人工智能讓GPU應(yīng)用越來(lái)越廣,國(guó)內(nèi)多家初創(chuàng)企業(yè)獲巨額投資
以終為始,方得始終。從開(kāi)始就要考慮到最終的結(jié)果,中國(guó)市場(chǎng)最終不需要那么多芯片公司,大浪淘沙,勝者為王。國(guó)產(chǎn)芯片公司創(chuàng)始人和投資人,也許從一開(kāi)始就心知肚明。適逢其時(shí),寫(xiě)此文章。浩浩蕩蕩的中國(guó)芯片創(chuàng)業(yè)大潮,也到了該退潮的時(shí)候。然而中國(guó)的創(chuàng)業(yè)者都是打不死的“小強(qiáng)”,這種倔強(qiáng)和韌性值得敬佩和尊重。但是,對(duì)行業(yè)的正確理解和認(rèn)知,是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者和投資人最基本的素質(zhì)和要求,否則,一腔熱情終將付諸東流,傷國(guó)傷民傷自己。每一個(gè)芯片創(chuàng)業(yè)者都要時(shí)刻記住,每一次政府補(bǔ)貼,都是納稅人的錢。
你在做有價(jià)值的芯片嗎?你在做一個(gè)有價(jià)值的芯片公司嗎?如果是,請(qǐng)努力做到該賽道的前三,否則會(huì)被淘汰。如何做到賽道的前三,首先要避免在努力和前進(jìn)的過(guò)程中死掉,活下來(lái)才有機(jī)會(huì)。
知道了如何死,才知如何活。今天就聊聊國(guó)產(chǎn)芯片公司面臨的幾種“死法”。據(jù)國(guó)外權(quán)威創(chuàng)業(yè)研究機(jī)構(gòu)調(diào)查表明,62%的創(chuàng)業(yè)公司死于創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)之間的內(nèi)部矛盾,創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)人數(shù)與創(chuàng)業(yè)成功與否也有一定的關(guān)系。
前段時(shí)間,諾領(lǐng)科技倒閉,在芯片行業(yè)掀起千層浪。從報(bào)道來(lái)看,2017年11月,王承周率先在國(guó)內(nèi)注冊(cè)成立了諾領(lǐng)科技。孔曉驊則在2018年第一周加入并迅速組建了一支12人的核心團(tuán)隊(duì),專注于蜂窩IoT無(wú)線通信領(lǐng)域芯片設(shè)計(jì)。然而就在完成2億元融資的2020年,作為核心人物的孔曉驊卻突然離開(kāi)了諾領(lǐng)科技,回到美國(guó)發(fā)展。創(chuàng)業(yè)公司核心技術(shù)創(chuàng)始人的離開(kāi),是諾領(lǐng)科技倒閉的關(guān)鍵因素。
“數(shù)字時(shí)代的關(guān)鍵資源是數(shù)據(jù)、算力和算法,其中數(shù)據(jù)是新生產(chǎn)資料,算力是新生產(chǎn)力,算法是新生產(chǎn)關(guān)系,三者構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代最基本的生產(chǎn)基石。”
2021年9月,中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書(shū)》中,用上述結(jié)論強(qiáng)調(diào)了算力在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)性作用。今年2月,多部委聯(lián)合印發(fā)通知,同意在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動(dòng)建設(shè)國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn),并規(guī)劃了10個(gè)國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群,這標(biāo)志著全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心體系——“東數(shù)西算”工程正式全面啟動(dòng)。
這項(xiàng)被稱為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“南水北調(diào)”“西電東送”“西氣東輸”的重大工程受到全社會(huì)高度關(guān)注。而在熱點(diǎn)背后,當(dāng)上千億參數(shù)的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型成為現(xiàn)實(shí),指引整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)尋找一條新的可行之路,縮短我們與通用智能的距離之時(shí),海量數(shù)據(jù)所引發(fā)的超大算力需求,導(dǎo)致了目前的一個(gè)客觀現(xiàn)狀:算力的發(fā)展始終未能跟上算法的發(fā)展,這對(duì)芯片半導(dǎo)體領(lǐng)域提出了新的挑戰(zhàn)。
怎樣實(shí)現(xiàn)“既能低功耗、又能高精度、還能大算力”,已成為“后摩爾時(shí)代”全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)體可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)與核心。
