英偉達最大的對手出現了

英偉達最大的對手出現了
2023年07月19日 23:56 市場資訊

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  來源:華爾街見聞

  芯片三巨頭鏖戰AI。

  作者 | 周智宇

  編輯 | 張曉玲

  一周漲價30%,單片售價超十萬。人工智能的火熱,芯片的短缺,讓英偉達A800成了市場上炙手可熱的硬通貨。

  趁此東風,英偉達CEO黃仁勛一舉成為和馬斯克并肩,最受矚目的企業家之一。英偉達的市值也飆升至1.17萬億美元,成了市場上最熱門的科技公司。

  然而一面是高端AI芯片的稀缺,一面則是“百模大戰”,下游對算力需求高漲。面對才不過剛剛起勢的市場,大大小小的競爭對手們,都在奮力追趕。它們希望打破眼下“AI芯片=英偉達”的格局,從這個萬億級的市場里分得一杯羹。

  就在7月11日,英特爾在北京發布了專供中國市場的AI處理器Gaudi 2,它對標英偉達100系列,專為訓練大語言模型而構建。

  Gaudi 2的推出,意味著AI芯片市場里又有一位巨頭下場。在英特爾之前,AMD也推出了自家的AI產品。英偉達、英特爾、AMD這三家從PC時代就鏖戰不止的芯片三巨頭,又在AI時代里正面交鋒。

  AI芯片市場里不會一家獨大,隨著一位位巨頭入場,一場全新的競逐,開始了。

  交鋒

  借著推出Gaudi 2,英特爾向英偉達發起了正面進攻。

  PC市場萎縮以及數據中心業務走軟,讓英特爾業績承壓。原本是服務器芯片市場“一哥”的英特爾的市場份額,被AMD等競爭對手蠶食。人工智能浪潮帶來對算力的需求,則讓英特爾看到了新的發力點。

  Gaudi2由英特爾2019年斥資20億美元收購的AI初創公司Habana Labs 設計,從推出的一開始,Gaudi平臺就是為云端和數據中心提高深度學習訓練效率而構建。

  發布會現場,英特爾公司執行副總裁、數據中心與人工智能事業部總經理Sandra Rivera花了大量時間介紹Gaudi 2的性能,對比的對象,就是英偉達高端GPU 100。

  從演示的數據看,比如說Bert模型預訓練,Gaudi 2 的性能是英偉達A100的1.7倍。至于更先進的英偉達H100,Habana Labs的首席運營官Eitan Medina表示,Gaudi 2 是目前為能夠替代英偉達H100進行LLM訓練的“唯一替代品”。在MLPerf 3.0 基準測試中,僅有Gaudi 2 與H100能夠進行GPT-3訓練。

  從目前的數據來說,基于 GPT-3模型訓練,Gaudi 2與H100尚有一定差距,單個H100的性能是Gaudi 2的3.6倍。不過Eitan Medina表示,隨著9月英特爾發布對FP8的軟件支持與新功能,Gaudi2的性價比預計將超越H100。

  性價比,是Gaudi 2對抗英偉達100系列的一個核心優勢。Eitan Medina表示,Gaudi2在運行ResNet-50時,每瓦性能約是英偉達A100的2倍,運行 1760 億參數 BLOOMZ 模型的每瓦性能,則大概是A100 的1.6倍。

  也就是說,在提供不錯的性能的同時,Gaudi 2在能耗上明顯優于英偉達A100,并且Gaudi 2也能從性價比層面挑戰H100。英特爾也借此成為目前一眾英偉達的挑戰者中,最具競爭力的對手。

  盡管同A100類似,Gaudi 2為了符合美國工業與安全局相關規定,與國際版存在差別。不過Eitan Medina表示,中國版Gaudi 2在整體性能上與國際版差別不大。明年計劃推出的5nm Gaudi 3,也會在合規的情況下,提供給中國客戶。

  目前,英特爾已經與浪潮信息、新華三和超聚變等國內服務器廠商,以及百度智能云等公司展開合作。浪潮信息副總裁、浪潮AI&HPC產品線總經理劉軍也表示,聯合英特爾發布新一代AI服務器NF5698G7,支持8顆Gaudi2。

