本文作者： 杜芹DQ

本文來源： 半導(dǎo)體行業(yè)觀察

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在整個計(jì)算機(jī)發(fā)展歷史中,，我們不得不學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)語言,，但隨著人工智能時代的來到，計(jì)算機(jī)也將學(xué)會我們的語言,，與人類進(jìn)行交流,，ChatGPT生成式人工智能的爆火更是將人機(jī)交互提升到了新的高度。這種變革也許就如同當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)的到來一樣重要,。作為底層支撐的芯片,，正成為計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人類語言的關(guān)鍵。

“春江水暖鴨先知”,，圍繞生成式AI,，芯片三大巨頭英偉達(dá)，AMD和英特爾無不在快馬加鞭的進(jìn)行部署，迎接新拐點(diǎn)的到來,。隨著昨天英特爾祭出高性價比的“中國特定版”Gaudi 2新產(chǎn)品,，三大芯片巨頭英特爾、英偉達(dá)和AMD已經(jīng)都在生成式AI領(lǐng)域擁有了各自強(qiáng)有力的“武器”,，生成式AI領(lǐng)域即將迎來一番鏖戰(zhàn),！

英偉達(dá)，瘋狂押注生成式AI初創(chuàng)公司

英偉達(dá)無疑是生成式AI領(lǐng)域最大的贏家,，憑借在生成式AI領(lǐng)域“一芯難求”的A100芯片,，英偉達(dá)已經(jīng)賺的盆滿缽滿，市值更是飆到1萬億美元,，短暫的與科技巨頭肩并肩,。相信大家都對最近英偉達(dá)的“瘋狂投資”頗為關(guān)注，英偉達(dá)一連投資了Inflection AI,、RunwayML,、Cohere等好幾家初創(chuàng)公司，而這些投資對象無不與生成式AI相關(guān),。

隨著越來越多的大模型初創(chuàng)公司的興起,，英偉達(dá)正在在成百上千的生成式人工智能競賽中選“馬”，向初創(chuàng)公司投入更大的賭注,。根據(jù)PitchBook的數(shù)據(jù),，英偉達(dá)自2018年以來參與的五筆最大的風(fēng)險(xiǎn)投資交易都發(fā)生在今年，確切的說是在過去六個月內(nèi),，足見英偉達(dá)對人工智能的看好,。被老黃選中的這些生成式AI初創(chuàng)企業(yè)的估值正在不斷飆升，老黃似要再賺一波,。

Inflection AI成立于2022年,，由Google DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman和LinkedIn聯(lián)合創(chuàng)始人 Reid Hoffman創(chuàng)立，該公司正在使用英偉達(dá)的芯片部署大規(guī)模的生成式人工智能模型,，構(gòu)建面向消費(fèi)者的AI產(chǎn)品,，被認(rèn)為是OpenAI的頂級競爭對手。在Inflection AI的最新一輪輪融資中,，除了英偉達(dá),，Inflection AI的投資者名單中還有微軟聯(lián)合創(chuàng)始人比爾蓋茨、谷歌前首席執(zhí)行官 Eric Schmidt,。目前Inflection AI的估值據(jù)說已達(dá)到40億美元,。

Inflection AI將構(gòu)建一個由大約22,000個英偉達(dá)H100芯片組成的超級計(jì)算機(jī)，這大約是用于訓(xùn)練所有GPT4的計(jì)算量的三倍,。他們已經(jīng)發(fā)布了一個名為Pi的聊天機(jī)器人（Pi代表“personal intelligence,，個人智慧”），與ChatGPT類似，可提供“文本和語音對話,、友好的建議以及自然流暢的簡潔信息”,。

出于好奇心，小編嘗試著與其對話,，“你與ChaGPT誰更厲害,？”他的回答是“我不會回答這個問題——那只是自找麻煩。我專注于成為一個友好,、支持性的人工智能,，為人們提供各種幫助。ChatGPT做了一些令人驚奇的事情,，但我并不想與它競爭,。我正在努力做我自己的事！”這個回答確實(shí)有點(diǎn)絲滑,，他不僅能發(fā)出跟真人口語一般的語音（4種可選）,，甚至還能發(fā)表情包。

