本文作者： 杜芹DQ

本文來源： 半導(dǎo)體行業(yè)觀察

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在整個計算機發(fā)展歷史中，我們不得不學(xué)習(xí)計算機語言，但隨著人工智能時代的來到，計算機也將學(xué)會我們的語言，與人類進行交流，ChatGPT生成式人工智能的爆火更是將人機交互提升到了新的高度。這種變革也許就如同當時互聯(lián)網(wǎng)的到來一樣重要。作為底層支撐的芯片，正成為計算機學(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，AMD和英特爾無不在快馬加鞭的進行部署，迎接新拐點的到來。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、英偉達和AMD已經(jīng)都在生成式AI領(lǐng)域擁有了各自強有力的“武器”，生成式AI領(lǐng)域即將迎來一番鏖戰(zhàn)！

英偉達，瘋狂押注生成式AI初創(chuàng)公司

英偉達無疑是生成式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的“瘋狂投資”頗為關(guān)注，英偉達一連投資了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)，英偉達自2018年以來參與的五筆最大的風(fēng)險投資交易都發(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)建面向消費者的AI產(chǎn)品，被認為是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，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)說已達到40億美元。

Inflection AI將構(gòu)建一個由大約22,000個英偉達H100芯片組成的超級計算機，這大約是用于訓(xùn)練所有GPT4的計算量的三倍。他們已經(jīng)發(fā)布了一個名為Pi的聊天機器人（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！”這個回答確實有點絲滑，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。今年他們利用計算機圖形學(xué)和機器學(xué)習(xí)方面的最新進展發(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和甲骨文等。最新一輪的融資使其估值達到22億美元左右。

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

而除了投資押注之外，英偉達還在為其自身的AI發(fā)展鞏固護城河。

2023年2月份，英偉達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（機器學(xué)習(xí)）模型的公司，以便將大模型移動到無人機、智能相機和汽車等等邊緣設(shè)備當中去。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)備上運行。而在被英偉達收購之前，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，從英偉達的邊緣AI布局也不難理解。雖然英偉達憑借其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，英偉達也有意要爭一爭。目前英偉達主要有三大邊緣產(chǎn)品，分別是用于企業(yè)邊緣計算的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，英偉達可以優(yōu)化模型，以便在低端硬件上進行高效部署。考慮到如果將大模型轉(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。而此舉無疑將進一步增強英偉達全面的邊緣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，因為內(nèi)存容量是當下AI大模型的限制因素，192GB的MI300X也讓運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)存中運行多達大約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際的情況。

AMD與英偉達在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)與英偉達抗衡的背后引擎。

要知道，英偉達除了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GPU數(shù)量擴展到成千上萬時，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。“網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為生成式AI或AI工廠中的計算單元，就像InfiniBand的DPU不僅僅負責通信，也是計算單元的一部分。因此，我們不僅要考量CPU和GPU提供的計算能力，還需要將網(wǎng)絡(luò)的計算能力納入考慮范圍。”英偉達網(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超級計算機已經(jīng)安裝完成，其中包含了63744個Ponte Vecchio 計算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，落后了？》一文中進行過描述。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準化芯片市場大，成本會太高，而且標準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，在當下這是緊迫的時間節(jié)點下，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。為了進軍深度學(xué)習(xí)市場，早在2016年8月，英特爾就花費4億美元收購了Nervana Systems，當時的想法是，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，靈活地進行系統(tǒng)設(shè)計。

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)容量可擴展性，原生集成21個100 Gbps ROCE v2 RDMA端口，可通過直接路由實現(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)計能夠為廣泛的深度學(xué)習(xí)工作負載加速，同時還賦予用戶按需進行優(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)計功耗(TDP)。

Gaudi 2是為數(shù)不多的能替代英偉達H100進行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個加速器上花費了311分鐘，作為對比，英偉達和云提供商CoreWeave合作運行的3584 GPU計算機在不到 11 分鐘內(nèi)完成了這項任務(wù)，如下圖所示。以每個芯片為基礎(chǔ)，英偉達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個加速器實現(xiàn)了近線性95%擴展；而且它在計算機視覺（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A100價格更有競爭力，且性能更高，其每瓦性能約為英偉達A100的2倍。而且要計劃在今年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，可以算作是一個補充方案。

結(jié)語

對于比“毒品”還難買到的英偉達GPU而言，英特爾Gaudi 2和AMD MI300X將成為Nvidia H100的有利替代品，不過英偉達留出的時間窗口可不大，據(jù)悉，英偉達的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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