3D堆疊技術(shù)，以及對不同工藝節(jié)點(diǎn)和架構(gòu)的兼容性和可擴(kuò)展性。

　　·國內(nèi)芯片廠商在統(tǒng)一軟件平臺方面的開發(fā)能力和生態(tài)建設(shè)能力，例如支持多種異構(gòu)設(shè)備的編程框架和管理平臺，對不同場景和應(yīng)用的適配能力。

　　在這三個(gè)方面，目前的國內(nèi)企業(yè)雖然有一定的探索和進(jìn)展，但總體而言，仍面臨不小的挑戰(zhàn)。

　　例如，不同類型的計(jì)算單元上的技術(shù)水平上，國內(nèi)仍存在著一定的短板，例如華為的鯤鵬920處理器雖然在性能上有所提升，但是在兼容性和生態(tài)方面還有不足。

　　在高速互連和先進(jìn)封裝方面，對于2.5D和3D堆疊等關(guān)鍵技術(shù)，目前國內(nèi)芯片廠商還沒有完全掌握，并且還依賴于國外供應(yīng)商。

　　而目前國內(nèi)廠商目前突破*，也*潛力的方向，是軟件平臺的開發(fā)能力上。

　　因?yàn)椋�超異�?gòu)計(jì)算的硬件多樣性和復(fù)雜性，給開發(fā)者帶來了很大的挑戰(zhàn)。

　　如果有一個(gè)統(tǒng)一的軟件平臺，可以屏蔽底層的細(xì)節(jié)，提供高效的編譯、調(diào)度、優(yōu)化等功能，那么就可以大大降低開發(fā)者的負(fù)擔(dān)，提高超異構(gòu)計(jì)算的可用性和普及性。

　　現(xiàn)階段，阿里云的異構(gòu)計(jì)算產(chǎn)品家族，包括GPU云服務(wù)器、FPGA云服務(wù)器和彈性加速計(jì)算實(shí)例 EAIS 等，提供了一系列的異構(gòu)計(jì)算服務(wù)和解決方案。

　　而華為的Atlas異構(gòu)計(jì)算平臺，基于自研的昇騰AI處理器，也提供了從芯片到云服務(wù)的全棧異構(gòu)計(jì)算解決方案。

　　綜合以上各種因素，以及英偉達(dá)自身的研發(fā)能力這一“動態(tài)變量”進(jìn)行考慮，未來芯片市場的競爭格局，大致會呈現(xiàn)如下態(tài)勢：

　　國內(nèi)芯片廠商未來5年在超異構(gòu)計(jì)算上的競爭水平，會有一定程度的提升和突破，解決部分算力“卡脖子”問題，但是還無法完全擺脫對英偉達(dá)等國外巨頭的依賴。

　　在一些特定的場景和應(yīng)用上，國內(nèi)芯片廠商可以與英偉達(dá) 等巨頭形成有效的競爭，例如在5G、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域，國內(nèi)芯片廠商可能會推出更適合本地化需求和環(huán)境的超異構(gòu)計(jì)算解決方案。

　　可以說，超異構(gòu)計(jì)算，確實(shí)為國產(chǎn)芯片的“算力之困”撕開了一道口子，但從長遠(yuǎn)來看，要想完全解決“卡脖子”問題，并與英偉達(dá)等巨頭形成對等競爭，仍是一個(gè)任重道遠(yuǎn)的過程。