英偉達(dá)投資的另一家初創(chuàng)公司Runway是一家AI視頻軟件公司,，成立于2018年,，該公司一直處于人工智能與創(chuàng)造力相結(jié)合的前沿。今年他們利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的最新進(jìn)展發(fā)布了Gen1和Gen2兩代視頻生成模型,，其中Gene1還需要提供原源頻,，而Gen2僅需要幾個單詞就能生成短視頻。目前早期的生成式AI大都是集中在“文生文”和“文生圖”等方面,，但是Runway這家初創(chuàng)公司做的是文生視頻,，這算是一個無人區(qū),。據(jù)悉,，Gen-2生成視頻每秒的成本為0.05美元。如此看來,，生成式視頻的潛力也巨大,。

2023年6月，Runway從谷歌和英偉達(dá)那里募集了1.41億美元的投資,，目前其估值已飆升至15億美元,，比去年12月增長了3倍。英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛表示,，生成式 AI 正在改變內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè),，Runway的技術(shù)為難以想象的故事和想法注入了新的生命。

Cohere是一家總部位于加拿大,，專注于企業(yè)的生成人工智能初創(chuàng)公司,，該公司由谷歌前頂級人工智能研究人員創(chuàng)立。Cohere生產(chǎn)的人工智能工具可以為文案寫作、搜索和摘要提供支持,，專注在企業(yè)領(lǐng)域,，也是為了將自己與OpenAI區(qū)別開來，避免競爭的一種表現(xiàn),。2023年6月8日,，其在一輪融資中籌集了2.7億美元，投資者中包括英偉達(dá)和甲骨文等,。最新一輪的融資使其估值達(dá)到22億美元左右,。

可以看出，英偉達(dá)在生成式人工智能競賽當(dāng)中,，選中了不同細(xì)分應(yīng)用的“戰(zhàn)馬”,，押寶也算押的全面。

而除了投資押注之外,，英偉達(dá)還在為其自身的AI發(fā)展鞏固護(hù)城河,。

2023年2月份，英偉達(dá)秘密收購了一家初創(chuàng)公司OmniML,，官網(wǎng)資料顯示,，OmniML成立于2021年，總部位于加利福尼亞州,，OmniML由麻省理工學(xué)院EECS教授,、原深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人韓松博士、前Facebook工程師吳迪博士和斯坦福大學(xué)“深度壓縮”技術(shù)聯(lián)合發(fā)明人毛慧子博士創(chuàng)立,。

據(jù)悉,，OmniML是一家專門致力于縮小ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）模型的公司，以便將大模型移動到無人機(jī),、智能相機(jī)和汽車等等邊緣設(shè)備當(dāng)中去,。去年，OmniML公司推出了一個名為Omnimizer的平臺,，這是一個能使人工智能快速,、輕松地進(jìn)行大規(guī)模優(yōu)化的平臺。除此之外,，該平臺還優(yōu)化了模型,，使其甚至能夠在功耗最低的設(shè)備上運(yùn)行。而在被英偉達(dá)收購之前,，2022年3月,，OmniML獲得了GSR Ventures、Foothill Ventures以及高通風(fēng)投領(lǐng)投的1000萬美元的種子輪資金,。

至于為何要收購這家初創(chuàng)公司,，從英偉達(dá)的邊緣AI布局也不難理解,。雖然英偉達(dá)憑借其GPU在數(shù)據(jù)中心AI訓(xùn)練市場占據(jù)主導(dǎo)地位，但是邊緣也是一塊很大的市場,，英偉達(dá)也有意要爭一爭,。目前英偉達(dá)主要有三大邊緣產(chǎn)品，分別是用于企業(yè)邊緣計(jì)算的NVIDIA EGX平臺,、用于工業(yè)應(yīng)用的IGX平臺以及用于自主機(jī)器和嵌入式邊緣用例的 Jetson,。而通過收購OmniML，將OmniML技術(shù)集成到其邊緣產(chǎn)品中,，英偉達(dá)可以優(yōu)化模型,，以便在低端硬件上進(jìn)行高效部署?？紤]到如果將大模型轉(zhuǎn)移到邊緣,，未來可能帶來巨大的價值，英偉達(dá)收購這家尚處于起步階段的公司也就不足為奇了,。而此舉無疑將進(jìn)一步增強(qiáng)英偉達(dá)全面的邊緣AI戰(zhàn)略,，也將鞏固其在AI市場的領(lǐng)導(dǎo)地位。

