股價(jià)飆漲市值逼近蘋果 誰還能挑戰(zhàn)英偉達(dá)

長江商報(bào)消息 當(dāng)?shù)貢r(shí)間上周四美股收盤，英偉達(dá)股價(jià)創(chuàng)歷史新高，市值超2.3萬億美元，3月8日盤前又漲超3%，雖然盤中突遭跳水，截至最新收盤，英偉達(dá)報(bào)875.28美元，跌幅5.55%，但這家公司的市值仍高達(dá)2.19萬億美元，與蘋果的差距越來越小。

近段時(shí)間，背靠生成式AI對(duì)GPU算力的大量需求，英偉達(dá)股價(jià)幾乎一路飆漲，多次創(chuàng)歷史新高。但水面之下，對(duì)英偉達(dá)的挑戰(zhàn)從來不止，一些變化正在發(fā)生。

被視為OpenAI最大競爭對(duì)手的Anthropic近日發(fā)布Craude3模型，其最高版本在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中性能超過GPT-4。鮮少目光會(huì)注意到，Anthropic背后站著亞馬遜，獲亞馬遜投資后Anthropic用了其自研AI芯片Trainium和Inferentia訓(xùn)練和部署。谷歌等巨頭也在發(fā)力自研AI芯片。

引起波瀾的另一個(gè)事件是，不久前AI芯片初創(chuàng)公司Groq宣稱其LPU（語言處理器）推理性能是英偉達(dá)GPU的10倍，成本僅為其十分之一。一名AI創(chuàng)業(yè)者試用Groq開放的產(chǎn)品后向記者感嘆“每秒520個(gè)token（文本單元），非常驚艷”。該芯片采用存算一體（近存計(jì)算）架構(gòu)，不完全等同于傳統(tǒng)GPU的馮·諾依曼架構(gòu)。受該芯片推出影響，一名近期獲得融資的國內(nèi)存算一體企業(yè)負(fù)責(zé)人也告訴記者，業(yè)界對(duì)這種針對(duì)AI的新架構(gòu)芯片關(guān)注度明顯上升了。

芯片架構(gòu)創(chuàng)新和AI巨頭自研的動(dòng)力，構(gòu)成挑戰(zhàn)英偉達(dá)的兩股暗流。談及顛覆或許為時(shí)尚早，但多股利益糾纏下，挑戰(zhàn)不會(huì)停止。

Groq的架構(gòu)“革命”

2016年，英偉達(dá)CEO黃仁勛將第一臺(tái)DGX-1超級(jí)計(jì)算機(jī)交給OpenAI，這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)集成了8塊P100芯片，將OpenAI一年的訓(xùn)練時(shí)間壓縮到一個(gè)月。這是GPU推動(dòng)大模型成型的絕佳案例。此前大模型猛然涌現(xiàn)時(shí)，布局高性能計(jì)算并搭建CUDA軟件生態(tài)多年的英偉達(dá)伸手接住風(fēng)口，憑通用性和完善軟件生態(tài)成為AI芯片最大贏家。

但談及其芯片架構(gòu)是否最適合AI運(yùn)算，答案或許并不是。以英偉達(dá)為代表的主流GPU依賴高制程帶來性能提升，但可見的是，摩爾定律逼近極限，制造更高制程芯片的成本上升，計(jì)算、存儲(chǔ)分離的馮·諾依曼架構(gòu)芯片還面臨內(nèi)存墻和功耗墻，存儲(chǔ)器單元和處理單元之間需要數(shù)據(jù)傳輸，存儲(chǔ)帶寬制約了計(jì)算系統(tǒng)有效帶寬。記者此前參加的行業(yè)會(huì)議上，有從業(yè)者統(tǒng)計(jì)了20年間存儲(chǔ)器和處理器性能增長情況發(fā)現(xiàn)，兩者的鴻溝以每年50%的速率擴(kuò)大，比起算力增長，數(shù)據(jù)搬運(yùn)能力增長速度慢更制約大模型發(fā)展。業(yè)界已在探討如何避開馮·諾伊曼架構(gòu)弊端。

既然存儲(chǔ)和處理單元數(shù)據(jù)傳輸存在損耗，那就縮短兩者之間的距離，英偉達(dá)的方法是采用DRAM（動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）堆疊而成的HBM（高帶寬內(nèi)存）并與GPU一起封裝，使存儲(chǔ)和計(jì)算單元更近，增加存儲(chǔ)密度的同時(shí)減少傳輸損耗，提升帶寬，這正是SK海力士等存儲(chǔ)巨頭的著力方向，但這種方案還受HBM供應(yīng)緊缺限制且依賴臺(tái)積電等先進(jìn)封裝。

