圖源：攝圖網(wǎng)

　　11月29日，2023人工智能計算大會在北京舉辦。北京智源人工智能研究院副院長、總工程師林詠華出席活動并發(fā)表觀點。

　　“國內(nèi)AI芯片的大模型訓(xùn)練性能與國外約有三年差距”，林詠華表示，當(dāng)前中國 AI 芯片的大模型集群訓(xùn)練性能，只有個別接近英偉達 A100/A800，大多數(shù)不到 50%。此外是生態(tài)差距巨大，我國 AI 芯片公司有 40 余家，但中國 AI 芯片整體的市場占有率加起來不超過 10%，各家 AI 芯片軟件各異、生態(tài)十分零碎割裂。

　　另外，對于國產(chǎn)AI芯片未來的發(fā)展方向，“混合異構(gòu)的芯片技術(shù)架構(gòu)成為解決算力資源稀缺的重要解決方案。“利用混合異構(gòu)技術(shù)，可以將不同芯片放在一起訓(xùn)練同一個大模型。” 林詠華說道，提升混合異構(gòu)能力，可以在同一個數(shù)據(jù)中心把各種算力資源進行靈活組合訓(xùn)練大模型。“希望國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心能夠從以進口芯片為主，過渡到以國產(chǎn)芯片為主。”

　　國內(nèi)外企業(yè)差距大 英偉達領(lǐng)跑全行業(yè)

　　從應(yīng)用領(lǐng)域分類來看，英偉達一家獨大全球云端訓(xùn)練芯片市場，TPU很難撼動英偉達GPU的壟斷地位，目前英偉達的GPU+CUDA計算平臺是最成熟的AI訓(xùn)練方案，除此之外還有第三方異構(gòu)計算平臺OpenCL+AMD GPU以及云計算服務(wù)商自研加速芯片這兩種方案，全球各芯片廠商基于不同方案，都推出了針對于云端訓(xùn)練的人工智能芯片。

　　反觀在全球云端推斷芯片競爭格局方面，云端推斷芯片百家爭鳴，各有千秋。相比訓(xùn)練芯片，推斷芯片考慮的因素更加綜合：單位功耗算力、時延、成本等。初期推斷也采用GPU進行加速，但由于應(yīng)用場景的特殊性，依據(jù)具體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化會帶來更高的效率，F(xiàn)PGA/ASIC 的表現(xiàn)可能更突出。

　　除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等傳統(tǒng)芯片大廠涉足云端推斷芯片以外，Wave computing、Groq等初創(chuàng)公司也加入競爭。中國公司里，寒武紀(jì)、比特大陸同樣積極布局云端芯片業(yè)務(wù)。

　　不同架構(gòu)下的AI芯片

　　基于AI芯片的加速計算是當(dāng)前智能計算的主流模式betway必威。AI芯片通過和AI算法的協(xié)同設(shè)計來滿足AI計算對算力的超高需求。當(dāng)前主流的AI加速計算主要是采用CPU系統(tǒng)搭載GPU、FPGA、ASIC等異構(gòu)加速芯片。

　　近年來，國產(chǎn)AI加速芯片廠商持續(xù)發(fā)力，在該領(lǐng)域取得了快速進展，相關(guān)產(chǎn)品陸續(xù)發(fā)布，覆蓋了AI推理和AI訓(xùn)練需求，其中既有基于通用GPU架構(gòu)的芯片，也有基于ASIC架構(gòu)的芯片，另外也出現(xiàn)了類腦架構(gòu)芯片，總體上呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢。

　　平安證券研報指出當(dāng)前，我國通用人工智能產(chǎn)業(yè)政策逐步完善，國產(chǎn)大模型能力持續(xù)升級。隨著國產(chǎn)大模型廠商和AI芯片廠商的持續(xù)發(fā)力，我國AIGC產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展前景廣闊。

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