電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文 / 李彎彎)大算力芯片,即具備強(qiáng)大計(jì)算能力的集成電路芯片,主要應(yīng)用于高性能計(jì)算(HPC)、人工智能(AI)、數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛等需要海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算的場(chǎng)景。隨著 AI 與大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng),大算力芯片已成為科技競(jìng)爭(zhēng)的核心領(lǐng)域之一。
大算力芯片的核心應(yīng)用場(chǎng)景豐富多樣。在人工智能訓(xùn)練與推理方面,大模型(如 GPT、Llama)的訓(xùn)練需要超大規(guī)模算力(例如千億參數(shù)級(jí)),通常依賴 GPU(如 NVIDIA H100)或?qū)S?AI 芯片(如 Google TPU)。在邊緣計(jì)算領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛、智能攝像頭等場(chǎng)景需要本地化實(shí)時(shí)處理,這就需要低功耗高算力芯片(如特斯拉 Dojo)。數(shù)據(jù)中心與云計(jì)算領(lǐng)域,通過提供分布式計(jì)算資源,支撐搜索引擎、推薦系統(tǒng)等,常用 CPU+GPU/FPGA 異構(gòu)方案(如 AMD EPYC + NVIDIA A100)。而科學(xué)計(jì)算與仿真,像氣候模擬、核聚變研究、基因測(cè)序等,都需要超算中心的大算力支持(如基于 ARM 的 Fugaku 超算)。
大算力芯片具有幾大典型技術(shù)特點(diǎn)。其一為高算力密度,借助多核架構(gòu)、并行計(jì)算以及專用加速單元(如矩陣運(yùn)算單元),可實(shí)現(xiàn)每秒數(shù)萬億次甚至千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算(TFLOPS/PFLOPS)。其二是采用先進(jìn)制程工藝,運(yùn)用 3nm/2nm 等先進(jìn)制程,提升晶體管密度與能效比。其三為芯片間互連技術(shù),如 NVLink、Infinity Fabric 等,能實(shí)現(xiàn)多芯片高速互連,構(gòu)建超大規(guī)模計(jì)算集群。
主流大算力芯片類型眾多。GPU 方面,有 NVIDIA H100/A100、AMD MI300X 等產(chǎn)品,其優(yōu)勢(shì)在于并行計(jì)算能力強(qiáng),適合矩陣運(yùn)算(用于 AI 訓(xùn)練 / 推理)。TPU 是 Google 專為 AI 設(shè)計(jì)的,采用脈動(dòng)陣列架構(gòu)(TPU v4 相比 v3 速度提升 2.1 倍)。FPGA 可編程靈活性強(qiáng)(如 Xilinx Versal 用于 5G 和邊緣 AI)。ASIC 即專用芯片,例如華為昇騰 910(256TOPS@INT8)、寒武紀(jì) MLU370。還有 CPU + 加速器異構(gòu)方案,如 Intel Sapphire Rapids(集成 AI 加速模塊 AMX)。
從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來看,國(guó)際上主要廠商包括英偉達(dá)(在 GPU 市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位)、AMD(采用 CPU+GPU 融合架構(gòu))、英特爾(涉足 FPGA 與 AI 芯片)、谷歌(推出 TPU 定制芯片)。國(guó)內(nèi)廠商則主要有華為昇騰、寒武紀(jì)(專注云端 AI 芯片)、壁仞科技(研發(fā)通用 GPU)、天數(shù)智芯(研發(fā) GPGPU) 。
目前,大算力芯片面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。算力提升的同時(shí)功耗激增(如單顆 H100 功耗達(dá) 700W),因此需要液冷等先進(jìn)散熱技術(shù)。算力增長(zhǎng)速度快于內(nèi)存帶寬,這就需要 HBM/Chiplet 技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破。先進(jìn)制程依賴臺(tái)積電 / 三星,地緣政治因素影響著供應(yīng)鏈安全。此外,CUDA 生態(tài)主導(dǎo)市場(chǎng),其他架構(gòu)(如 ROCm、OpenCL)還有待追趕。
就當(dāng)前發(fā)展態(tài)勢(shì)而言,大算力芯片呈現(xiàn)出幾個(gè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。Chiplet 技術(shù)通過小芯片異構(gòu)集成,降低成本并提升良率。光電融合方面,光計(jì)算芯片探索超低功耗方案。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,量子計(jì)算可能顛覆傳統(tǒng)算力范式。同時(shí),中國(guó)也將加速國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)程。
總的來說,大算力芯片是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心引擎,其技術(shù)突破將深刻影響人工智能、自動(dòng)駕駛、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域的未來發(fā)展。中國(guó)廠商需要在生態(tài)建設(shè)、制程工藝以及軟件工具鏈等方面持續(xù)投入,以縮小與國(guó)際巨頭的差距。?