要解決內(nèi)存墻還有一種方法，即改變馮·諾依曼架構(gòu)，轉(zhuǎn)而采用存算一體架構(gòu)，將計(jì)算單元和存儲(chǔ)單元合二為一，這種新架構(gòu)可用于GPU、LPU等多類芯片。Groq的LPU推理芯片是向存算一體架構(gòu)靠近的方案，它還改變了芯片產(chǎn)品模式，采用SRAM（靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）而不用HBM，放大SRAM高存取速度的優(yōu)勢，在芯片制程14nm的情況下，使大模型生成速度近500token/秒，超過GPU驅(qū)動(dòng)的GPT-3.5的40token/秒。

“以英偉達(dá)H100為例，里面也有一個(gè)SRAM，從HBM進(jìn)來的數(shù)據(jù)還要到SRAM里走一趟，帶寬大概3.25Tb/秒。Groq這款芯片相當(dāng)于不再單獨(dú)接一個(gè)HBM，內(nèi)部帶寬可以達(dá)80Tb/秒，相比GPU HBM放大了近30倍。”千芯科技董事長陳巍告訴記者，Groq團(tuán)隊(duì)從谷歌TPU（張量處理單元）團(tuán)隊(duì)出來，結(jié)合了原來的TPU架構(gòu)思路、近存計(jì)算和數(shù)據(jù)流架構(gòu)，在集群計(jì)算中表現(xiàn)出比較好的性價(jià)比。

這款芯片推出后，以前阿里技術(shù)副總裁賈揚(yáng)清為代表的部分人士根據(jù)Groq LPU較低的內(nèi)存容量與英偉達(dá)H100對(duì)比，認(rèn)為同等吞吐量情況下Groq LPU的硬件成本和能耗高于H100。陳巍聚焦平均計(jì)算成本，量化計(jì)算后則發(fā)現(xiàn)Groq LPU服務(wù)器每token/s、每TOPS BOM模組/計(jì)算卡成本均低于英偉達(dá)H100，這還是在Groq LPU制程遠(yuǎn)不及5nm英偉達(dá)H100的情況下。陳巍告訴記者，Groq LPU采用的已是近存計(jì)算中較成熟的架構(gòu)，北美在2019年、2020年就陸續(xù)有可替代GPGPU的新架構(gòu)出來的消息，Groq這顆芯片推出基本在預(yù)期內(nèi)。一般而言，認(rèn)為存算一體架構(gòu)算力可領(lǐng)先同等工藝邏輯芯片或GPU 4代，12nm或16nm存算一體芯片大約可達(dá)7nm或5nm傳統(tǒng)架構(gòu)GPU的算力。未來存算一體與現(xiàn)有GPU技術(shù)融合是一個(gè)發(fā)展方向，或?qū)ΜF(xiàn)有傳統(tǒng)GPU形成替代。

國內(nèi)針對(duì)AI需求也在布局存算一體架構(gòu)，記者了解到，千芯科技相關(guān)芯片通過互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)測并在跑大模型，相關(guān)企業(yè)還包括億鑄科技、阿里達(dá)摩院、知存科技、蘋芯科技、后摩智能等，這些企業(yè)聚焦云端、車端或其他邊緣場景。在Groq采用的SRAM外，業(yè)界也在探索ReRAM等密度更高的存儲(chǔ)介質(zhì)方案。

一些海外巨頭則嘗試入場布局存算一體。去年9月，美國AI芯片初創(chuàng)公司D-Matrix獲1.1億美元B輪融資，微軟和三星出現(xiàn)在投資方名單中，微軟還承諾D-Matrix今年推出芯片時(shí)評(píng)估該芯片供自身使用。另一家在開發(fā)數(shù)字存內(nèi)計(jì)算芯片的AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)Rain AI此前被OpenAI CEO薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）投資100萬美元，2019年，OpenAI便與其簽署意向書，計(jì)劃斥資5100萬美元購買Rain AI的AI芯片。

硅谷巨頭發(fā)力

“受益于英偉達(dá)，也受制于英偉達(dá)”可能是硅谷巨頭們過去一年追逐大模型時(shí)的寫照。在AI芯片市場處于領(lǐng)先地位的同時(shí)，英偉達(dá)可用于大模型訓(xùn)練推理的GPU產(chǎn)能一度受限且并不便宜。

Meta創(chuàng)始人扎克伯格今年初提到，到今年年底，公司計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將包括35萬張H100顯卡。Raymond James分析師此前表示，英偉達(dá)H100售價(jià)2.5萬~3萬美元。若按每張H100售價(jià)2.5萬美元計(jì)算，Meta這批顯卡價(jià)格將達(dá)數(shù)十億美元。薩姆·阿爾特曼則多次提及AI芯片供需問題，近期表示全球需要的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施包括晶圓廠產(chǎn)能、能源等比目前人們規(guī)劃的更多。