實(shí)際上,當(dāng)大洋彼岸的美國(guó)對(duì)我國(guó)芯片半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)一步步封鎖,通過(guò)不斷干預(yù)中國(guó)購(gòu)買光刻機(jī)、組建“芯片聯(lián)盟”阻礙中國(guó)發(fā)展先進(jìn)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)以來(lái),我國(guó)就在為擺脫芯片受制于人的局面大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。先是8月9日美國(guó)通過(guò)《2022年芯片和科學(xué)法案》,接著是8月31日,芯片巨頭英偉達(dá)和AMD均接到美國(guó)政府的要求,被限制向中國(guó)出口最新旗艦GPU計(jì)算芯片及板卡,一批擁有國(guó)產(chǎn)自主研發(fā)能力的半導(dǎo)體企業(yè)主動(dòng)或被動(dòng)地走入了大眾視野。
近日國(guó)際貿(mào)易政策的變化,讓國(guó)產(chǎn)GPU(圖形處理器)芯片備受關(guān)注。GPU有什么應(yīng)用價(jià)值?高性能GPU的國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)展如何?解放日?qǐng)?bào)·上觀新聞?dòng)浾卟稍L了業(yè)內(nèi)人士。
在他們看來(lái),高性能GPU的國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程正在提速,預(yù)計(jì)會(huì)在未來(lái)三年內(nèi)取得更大突破;另一方面,在集成電路先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝、端到端的EDA(電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化)工具等環(huán)節(jié),中國(guó)大陸與國(guó)際領(lǐng)先水平的差距,可能成為GPU國(guó)產(chǎn)化的制約因素。因此,產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界要在集成電路產(chǎn)業(yè)鏈上下游共同努力,才能實(shí)現(xiàn)GPU產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
GPU是圖形處理器的英文縮寫(xiě),在我們平時(shí)用的個(gè)人電腦、手機(jī)和平板電腦里就有,用來(lái)處理與圖像和圖形相關(guān)的運(yùn)算。作為電腦顯卡的核心部件,GPU使顯卡減少了對(duì)CPU(中央處理器)的依賴,可控制顯示器的正確顯示。尤其在處理三維圖形時(shí),電腦GPU的性能至關(guān)重要。
隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的興起,高性能GPU的應(yīng)用價(jià)值越來(lái)越大。沐曦集成電路(上海)有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官楊建博士介紹,從技術(shù)架構(gòu)角度,運(yùn)行人工智能算法的芯片可分為GPU芯片(通用芯片)、FPGA芯片(半定制化芯片)、ASIC芯片(全定制化芯片)和類腦芯片等4類,其中GPU芯片的適用范圍最廣。
憑借強(qiáng)大的并行數(shù)據(jù)計(jì)算能力,這類芯片已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的算力基石,主要應(yīng)用在人工智能模型訓(xùn)練與推理、高性能計(jì)算兩大領(lǐng)域。
在人工智能領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理這兩個(gè)環(huán)節(jié)都離不開(kāi)GPU.大數(shù)據(jù)訓(xùn)練是指用大量標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練人工智能系統(tǒng),開(kāi)發(fā)出具有特定功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。推理則是將新的數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型,讓它推理出各種結(jié)論。訓(xùn)練和推理所需的GPU有所不同,用于訓(xùn)練的GPU往往部署在云端,即安裝在服務(wù)器里,注重絕對(duì)的計(jì)算能力;推理芯片則注重綜合指標(biāo),用于云端或設(shè)備端,需通盤考慮單位能耗算力、時(shí)延、成本等因素。
在高性能計(jì)算領(lǐng)域,GPU也扮演著重要角色,用于數(shù)據(jù)中心、科學(xué)計(jì)算、工業(yè)設(shè)計(jì)等多種應(yīng)用場(chǎng)景,能執(zhí)行海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算。“比如在科學(xué)計(jì)算方面,計(jì)算流體力學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)、計(jì)算化學(xué)、生物信息學(xué)、地球物理學(xué)等很多學(xué)科都需要GPU,”楊建說(shuō),“把高性能GPU作為算力支撐,正在成為科學(xué)前沿探索的主流方法?!?