搶奪英偉達(dá)市場,，AMD先行一步

而另一邊的AMD早已按捺不住,，先是在去年6月份，AMD推出CPU+GPU架構(gòu)的Instinct MI300正式進(jìn)軍AI訓(xùn)練端,。緊接著在今年6月的AMD發(fā)布會上,，祭出AI大模型“專用武器”GPU MI300X，它配備192GB HBM內(nèi)存,，與英偉達(dá)的H100相比,，MI300X提供了2.4倍的內(nèi)存和1.6倍的內(nèi)存帶寬，這將成為AMD的一大優(yōu)勢,，因?yàn)閮?nèi)存容量是當(dāng)下AI大模型的限制因素,，192GB的MI300X也讓運(yùn)行更大的模型成為可能。

MI300X是AMD特意針對大語言模型優(yōu)化的版本,，它是MI300產(chǎn)品的「純GPU」版本,，擁有12個5nm的小芯片，晶體管數(shù)量達(dá)到了1530億個,，是AMD Chiplet技術(shù)應(yīng)用的又一杰作。據(jù)AMD CEO Lisa Su的介紹,，單個MI300X可以在內(nèi)存中運(yùn)行多達(dá)大約800億個參數(shù)的模型,，這意味著減少了所需的GPU數(shù)量，而且使用多個MI300X疊加可以處理更多的參數(shù),。

MI300X看起來是一個強(qiáng)有力的競爭者,。不過,，MI300X的高密度HBM卻是燒錢神器，與NVIDIA H100相比,，AMD可能不會具有顯著的成本優(yōu)勢,。據(jù)悉，MI300X將在第三季度出樣,，第四季度加大生產(chǎn),。屆時我們可以看看實(shí)際的情況。

AMD與英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域的競爭由來已久,，早在2006年,，AMD收購加拿大公司ATI獲得了圖形處理技術(shù)，這是AMD最重要的一筆收購,，自此開啟了與英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域的長久戰(zhàn),。2022年AMD又收購了DPU芯片廠商Pensando，這些都成為AMD面對生成式AI巨大的市場需求下,，能繼續(xù)與英偉達(dá)抗衡的背后引擎,。

要知道，英偉達(dá)除了GPU芯片之外,，DPU芯片也在生成式AI領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,。當(dāng)GPU數(shù)量擴(kuò)展到成千上萬時，性能不再僅依賴于單一CPU,，也不再僅依賴于單一服務(wù)器,，而是更加依賴于網(wǎng)絡(luò)的性能?！熬W(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為生成式AI或AI工廠中的計(jì)算單元,，就像InfiniBand的DPU不僅僅負(fù)責(zé)通信，也是計(jì)算單元的一部分,。因此,，我們不僅要考量CPU和GPU提供的計(jì)算能力，還需要將網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力納入考慮范圍,?！庇ミ_(dá)網(wǎng)絡(luò)亞太區(qū)高級總監(jiān)宋慶春在此前的一次交流會中指出。

英特爾拿什么打生成式AI市場,？

對于如此火爆的生成式AI領(lǐng)域,，英特爾自然也想分一杯羹。英特爾在個人電腦市場的搖錢樹正在被逐漸侵蝕,，他們早就看中了數(shù)據(jù)中心以及AI的市場,。但在生成式AI領(lǐng)域，不同于英偉達(dá)和AMD的做法,，英特爾似乎不是靠GPU來打,。英特爾雖然也發(fā)布了GPU產(chǎn)品,，不過其GPU似乎暫時志不在此，而是更加注重其GPU在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的優(yōu)勢,。前段時間,，英特爾宣布配備了其Max系列CPU和GPU的Aurora超級計(jì)算機(jī)已經(jīng)安裝完成，其中包含了63744個Ponte Vecchio 計(jì)算GPU,，這算是英特爾Max系列GPU的首次大規(guī)模部署,。