英偉達(dá)之外，其他廠商近期傳出更多造芯消息。今年2月回應(yīng)OpenAI7萬億美元造芯計(jì)劃傳聞時(shí)，薩姆·阿爾特曼稱“我們認(rèn)為世界將需要更多AI芯片。AI芯片需全球大量投入，超出我們想象”。有消息也稱軟銀集團(tuán)創(chuàng)始人孫正義正計(jì)劃籌集1000億美元資金來資助一家芯片企業(yè)。

硅谷科技巨頭更早起步。英偉達(dá)老對(duì)手AMD在GPU領(lǐng)域追趕。亞馬遜有用于AI訓(xùn)練的定制芯片Trainium和AI推理芯片Inferentia，去年Meta發(fā)布了第一代AI推理定制芯片MTIA v1，谷歌則于2017年就推出了TPU，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建AI產(chǎn)品。有消息稱，谷歌90%以上AI訓(xùn)練工作都使用TPU，Meta也有計(jì)劃在數(shù)據(jù)中心部署自己的AI芯片，減少對(duì)英偉達(dá)芯片的依賴。

英偉達(dá)基于GPU構(gòu)建的CUDA軟件生態(tài)是其護(hù)城河，但單論一些硬件性能，英偉達(dá)GPU并非不可能超越，多家硅谷巨頭廠商繞開GPU領(lǐng)域后已在探索不同路徑。上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系教授梁曉峣在一場行業(yè)論壇中提到，奠定了英偉達(dá)AI時(shí)代算力基座的V100采用了Tensor Core單元，通過4×4矩陣塊運(yùn)算，而有廠商用了更大矩陣塊運(yùn)算達(dá)到更高效率和算力，谷歌TPU和特斯拉FSD芯片則用了脈動(dòng)陣列，使芯片更高效。

谷歌TPU、Meta的MTIA v1和Groq LPU均屬于ASIC（專用集成電路）。據(jù)記者了解，GPU作為處理器通用性和靈活性較強(qiáng)，但硬件可編程性較弱，ASIC則將算法固定在硬件上，靈活性較差但理論上能耗表現(xiàn)和性能可高于GPU。除以近存計(jì)算克服內(nèi)存帶寬瓶頸，Groq官網(wǎng)還提到，其LPU還旨在克服計(jì)算密度的瓶頸，對(duì)大語言模型而言，LPU計(jì)算能力大于GPU和CPU。

這些ASIC實(shí)際表現(xiàn)如何？PyTorch是可利用英偉達(dá)CUDA加速GPU計(jì)算的深度學(xué)習(xí)框架。一名使用谷歌TPU和英偉達(dá)GPU的研究人員告訴記者，TPU使用的則是JAX框架， JAX本身的軟件開源生態(tài)還是比PyTorch差，一些PyTorch已實(shí)現(xiàn)的功能在JAX上還要實(shí)現(xiàn)一遍。當(dāng)正常運(yùn)算時(shí)，機(jī)器規(guī)模不大的情況下，英偉達(dá)GPU與谷歌TPU的效果差別不太大，但在機(jī)器規(guī)模增大后，TPU的優(yōu)勢凸顯，更簡潔高效，不需額外做太多工程優(yōu)化。

面對(duì)有先發(fā)優(yōu)勢的英偉達(dá)，遷移也是其他AI芯片廠商面臨的挑戰(zhàn)。大模型在其GPU上跑后，若要遷移至其他AI芯片上需要遷移成本，但其他廠商也并非毫無辦法。以上研究人員表示，用Pythorch寫的只適用于CUDA的代碼，此前難以遷移，但PyThorch1.3開始提供支持，通過Pythorch XLA編譯器能較快適配到TPU。這意味著，在英偉達(dá)GPU上跑的大模型若要遷移至TPU，不需重寫所有代碼。但目前限制是，經(jīng)遷移的代碼在大規(guī)模集群訓(xùn)練時(shí)可能出現(xiàn)一些問題。

在打破英偉達(dá)軟件優(yōu)勢、讓更多AI芯片廠商入場競爭的路上，OpenAI也在努力。OpenAI于2021就發(fā)布了開源的Triton1.0，其類似Python，旨在讓沒有CUDA經(jīng)驗(yàn)的研究人員能高效編寫GPU代碼。去年年底AMD發(fā)布會(huì)上，OpenAI宣布Triton從接下來的3.0版本開始支持MI300等AMD生態(tài)。

股價(jià)飆升一定程度上說明市場對(duì)英偉達(dá)仍舊看好，但競爭不會(huì)停止，望向未來，AI芯片仍具有很多可能性。

（第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)）

責(zé)編：ZB