文|鋅財經(jīng) 孫鵬越
編輯|大風
8月8日，全球計算機業(yè)內(nèi)最重要的圓桌會議，世界計算機圖形學會議SIGGRAPH正式召開。
NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛出席，并帶來了新一代英偉達超級AI芯片GH200。黃仁勛對自己的新旗艦產(chǎn)品非常有自信，將GH200稱為“世界上最快的內(nèi)存”。
在如今的AI市場，英偉達是堪稱“運轉(zhuǎn)整個AI世界的中心”。不論是OpenAI還是谷歌、META、百度、騰訊、阿里巴巴，所有的生成式AI都極度依賴英偉達的AI芯片來訓練。
并且，據(jù)媒體報道，英偉達AI芯片H100在2023年8月的市場總需求可能在43.2萬張左右，而目前一張H100芯片在Ebay上的價格甚至炒到了4.5萬美元，折合人民幣超過了30萬元。
40多萬張芯片缺口，單價4.5萬美元，總價輕輕松松上數(shù)百萬美元。
英偉達，正在經(jīng)歷一場比“挖礦時代”更瘋狂的市場浪潮。
AI芯片，一張難求
所謂的AI芯片，其實是圖形處理器（GPU），主要作用是幫助運行訓練和部署人工智能算法所涉及的無數(shù)計算。
也就是說，生成式AI的種種智能表現(xiàn)，均來自于無數(shù)GPU的堆砌。使用的芯片越多，生成式AI就越智能。
OpenAI對GPT-4訓練細節(jié)守口如瓶，但據(jù)媒體猜測，GPT-4至少需要8192張H100芯片，以每小時2美元的價格，在約55天內(nèi)可以完成預訓練，成本約為2150萬美元（1.5億人民幣）。
據(jù)微軟高管透露，為ChatGPT提供算力支持的AI超級計算機，是微軟在2019年投資10億美元建造一臺大型頂尖超級計算機，配備了數(shù)萬個英偉達A100 GPU，還配備了60多個數(shù)據(jù)中心總共部署了幾十萬個英偉達GPU輔助。
ChatGPT所需要的AI芯片并不是固定的，而是逐次遞增。ChatGPT越聰明，背后的代價是所需算力越來越多。據(jù)摩根士丹利預測，到了GPT-5大概需要使用2.5萬個GPU，約是GPT-4的三倍之多。
如果想滿足OpenAI、谷歌等一系列AI產(chǎn)品的需求，那么就相當于英偉達一家公司為全世界的AI產(chǎn)品供芯，這對于英偉達的產(chǎn)能是個極大的考驗。
雖然英偉達正在開足馬力生產(chǎn)AI芯片，但據(jù)媒體報道，小型和大型云提供商的大規(guī)模H100集群容量即將耗盡，H100的“嚴重缺貨問題”至少會持續(xù)到2024年底。
目前，英偉達作用于AI市場的芯片主要分為H100和A100兩種，H100是旗艦款產(chǎn)品，從技術(shù)細節(jié)來說，H100比A100在16位推理速度大約快3.5倍，16位訓練速度大約快2.3倍。
不論是H100還是A100，全部都是由臺積電合作生產(chǎn)，就使得H100的生產(chǎn)受到了限制。有媒體稱，每一張H100從生產(chǎn)到出廠大約需要半年的時間，生產(chǎn)效率非常的緩慢。
英偉達曾表示它們在2023年下半年，提高對AI芯片的供應能力，但沒有提供任何定量的信息。
不少公司和求購者都在呼吁，要求英偉達加大對晶圓廠的生產(chǎn)數(shù)量，不只和臺積電合作，而是把更多的訂單交給三星和英特爾。
更快的訓練速度
如果沒辦法提高產(chǎn)能，那么最好的解決辦法就是推出性能更高的芯片，以質(zhì)取勝。
于是乎，英偉達開始頻頻推出新款GPU用來提升AI訓練能力。先是在今年3月，英偉達發(fā)布了H100 NVL GPU、L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、NVIDIA Grace Hopper四款AI芯片，以滿足生成式AI們?nèi)找嬖鲩L的算力需求。
在上一代還未量產(chǎn)上市，英偉達又在8月8日世界計算機圖形學會議SIGGRAPH上，由黃仁勛發(fā)布了H100的升級版，GH200。
