首页 / 行业

英伟达GPU成为AI计算无可争议的主角

2023-06-08 00:45:00

商品的早期完成AI芯片的实用性，云人工智能培训的产品系统，推理AD5628BRUZ-2芯片和加速卡，人工智能培训OAM该模块在中国早期也有云训练和云推理解决方案AI芯片初创公司。在9月初的世界人工智能大会上（WAIC），原科技公布“云燧智算机”人工智能加速集群商品，进入集群计算行业。

9月初，随着美国对中国出口高性能数据中心的限制，GPU，加快计算产业化趋势逐渐明朗，国内芯片公司正在乘势发展，推动AI芯片，GPU市场热度。在资本市场上，中国相关概念股上涨。

“在AI芯片行业，天时地利，包括国家政策、人才和经验等，这是一个很好的机会。”近日，燧原科技创始人兼创始人兼CEO在接受界面新闻记者采访时，赵立东表示，抓住上述机遇的关键是打破生态垄断，完成框架创新。

燧原科技于2018年3月注册成立，种子轮结束后宣布四轮融资，腾讯参与四轮融资，累计融资金额近40亿元。商品的早期完成AI芯片的实用性，云人工智能培训的产品系统，推理芯片和加速卡，人工智能培训OAM该模块在中国早期也有云训练和云推理解决方案AI芯片初创公司。在9月初的世界人工智能大会上（WAIC），原科技公布“云燧智算机”人工智能加速集群商品，进入集群计算行业。

费元科技的创始团队来自于AMD。赵立东曾紫光集团副总裁的赵立东AMD工作7年，担任计算部高级总监。另一位创始人兼创始人COO曾任张亚林AMD作为多个芯片项目研发负责人的上海R&D中心。

团队建设的完整性是投资者喜欢燧原的一个重要原因。除了创始人之外，相当多的燧原高级人才也来自AMD。“AMD曾经有三分之一的全球收入来自中国，而中国拥有完整的研发体系，缺乏产品定义权。”赵立东解释说，所谓的产品定义是为了确定芯片产品，定义规格，做好竞争分析，明确行业前景。这项重要的工作一直是由AMD负责德州奥斯丁总部。

在AMD创始团队的经验和芯片开发经验已经成为火原创立的机会和基础。就产品和团队规模而言，在过去的四年里，燧原已经从不到十几人发展到800人，商品已经从一个单一的训练芯片发展到端到端的解决方案，最终进入更复杂的集群测量。

赵立东表示，燧原看到的机会是：慢慢增长AI在计算要求下，传统CPU(中央处理器)已不能满足计算率的需要，GPU(图形处理器)以并行计算能力成为最佳选择。英伟达是最好的选择。GPU构建完整的软件生态，如数学、算法、函数库等。GPU变成AI计算无可置疑的主角。

AI计算大致分为两个方面。首先是训练模型。整个过程可能需要几天时间；然后，训练模型回应具体要求，例如识别图片和推理。在结构方面，英伟达的传统GPU约60%的面积用于通用计算，30%用于图形渲染，通常是为了加速计算GPGPU（通用计算GPU）广泛删除图形渲染部分。在过去的十年里，英伟达捕获了十多年。AI技术的崛起浪潮，基于CUDA平台构建的软件生态，使其GPU成为全球数据中心解决方案AI使用的标准配置，占市场份额的90%以上。英伟达旗下的云产业，GPU它占据了培训市场的大量份额，一些推理任务由英特尔完成CPU担负。

业内人士普遍认为，培训芯片的开发难度和商业化难以，因为AI在训练过程中，没有固定的神经网络模型，因此对芯片的实用性有很高的要求。英伟达的GPU长期是第一选择。推理更方便，增长更快，因此对芯片公司设计能力的培训测试更高。来自全球AI从芯片市场来看，训练前推理是主流方式，英特尔收购的AI芯片公司Habana，国内诸多AI初创公司也是如此。

从这个角度来看，燧原科技先推训练芯片，再推理芯片的路线相当特殊。

2019年12月，燧原科技公布了款云培训芯片“邃思”并利用这个芯片衍生出训练和推理衍生计算卡。“不仅要做大芯片，还要做人工智能训练芯片，这比推理要复杂得多。训练芯片可以做推理，但是推理芯片不能做训练。”赵立东说。随后，燧原推出了第二代训练芯片博思2.0和推理芯片博思2.0.5、总共个芯片。

事实上，在AI由于许多云巨头和初创公司的影响，英伟达的主导格局有望改变。

特别是在中国，强大的英伟达并非没有“缺点”：绝大多数AI制造商依靠英伟达的软硬件生态，缺乏议价能力；另一方面，基于英伟达的非开源项目开发AI功能，无法进行更深入的发展。在客户支持和服务团队层面，英伟达很难做到BAT等待中国客户和美国谷歌、亚马逊等美国企业。

因此，有必要建立一个现有的芯片生态供应链。据赵立东介绍，燧原选择了自建的开发工具链，适合自己的硬件。然而，目前，他们中的大多数人都专注于AI国内芯片制造商依赖或适合英伟达CUDA软件生态在起步阶段就避开了英伟达的软件生态堡垒。赵立东认为，从软硬件一体化的角度来看，很难对这种做法进行评论。芯片正在适应CUDA在生态前提下超过英伟达GPU可能存在知识产权问题。

燧原科技仍在努力推动其硬件系统和软件的集成，并与适合谷歌的谷歌的机器学习算法无缝合作TensorFlow，Facebook的Pytorch及其百度“飞桨”等待机器学习仓库中收集的算法来补充生态。所谓所谓。AI芯片生态是指软件层，包括驱动软件、编译器和开发人员工具包，以简化软件层，从而简化AI开发者工作。

值得注意的是，像燧原这样的初创芯片公司也面临着如何与大型互联网公司打交道的问题。

目前，中国的互联网大佬都在AI芯片行业布局，BAT它也是一家主流的云服务提供商，每年都会购买大量的计算硬件。阿里半导体单位之前的单位“平头哥”早已搭建了AI芯片业务，百度旗下有AI芯片公司昆仑芯片，腾讯云宣布了三个自主开发的芯片进展，称其中一个AI芯片已经流片试生产。三家中，平头哥和昆仑芯明确会扩大外部客户。

在芯片着陆过程中，成本也是企业决策的考虑因素。从成本、开发进度和维护的角度来看，互联网企业很难做到最好。其中一些芯片仅针对特定情况开发，自用规模有限，规模决定运营能力，账户更难计算。如果他们不能实现利润，他们就不能继续迭代。

赵立东强调，为了应对其他芯片公司的竞争，燧石需要在芯片性价比和能耗比方面达到极致。据他介绍，燧石今年的主要目标是实施商品产业化，扩大市场份额。第三代芯片产品将在年底流动，预计将在第二代商品产业化的前提下盈利。

但随着燧原芯片商品的不断迭代，前期成本巨大，要进一步节约开支，提高产业化后的利润率，才能实现盈利，“（实现）时间取决于市场环境。如果优先级仍然是市场份额，它可能依靠牺牲毛利润来降低价格。这也取决于要求。最后，我们应该考虑做出一个全面的判断和决策。”赵立东表示。

计算英伟达中国培训公司商品