而且英特爾暫時放棄了CPU+GPU Falcon Shores“XPU”組合產(chǎn)品，轉(zhuǎn)而采用純GPU Falcon Shores,。這使得英特爾無法與AMD的 Instinct MI300和Nvidia的Grace Hopper處理器競爭,，后兩者均采用混合處理器。延伸閱讀：關(guān)于芯片三巨頭的XPU之間的競爭,，筆者曾在《英偉達(dá),，落后了？》一文中進(jìn)行過描述,。英特爾的這一轉(zhuǎn)變是由于生成式AI大模型的爆發(fā)而做出的調(diào)整,，英特爾認(rèn)為，生成式AI市場大部分是來自商業(yè)領(lǐng)域,，所以原來的XPU策略一方面市場不如標(biāo)準(zhǔn)化芯片市場大,，成本會太高，而且標(biāo)準(zhǔn)化芯片不一定會受到客戶的青睞,，這引發(fā)了英特爾如何構(gòu)建下一代超級計(jì)算芯片的思維轉(zhuǎn)變,。不過，英特爾的Falcon Shores改用純GPU,，不知道是否也會像AMD的MI300X一樣做出針對大模型應(yīng)用產(chǎn)品,。

無論如何，在當(dāng)下這是緊迫的時間節(jié)點(diǎn)下,，英特爾用來打生成式AI市場的主要產(chǎn)品是其AI芯片——Gaudi 2,。

談到Gaudi 2，就不得不從一段收購歷史說起,。為了進(jìn)軍深度學(xué)習(xí)市場,，早在2016年8月，英特爾就花費(fèi)4億美元收購了Nervana Systems,，當(dāng)時的想法是,，通過開發(fā)專門用于深度學(xué)習(xí)的ASIC，它可以獲得與英偉達(dá)競爭的優(yōu)勢,。不過2019年12月,，英特爾又斥資20億美元收購了芯片功能更強(qiáng)的Habana Labs之后，英特爾也在2020年放棄了Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）的研發(fā),，轉(zhuǎn)而集中精力開發(fā)Habana AI產(chǎn)品線,。

而Nervana被放棄之后，原Nervana創(chuàng)始人Naveen Rao和Nervana的前核心員工Hanlin Tang離開了英特爾,，另立門戶于2021年創(chuàng)立了一家生成式AI初創(chuàng)公司MosaicML,，他們專注于企業(yè)生成式AI的需求，具體而言,，MosaicML提供了一個平臺,，讓各類型企業(yè)都可以輕松地在安全的環(huán)境中訓(xùn)練和部署AI模型。而就在2023年6月28日,，MosaicML被大數(shù)據(jù)巨頭Databricks以13億美元收購,，這可以說是今年以來生成式AI領(lǐng)域內(nèi)公布的最大一筆收購案。

言歸正傳,，繼續(xù)說回英特爾,，被英特爾收購后，Habana一共發(fā)布了2款A(yù)I芯片,，分別是第一代Gaudi 和Gaudi 2,。Gaudi平臺從一開始就為數(shù)據(jù)中心的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理工作負(fù)載而構(gòu)建的AI加速器。其中Gaudi 2于2022年推出,，相比第一代,，Gaudi 2在性能和內(nèi)存方面的提升，使其成為市場上能夠橫向擴(kuò)展AI訓(xùn)練的一大解決方案,。

尤為值得一提的是,，就在日前，英特爾特意為中國市場推出了專為訓(xùn)練大語言模型而構(gòu)建的最新Gaudi 2新產(chǎn)品——HL-225B夾層卡,。HL-225B處理器符合美國工業(yè)與安全局 (Bureau of Industry and Security, BIS)發(fā)布的有關(guān)出口規(guī)定,。Gaudi2夾層卡符合OCP OAM 1.1（開放計(jì)算平臺之開放加速器模塊）規(guī)范。這樣一來,，客戶便可從符合規(guī)范的多種產(chǎn)品中做出選擇,，靈活地進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