據(jù)了解，全新GH200 Grace Hopper Superchip基于72核Grace CPU，配備480GB ECC LPDDR5X內(nèi)存以及GH100計算GPU，搭配141GB HBM3E內(nèi)存，采用6個24GB堆棧，使用6144位存儲器接口。
GH200最大的黑科技，就是作為世界上第一款配備HBM3e內(nèi)存的芯片，能夠?qū)⑵浔镜谿PU內(nèi)存增加50%。而這也是專門對人工智能市場做的“特定升級”，因為頂級生成式AI往往尺寸巨大卻內(nèi)存容量有限。
據(jù)公開資料顯示，HBM3e內(nèi)存是SK海力士的第五代高帶寬內(nèi)存，是一種新型的高帶寬內(nèi)存技術(shù)，可以在更小的空間內(nèi)提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率。它的容量為141GB，帶寬為每秒5TB，能分別達到H100的1.7倍和1.55倍。
從7月份發(fā)布以來，SK海力士就成為GPU市場的寵兒，領先于直接競爭對手英特爾Optane DC和三星的Z-NAND閃存芯片。
值得一提的是，SK海力士一直以來都是英偉達的合作伙伴之一，從HBM3內(nèi)存開始，英偉達絕大部分產(chǎn)品都是采用SK海力士的產(chǎn)品。但SK海力士對于AI芯片所需要的內(nèi)存一直產(chǎn)能堪憂，英偉達不止一次的要求SK海力士提高產(chǎn)能。
一個難產(chǎn)大戶遇上另一個難產(chǎn)大戶，不由讓人擔心GH200的產(chǎn)能。
NVIDIA官方表示，GH200與當前一代產(chǎn)品H100相比，內(nèi)存容量高出3.5倍，帶寬高出3倍；并且，HBM3e內(nèi)存將使下一代GH200運行AI模型的速度比當前模型快3.5倍。
比H100運行AI模型的速度快3.5倍，是否意味著，1張GH200就能相當于3.5張H100？一切都還得實踐操作才能得知。
但目前來說，可以肯定的一點就是，作為AI市場的最大供應商，英偉達進一步鞏固了自己領先位置，并和AMD和英特爾拉大了差距。
英偉達的對手們
面對43萬張AI芯片缺口，沒有一家公司不動心。尤其是英偉達的最大競爭對手AMD和英特爾，不會放任其一個人獨吞整個市場。
今年6月14日，AMD董事會主席、CEO蘇姿豐密集地發(fā)布了多款AI軟硬件新品，包括針對大語言模型設計的AI芯片，MI300X。正式拉開在AI市場，對英偉達的正面挑戰(zhàn)。
在硬件參數(shù)上，AMD MI300X擁有多達13顆小芯片，總共包含1460億個晶體管，配置128GB的HBM3內(nèi)存。其HBM密度為英偉達H100的2.4倍，帶寬為英偉達H100的1.6倍，意味著可加快生成式AI的處理速度。
但可惜的是，這款旗艦AI芯片并沒有現(xiàn)貨，只是預計將于2023年Q4季度全面量產(chǎn)。
而另一競爭對手英特爾，則在2019年就以約20億美元的價格收購了人工智能芯片制造商HABANA實驗室，進軍AI芯片市場。
今年8月，在英特爾最近的財報電話會議上，英特爾首席執(zhí)行官Pat Gelsinger表示，英特爾正在研發(fā)下一代Falcon Shores AI超算芯片，暫定名為Falcon Shores 2，該芯片預計將于2026年發(fā)布。
除了Falcon Shores 2之外，英特爾還推出AI芯片Gaudi2，已經(jīng)開始銷售，而Gaudi3則正在開發(fā)中。
只是可惜的是，Gaudi2芯片規(guī)格并不高，難以實現(xiàn)對英偉達H100和A100發(fā)起挑戰(zhàn)。
除了國外半導體巨頭們大秀肌肉，開始了“芯片競爭”之外，國內(nèi)的半導體公司也開始了對AI芯片的研發(fā)。
其中，昆侖芯AI加速卡RG800、天數(shù)智芯的天垓100加速卡、燧原科技第二代訓練產(chǎn)品云燧T20/T21，均表示能夠具有支持大模型訓練的能力。
在這場以算力為標準，以AI大模型為戰(zhàn)場的芯片之爭，英偉達作為AI市場的最大贏家之一，已經(jīng)在芯片設計和市場占比等方面展示出它的強大。
但國產(chǎn)AI芯片雖然稍稍落后，但研發(fā)和擴展市場的腳步從未停止，未來值得期待