  此外,Sandra Rivera透露,到2025年的時候,英特爾會把Gaudi的AI芯片和GPU兩條產品線進行整合,屆時會推出一個更完整的下一代GPU產品。通過廣泛的產品線,滿足各種不同的需求。

  競逐

  英特爾不是首家向英偉達發起沖鋒的芯片巨頭。

  去年6月,AMD也推出CPU+GPU架構的Instinct MI300,進軍AI訓練市場。隨后在今年6月,AMD又通過祭出高達192 GB HBM內存的MI300X,進一步為滿足大模型訓練進行優化。

  AMD的數據中心硬件主管Forrest Norrod稱,ChatGPT引領的AI熱潮讓AMD也感到意外。業內還是迫切希望英偉達有一個競爭對手,能夠在英偉達的芯片之外,還有一個替代的選項。

  事實也是如此。日益增長的大模型訓練需求,與產能受限,讓英偉達充滿了“幸福的煩惱”。英偉達方面透露,其訂單已經排至2024年,像H100在明年一季度之前都處于售罄狀態。

  前不久的世界人工智能大會(WAIC)上,清華大學電子工程系主任汪玉也強調了目前算力資源的緊張。他表示,部署成本高、模型算力缺口大以及國產芯片生態需要擴張和構建,是目前大模型落地的三大挑戰。

  算力需求持續增長,以及大模型玩家渴望通過使用更優秀產品,以減少與OpenAI等廠商算力支持差距,都讓市場里對算力的需求高企。半導體市場里的玩家也隨之迎來全新的機遇。

  Sandra Rivera表示,在一季度,人工智能帶來的芯片需求,讓英特爾包括Gaudi在內的產品需求翻了至少兩倍。此外,在AI用例及市場需求爆發式增長的時候,第四代至強處理器也有很好的市場回響。

  按照摩根士丹利的預計,包括英偉達和AMD的GPU、AI計算專用芯片以及這些芯片的外包生產在內,今年全球AI計算半導體市場年銷售規模大概會在430億美元。四年內,全球AI計算半導體市場銷售額會達到1250億美元。這在全球半導體受消費電子銷售放緩,收入下降預期中,是一個增長的亮點。

  這個萬億人民幣的市場,也自然吸引了大小玩家,前赴后繼地蜂擁而入。他們相信,市場里不止有一個英偉達。

  英偉達確實有自己的壁壘。GPU相比CPU在并行計算能力、內存帶寬等性能和浮點運算速度上具備明顯優勢,英偉達也借此在模型訓練和推理上先行一步,領先了AMD和英特爾等玩家。英偉達統一計算設計架構CUDA也靠著封閉的生態,形成了自己的軟件生態,綁定了百萬計的開發者。

  Sandra Rivera也承認,在目前進行人工智能、AI運算的時候,很多人都在用CUDA。然而在她的觀察中,很多大模型的開發者不會做這么底層的開發,會在PyTorch、TensorFlow上做創新。

  這也是英特爾等玩家的機遇。Sandra Rivera認為,軟件開發或者開發者生態一直是英特爾的強項,在數據中心領域,除了CUDA,就是英特爾的X86軟件生態。英特爾則希望為擺脫封閉生態系統,尋求效率與規模的的客戶提供更具競爭力的選擇。

  除了英偉達、AMD和英特爾三個芯片巨頭,市場上仍有大玩家摩拳擦掌,準備下場。馬克·扎克伯格旗下的Meta Platforms在7月18日宣布,將攜手高通,采用高通芯片,以在手機和個人電腦上運行Meta新大型語言模型Llama 2;馬斯克也在xAI會議上表示,準備自研AI芯片。

  在火熱的“百模大戰”之外,硬件端的戰役也已打響。傳統芯片巨頭和不斷涌現的新玩家們在AI上戰得火熱,如今浪潮初起,一場全新領域里的王者之爭,方拉開序幕。

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責任編輯:郭明煜

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