Gaudi 2處理器采用7nm,，作為對比,，第一代Gaudi處理器采用16nm工藝。Gaudi 2具備出色的2.1 Tbps網(wǎng)絡(luò)容量可擴(kuò)展性,，原生集成21個100 Gbps ROCE v2 RDMA端口,，可通過直接路由實(shí)現(xiàn)Gaudi處理器間通信。Gaudi2處理器還集成了專用媒體處理器,，用于圖像和視頻解碼及預(yù)處理,。

HL-225B夾層卡采用的是Gaudi HL-2080處理器，HL-2080處理器擁有24個完全可編程的第四代張量處理器核心(TPC),。這些核心原生設(shè)計(jì)能夠?yàn)閺V泛的深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載加速,，同時還賦予用戶按需進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新的靈活性,。此外，它還集成了96 GB HBM2e內(nèi)存和48MB SRAM,，支持600瓦夾層卡級熱設(shè)計(jì)功耗(TDP),。

Gaudi 2是為數(shù)不多的能替代英偉達(dá)H100進(jìn)行LLM訓(xùn)練的方案。最近英特爾公布了Gaudi 2在GPT-3（1750億個參數(shù)）基本模型的LLM訓(xùn)練基準(zhǔn)的性能結(jié)果,。MLPerf結(jié)果顯示：

Gaudi 2在GPT-3上的訓(xùn)練時間情況是在384個加速器上花費(fèi)了311分鐘,，作為對比，英偉達(dá)和云提供商CoreWeave合作運(yùn)行的3584 GPU計(jì)算機(jī)在不到 11 分鐘內(nèi)完成了這項(xiàng)任務(wù),，如下圖所示,。以每個芯片為基礎(chǔ)，英偉達(dá)H100系統(tǒng)的任務(wù)速度是Gaudi2的3.6倍,。但是Gaudi 2的優(yōu)勢在于其成本要比H100低,，而且能跑大模型。

Gaudi 2在GPT-3模型上從256個加速器到384個加速器實(shí)現(xiàn)了近線性95%擴(kuò)展,；而且它在計(jì)算機(jī)視覺（ResNet-50 8 加速器和Unet3D 8加速器）以及自然語言處理模型（BERT 8 和 64 加速器）方面均取得了出色的訓(xùn)練結(jié)果,；與11月提交的內(nèi)容相比，Gaudi 2 在BERT和ResNet模型的性能分別提高了10%和4%,，代表軟件成熟度在提高,。

英特爾聲稱目前在FP16軟件中Gaudi 2比英偉達(dá)A100價格更有競爭力，且性能更高,，其每瓦性能約為英偉達(dá)A100的2倍,。而且要計(jì)劃在今年9月份在FP8軟件中顯著縮短訓(xùn)練完成時間，在性價比上打敗英偉達(dá)的H100,。

除了Gaudi 2,，英特爾的另一款可以跑大模型的產(chǎn)品是第四代至強(qiáng)CPU。不過CPU的應(yīng)用空間相對有局限性,，英特爾的CPU只適用于少數(shù)從頭開始間歇性訓(xùn)練大型模型的客戶,，并且通常在他們已經(jīng)部署來運(yùn)行業(yè)務(wù)的基于Intel的服務(wù)器上使用。所以CPU不算是英特爾用來主打生成式AI市場的產(chǎn)品,，可以算作是一個補(bǔ)充方案,。

結(jié)語

對于比“毒品”還難買到的英偉達(dá)GPU而言，英特爾Gaudi 2和AMD MI300X將成為Nvidia H100的有利替代品,，不過英偉達(dá)留出的時間窗口可不大,，據(jù)悉，英偉達(dá)的H100 GPU直到明年一季度仍處于售罄的狀態(tài),，與此同時,，英偉達(dá)正在不斷增加H100 GPU的出貨量，還訂購了大量用于H100 GPU的晶圓。

無論如何,，目前在生成式AI市場,，還是芯片巨頭的天下。國內(nèi)的GPU芯片企業(yè)或者SoC企業(yè)都需要加把勁了,。

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