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近日,據外媒The Information報道,華為正尋求更改AI芯片設計戰略,從專用集成電路(ASIC)轉向通用圖形處理器(GPGPU),并開發兼容英偉達CUDA編程語言的軟件層,以突破美國制裁限制并爭奪市場份額。
此前的華為盤古大模型事件,似乎透露了部分華為內部基于昇騰芯片開發工具訓練大模型的挑戰,未來轉向GPU似乎并不意外。在英偉達CEO黃仁勛今日到訪中國大陸期間,被視為最強對手的華為突發重磅新聞,釋放哪些信號?
01英偉達生態護城河依然寬闊
對于華為來說,切換兼容CUDA,可能是不得不為,原因是競爭對手英偉達過于強大。
據報道,華為想要提升AI芯片市占,在大陸市占正面臨的一個主要瓶頸,也就是華為AI芯片采用的是異構計算架構(CANN)軟件平臺來實現算力調度與執行。但是,CANN并未得到行業的廣泛的支持,遠不及英偉達的CUDA。
從全球范圍來看,英偉達作為行業領導者,憑借其突出的產品性能、易用性以及完善的CUDA生態,構筑了堅實的競爭壁壘并持續擴大領先優勢,占據超過80%的全球市場份額。
GPU生態系統由上層算法庫、中層接口、驅動程序、編譯器和底層硬件架構等構成。主要的研發挑戰集中在GPU硬件架構和通用計算軟件生態系統上。在軟件生態系統中,GPU廠商需要長期投入開發IP和軟件堆棧,以構建完整的開發者生態。
現在,任何人只要擁有一臺配有英偉達GPU的筆記本電腦,就可以開發相關軟件。在過去十多年,英偉達堅持不懈地在學校和科研院所推廣CUDA,使大量AI應用都基于該平臺開發,顯然CUDA生態更受市場認可。
盡管在AI芯片創業賽道中,選擇ASIC還是GPU路線,初創芯片公司各有考慮。長遠來看,最大的挑戰,還是要在中國建立一個能夠匹敵英偉達的軟件生態。
英偉達的生態系統不易被超越,部分公司就判斷,CUDA的兼容性預計將引導未來生態系統的發展方向。目前,主要國產GPU廠商均采取兼容CUDA的策略,準備在此基礎上培育自己的軟件生態。
比如,GPU初創企業沐曦就表示,旗下自研的MXMACA軟件棧不僅擁有統一、完整且高效的全棧式工具鏈,涵蓋應用開發、功能調試和性能調優等核心環節,同時高度兼容GPU行業國際主流CUDA生態,能夠開放擁抱全球開發者豐富的開源成果,具有較高的易用性和遷移效率。
另一家GPU公司摩爾線程認為,能夠與現有生態(如CUDA)保持兼容的新興生態系統,有望實現快速發展并迅速擴大市場份額。這是為了保護用戶的既有投資,確保已有軟件依然可用,未來會不斷改進自家平臺,使其更加匹配自己的芯片。
02GPU和ASIC路線之爭,華為想法變了?
華為這一動作切換背后,也是GPU和ASIC路線競爭下發展的結果。
實際上,對于AI客戶而言,使用哪款芯片,更多是基于自身業務需求、軟件生態、技術能力的綜合考慮成果。
在全球,英偉達在AI計算領域的主要對手谷歌,就有自研ASIC架構的TPU(TensorProcessingUnit,張量處理器)芯片,專門針對AI計算做優化;云計算公司亞馬遜AWS也自2018起陸續推出了Inferentia和Trainium兩款AI芯片,并推出了配套的軟件工具;此外,微軟也正在自研專用AI芯片。
國內市場上,華為的昇騰、百度的昆侖,和創業公司寒武紀、燧原、都是面向數據中心的AI芯片,眾所周知,中國銷售最好的國產AI芯片就是華為昇騰,昇騰AI芯片生態號稱全棧自研,覆蓋了芯片、軟件棧、框架等環節。
不過,昇騰是為AI計算優化的ASIC,主要針對深度學習推理和訓練進行特化,在特定任務上有更高的性能和能效,但對于并行計算、科學計算等通用計算任務的效率和靈活性不如GPU,且無法支持雙精度浮點(FP64)計算。
對于ASIC芯片本身,其效率高但靈活性差,強調專用性能最優,設計周期長。相比之下,GPU更通用,尤其擅長大規模并行計算,適合訓練和通用AI場景,軟件兼容性強。
在軟件棧上,華為也開發了適配昇騰的異構計算架構CANN(神經網絡計算架構)軟件平臺來實現算力調度與執行。雖然華為也推出了MindSpore等深度學習框架,但它的生態系統和開發者支持,相比英偉達的CUDA生態差距還是很大。
由于大陸科技公司已長期使用CUDA技術,轉向華為將帶來高昂的轉換成本,需要重新設計數據中心基礎架構、軟件和工作流程,缺乏向華為生態切換的動力。The Information就報道稱,中國科技巨頭高層,就曾多次在會議中明確告訴華為,若要他們大規模轉向華為芯片,應該是華為去配合他們的平臺。
在市場的現實要求下,華為選擇妥協切換芯片架構,是有可能的。未來,華為的新的AI芯片可能會配備新的軟件,允許用戶通過架構兼容性破解生態壁壘,使客戶無需重構軟件棧即可遷移平臺。來兼容英偉達的CUDA程序設計語言,該軟件也可以將CUDA的指令轉換為適用于華為AI芯片的語言。
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