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:石亞瓊

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5月14日晚，英偉達再次慶祝了新的“核彈”。 ai云芯片市場風云復蘇。

一、數據中心級別計算中的“怪獸”

創始人兼CEO黃仁勛在家庭廚房進行gtc“廚房演講”，帶來了以英偉達新一代電流之父( apmere )命名的gpu架構AMPEE，從廚房烤箱也是使用ampere架構的第一個gpu芯片NU

這次發布的nvidia a100 gpu可以說是數據中心級別計算中的“怪物”。

從gtc演講的摘要可以看出，此次發布的新產品定位于加快數據中心級別的計算，nvidia a100是volta架構的v100 gpu的后繼產品。 a100的產品核心為臺灣積體電路制造7nm，遠遠強于v100采用的12nm，與此相對，a100具有542億晶體管也遠遠超過了v100的211億晶體管。 與volta體系結構中的640個tensor core相比，a100減少到432個，但a100支持tf32運算和浮點性能156tflops。 在內存方面，a100配備了hbm2存儲器，頻率從1.75gbps提高到2.4gbps，比v100增加了1024bit，達到了5120bit，容量也達到了40gb。 從計算能力、內存大小等方面來看，a100已經被稱為“怪獸”。

ai運算從云訓練開始，然后以fpgacpugpu+云計算為中心的云推理過程最后導入設備端推理。 英偉達的張量核心技術對ai產生了顯著的加速效果，希望通過a100將ai的云訓練時間從幾周降低到每小時直接計算，給云推理過程帶來很大的加速度。

黃仁勛說云計算和人工智能的強大趨勢推動了數據中心設計的結構性轉變。

nvidia a100的計算能力大幅提高將提高整個數據中心的計算能力并降低整個數據中心的價格。 a100已進入微軟支持語言模型的構建階段，預計后期還將進入世界領先的高等教育機構和云計算行業的大型企業。

二、ai云芯片市場復蘇，國產云ai芯片們是如何破裂的

這次a100發布，自上次v100發布以來已經過了4年。

年5月，加利福尼亞州圣何塞，每年一次的nvidia gtc大會。 首席執行官黃仁勛穿著象征性的錢包，帶來了當時被稱為“史上最強圖形卡”的nvidia tesla v100。 作為深入學習當時上流訓練端的大殺器，也給nvidia帶來了豐厚的商業利益。 據公開新聞報道，2019年底再次刷新了季度銷售記錄。

英偉達nvidia tesla v100賺的盆滿缽滿，而搭載該解決方案的服務器售價極高，基本上不僅關閉了來源，而且很難提供人才支持。 1小時，ai開發者“痛苦的nvidia tesla v100年”。

36氪明白，盡管a100面向ai行業，但國內大部分ai科研機構都被a100的高價所壓倒。 這次推出的dgx ampere服務器每臺19.9萬美元。 一位香港中文大學的計算機視覺科學研究者對36氪說:“大部分大學科研機構都在追求性價比。 在ai研究中，需要在神經網絡上采用3d卷積等技術的項目成為比較嚴格的計算負荷要求，a100有助于很大的幫助。 但是我們的實驗室采用了幾十張rtx2080ti，基本上可以滿足云的訓練要求。 ”。

事實上，以中國為首的亞洲市場，ai產業發展迅速。 隨著人工智能應用場景的多樣性，出現了新的算法、新模型，模型中的參數數量呈指數級增加，對計算能力的訴求越來越大。 根據tractica的調查，全球ai芯片市場規模將在2025年達到726億美元，增長率將達到46.14%。 openai的估計計算能力每3.5個月增加一倍，每年接近10倍。

近年來，中國國內ai核心創面近年來一直是國內人工智能行業的熱門方向，阿里、騰訊、百度、華為等巨頭、商湯、廣視、依圖等集中于cv的企業、寒武紀、地平線、深監科學

在云訓練芯片市場上，英偉達以優異的產品生態和計算能力占據頭部位置，英特爾、亞馬遜、AlibabaCloud (阿里巴巴云)等公司在下一階段的云推理中占有一定的市場份額。 現在國內云訓練芯片的主要玩家包括法威、寒武紀、燧原科學技術等。 寒武紀主要從ai云推理芯片切入，隋原科學技術從ai云訓練芯片切入。 華為升910芯片架構使用7nm+ euv技術、32核達芬奇，半精度達到256tfops，功耗350w，比較邊緣計算、自動駕駛車計算、訓練等場景，對英偉達v100系列產品構成一定威脅 2019年國內一些通信公司選擇了華為上漲910。 另外，上漲910也從印度的科學研究、公司等方向開展了海外展開。

實際上，nv和黃仁勛也重視亞洲市場，“現在亞洲是世界上對數據中心最訴求的地區。 pc革命，公司的計算都來自美國，美國也從公司的計算中受益，美國趕上了所謂的時機。 云計算和移動計算起源于亞洲，中國的云計算和移動計算非常先進。的。 比如中國有帳篷、阿里巴巴、美團、抖音等大公司。 ”。

過去四年來，nv被認為沒有升級v100。 主要原因是市場上沒有出現新的進展對手。 但是從去年開始，形勢正在變化。 2019年8月，航道推出了新的910芯片，國產芯片的性能大幅提高。 彌補華為盛騰910的進度。 最近，中國移動到2021年公布了人工智能服務器產品集中購買候選人的情況，華為在第一份額中標了1000臺atlas 800 ai服務器，華為上漲910芯片擊敗了英偉達v100，為中國移動人工智能提供了計算能力支持 從外部來看，這些也被認為在某種程度上施加了nv壓力。

但是，a100誕生，國內的ai芯片企業，特別是云ai芯片企業迎來了強敵。 ai的華為升910半精度( fp16 )的計算力為256 tera-flops，整數精度( int8)的計算力達到512 tera-ops，均低于nvidia a100 312tera-flops及624tera-flops 數字10達到規格計算能力所需的功耗為310w低于設計規格的350w，而a100達到了400w。

按照以往的慣例，這種沖擊可能還有緩沖期。 另一方面，現在a100依然處于高價位，近20萬美元的售價現在也只有不缺錢的大公司和實驗室可以交換。 這可能會給國內企業帶來機會。 另一方面，提供本地化服務是中國ai企業的特征。

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