美國25萬一張的顯卡,禁止向中國供應_風聞
科技每日推送-有趣有温度,给你科技新鲜度03-09 18:36
美國又雙叒要做妖了!
ChatGPT風靡全球后,科技巨頭們紛紛入局。而AI的硬件心臟,則由英偉達強勢把持着,佔據用於機器學習的圖形處理器市場的95%。
然而,現在英偉達的高性能GPU:A100和H100,都不允許賣給中國公司了!
這兩款GPU主要還是用在人工智能領域,高性能GPU缺貨,正成為限制中國AI研發的最直接因素之一。
不知道百度華為阿里騰訊,這次囤夠了顯卡沒?
A100出口管制
立即生效
早在2022年8月26日,美國政府就向英偉達下達了通知,要求對A100、H100進行新的出口管制許可,並立即生效。
美國政府表示,新的許可要求將解決所涵蓋產品,可能用於或轉移到中國和俄羅斯的軍事最終用途。
A100、H100是目前性能最強的數據中心專用GPU,市面上幾乎沒有可規模替代的方案。這兩款GPU的斷供,將對國內AI計算,帶來嚴重影響。
其中,A100是英偉達於2020年推出,專用於自動駕駛、高端製造、醫療製藥等AI推理或訓練場景。
A100芯片可以提供更快速度和更高計算能力,從而加快模型訓練和推理的速度,提高模型的性能和效率。
而另一款被禁售的H100,售價超25萬元,可被視為A100下一代GPU芯片。
事情出現了反轉,在英偉達的遊説下,重新獲得了美國政府的出口許可。在2023年3月1日之前,英偉達可以繼續給中國大陸提供A100產品。
現在,緩衝期限到了。中國企業已經很難獲取英偉達A100芯片。現在國內的A100芯片儲備,多是存貨,剩餘使用壽命約為4年-6年。
中國不少公司將面臨衝擊。
目前,國內的蔚來、小鵬、毫末智行等都在基於英偉達A100打造自動駕駛訓練中心。
另根據公開信息,英偉達在介紹關於A100時,展示出的客户商標中,還包含了中國的互聯網巨頭阿里巴巴、百度、騰訊、京東、小米。
25萬一張的顯卡
決定AI智商
你製作出的AI到底是人工智能,還是人工智障,主要看你跑通AI的算力和AI大模型。
3月1日,據研究機構TrendForce的測算,今年大火的ChatGPT,本質是1800億個參數的GPT-3.5大模型。
跑好這個大模型,需要的GPU芯片數量高達2萬枚。
為此,微軟Azure上部署了數萬枚A100、H100高性能芯片。這是第一個採用英偉達高端GPU構建的大規模AI算力集羣。
未來ChatGPT商業化後,所需的GPU芯片數量甚至超過3萬枚,算下來要花4.5億美元,真的十分燒錢。
而顯卡越多的公司,AI算力就越強,生成的答案不僅更加準確,而且還更“高級”,就拿AI繪畫為例,人像都可以做到真假難辨的程度。
在業內,公認的説法是:1萬枚英偉達A100芯片,是做好AI大模型的算力門檻。
而國內,擁有1萬張GPU的企業,少之又少。國內雲廠商,主要用的是英偉達中低性能產品,例如A10。
業內人士向科技每日推送表示,1萬枚英偉達A100的算力下,分析數據需要2周時間,隨後工程師再花費2周進行二次分析,篩選出更準確的數據。所以説數據更新一次大概需要1個月,算下來一年就更新12次。
如果GPU的性能更高,那麼數據更新的速度更快、準確度也更高。如果手上僅有中低性能芯片,可想而知,中國AI水平與國外的差距就越大了。
擁有1萬張英偉達A100的公司,國內大概只有一家,叫幻方量化,這是一家靠人工智能進行量化投資的對沖基金公司,於2015年創立。
目前,它是國內最大量化基金管理公司之一,在量化私募圈,素有“北九坤,南幻方”、“四大天王”的説法。
這1萬張英偉達A100顯卡,被用來構建超算集羣“螢火二號”,它每天執行32000個訓練作業,支撐着國內外50多個機構的AI模型研究工作。
最佳替代品
按照美國要求,未來將會限制出售性能等於或者超過A100的GPU產品。
中國的AI研發公司,能夠獲得的最佳替代品,應該就是英偉達的A800芯片,這是是A100的“閹割版”。
A800計算性能與A100基本相同,但數據傳輸速度被降低了30%。這會直接影響AI集羣的訓練速度和效果。
GPU數量不夠或性能不夠的結果是,AI推理和模型訓練的準確度不足,這會直接導致中國企業即使做出類似的對話機器人,機器人的“智商”會遠低於ChatGPT。
雖然性能被閹割,但是總比沒有強吧。所以A800在國內市場難逢對手。
英偉達官方定價約82000一張,但市場價格往往高於10萬元一張,而且常常處於缺貨狀態。
高性能GPU芯片缺貨,正制約着中國AI的發展。
結語
時至今日,發展自主芯片已經不再是一個有爭議的選擇題,而是必須要去做的事情。
近幾年,天數智芯、壁仞科技、摩爾線程等公司,都推出了自研的通用GPU產品。其中,2022年8月,壁仞科技發佈的壁仞100,突破了全球的算力記錄。但它尚未量產上市,後續能不能支稜起來,還需要時間的驗證。
在英偉達的“霸權”之下,中國企業想在市場上打開局面,真的充滿了挑戰。現在,國產GPU廠商,在自研路仍任重道遠。