大算力芯片的核心應(yīng)用場(chǎng)景豐富多樣。在人工智能訓(xùn)練與推理方面,大模型(如 GPT、Llama)的訓(xùn)練需要超大規(guī)模算力(例如千億參數(shù)級(jí)),通常依賴 GPU(如 NVIDIA H100)或?qū)S?AI 芯片(如 Google TPU)。在邊緣計(jì)算領(lǐng)域,自動(dòng)駕駛、智能攝像頭等場(chǎng)景需要本地化實(shí)時(shí)處理,這就需要低功耗高算力芯片(如特斯拉 Dojo)。數(shù)據(jù)中心與云計(jì)算領(lǐng)域,通過提供分布式計(jì)算資源,支撐搜索引擎、推薦系統(tǒng)等,常用 CPU+GPU/FPGA 異構(gòu)方案(如 AMD EPYC + NVIDIA A100)。而科學(xué)計(jì)算與仿真,像氣候模擬、核聚變研究、基因測(cè)序等,都需要超算中心的大算力支持(如基于 ARM 的 Fugaku 超算)。
大算力芯片具有幾大典型技術(shù)特點(diǎn)。其一為高算力密度,借助多核架構(gòu)、并行計(jì)算以及專用加速單元(如矩陣運(yùn)算單元),可實(shí)現(xiàn)每秒數(shù)萬億次甚至千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算(TFLOPS/PFLOPS)。其二是采用先進(jìn)制程工藝,運(yùn)用 3nm/2nm 等先進(jìn)制程,提升晶體管密度與能效比。其三為芯片間互連技術(shù),如 NVLink、Infinity Fabric 等,能實(shí)現(xiàn)多芯片高速互連,構(gòu)建超大規(guī)模計(jì)算集群。
主流大算力芯片類型眾多。GPU 方面,有 NVIDIA H100/A100、AMD MI300X 等產(chǎn)品,其優(yōu)勢(shì)在于并行計(jì)算能力強(qiáng),適合矩陣運(yùn)算(用于 AI 訓(xùn)練 / 推理)。TPU 是 Google 專為 AI 設(shè)計(jì)的,采用脈動(dòng)陣列架構(gòu)(TPU v4 相比 v3 速度提升 2.1 倍)。FPGA 可編程靈活性強(qiáng)(如 Xilinx Versal 用于 5G 和邊緣 AI)。ASIC 即專用芯片,例如華為昇騰 910(256TOPS@INT8)、寒武紀(jì) MLU370。還有 CPU + 加速器異構(gòu)方案,如 Intel Sapphire Rapids(集成 AI 加速模塊 AMX)。
從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來看,國(guó)際上主要廠商包括英偉達(dá)(在 GPU 市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位)、AMD(采用 CPU+GPU 融合架構(gòu))、英特爾(涉足 FPGA 與 AI 芯片)、谷歌(推出 TPU 定制芯片)。國(guó)內(nèi)廠商則主要有華為昇騰、寒武紀(jì)(專注云端 AI 芯片)、壁仞科技(研發(fā)通用 GPU)、天數(shù)智芯(研發(fā) GPGPU) 。
目前,大算力芯片面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。算力提升的同時(shí)功耗激增(如單顆 H100 功耗達(dá) 700W),因此需要液冷等先進(jìn)散熱技術(shù)。算力增長(zhǎng)速度快于內(nèi)存帶寬,這就需要 HBM/Chiplet 技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破。先進(jìn)制程依賴臺(tái)積電 / 三星,地緣政治因素影響著供應(yīng)鏈安全。此外,CUDA 生態(tài)主導(dǎo)市場(chǎng),其他架構(gòu)(如 ROCm、OpenCL)還有待追趕。
就當(dāng)前發(fā)展態(tài)勢(shì)而言,大算力芯片呈現(xiàn)出幾個(gè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。Chiplet 技術(shù)通過小芯片異構(gòu)集成,降低成本并提升良率。光電融合方面,光計(jì)算芯片探索超低功耗方案。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,量子計(jì)算可能顛覆傳統(tǒng)算力范式。同時(shí),中國(guó)也將加速國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)程。
總的來說,大算力芯片是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心引擎,其技術(shù)突破將深刻影響人工智能、自動(dòng)駕駛、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域的未來發(fā)展。中國(guó)廠商需要在生態(tài)建設(shè)、制程工藝以及軟件工具鏈等方面持續(xù)投入,以縮小與國(guó)際巨頭的差距。?
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