美国又挥GPU大棒 中国企业研发加速
国内GPU企业仍在追赶中。美国
来源:21tech(News-21)
作者:倪雨晴
由于美国出口许可的又挥业研新令,英伟达和AMD的棒中高端GPU对中国的供应将受到限制。
8月31日,国企英伟达发布公告称,发加8月26日,美国美国已通知公司向中国和俄罗斯出口A100和H100芯片将需要新的又挥业研许可证要求。同时,棒中DGX(AI系统产品组合)或任何其他包含A100或H100芯片的国企产品,以及未来性能高于A100的发加芯片都将受到新规管制。
这意味着,美国没有美国的又挥业研许可,英伟达接下来将暂停为中国市场提供A100、棒中H100相关产品,国企这两款产品是发加专业计算的GPU,面向数据中心、高性能计算场景,而非PC等消费终端设备。
英伟达的公告还表示,新的许可要求可能会对公司及时完成H100开发、支持A100现有客户产生影响,并可能要求公司将某些业务转移到中国境外。当前,英伟达一方面向美国政府寻求豁免,另一方面正在和中国客户沟通,寻求使用新规之外的产品来满足客户需求。
英伟达预计,第三季度中,受到新许可证约束的中国业务潜在销售额约4亿美元。英伟达之外,据报道,AMD的发言人表示也收到了相关的许可禁令。
在9月1日的商务部记者会上,商务部发言人束珏婷表示,一段时间以来,美方不断滥用出口管制措施,限制半导体相关物项对华出口,中方对此坚决反对。美方相关做法背离公平竞争原则,违反国际经贸规则,不仅损害中国企业的正当权益,也将严重影响美国企业的利益,阻碍国际科技交流和经贸合作,对全球产业链供应链稳定和世界经济恢复造成冲击。
就在9月1日晚间,最新消息称,英伟达获得了美国的出口新批准。针对H100芯片,英伟达获得了出口、再出口和国内转让的相关授权,用于保障继续研发H100芯片;针对A100,新授权允许英伟达在2023年3月1日之前出口服务于美国用户所需的A100芯片。
英伟达的算力生态
具体来看,A100是英伟达在2020年发布的GPU,采用7纳米工艺,由540亿个晶体管组成,支持AI推理和训练;H100是今年3月发布的新品,采用了4纳米工艺,有800亿晶体管,并且使用了新架构Hopper,在今年三季度上市。
近年来,GPU尤其在AI应用领域一骑绝尘,深度学习崛起的过程中,GPU提供的卷积运算、并行运算等特性,恰好可以满足AI计算的需求。在全球云化的趋势之下,企业上云、计算背后都需要GPU提供算力支持。
英伟达更是抓住了计算设备需求的关键时机,从图形渲染、到人工智能、乃至区块链领域的计算都表现得十分突出,应用场景也覆盖了PC、数据中心、汽车等市场。
当前在全球的GPU市场上,主要玩家是英伟达和AMD,英特尔近年也在发力GPU产品线。而英伟达目前仍占据主要市场份额,并且早在2007年,英伟达就提出了GPGPU(用于通用计算的GPU)的概念,将GPU从传统印象中的图像处理器,广泛普及应用到计算训练当中,更为重要的是,英伟达推出了自己的CUDA平台,构建了强大的AI算力生态。
CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型,CUDA可以通过利用GPU 的处理能力大幅提升计算性能,让GPU拥有解决复杂计算问题的能力。可以说,CUDA平台是英伟达建立的并行运算的一整套软硬件生态标准,大多数AI芯片均与之匹配兼容,尤其是训练端芯片。
因此,尽管GPU或者AI的创业公司层出不穷,大多都兼容英伟达的CUDA平台,要再创建自有生态的壁垒和成本都很高。GPU供应的受阻,也将影响到服务器、数据中心等算力应用,不论行业龙头还是中小企业,数字化趋势下都离不开GPU产品。
国内GPU企业并起
另一方面,在近年外部环境变换下,国内厂商也在加速GPU领域的研发。产品层面,新兴的GPU企业也频频对标英伟达,但是仍面临巨头的挑战。
从企业侧看,已经上市的相关公司就包括、、、等,其中,芯原股份是IP企业,龙芯中科拥有自研架构。景嘉微成立于2006年,同时期的还有成立于2007年的芯动科技,他们都是国产GPU产业链上的代表。
同时,近几年新一波的GPU和AI热潮中也涌现了一批初创企业,包括壁仞科技、沐曦、摩尔线程、天数智芯、燧原、瀚博、后摩智能、芯瞳、登临科技等等。这些新兴的企业中,核心团队基本都是业内顶尖专家,许多技术大拿来自英伟达、AMD、华为、商汤等科技企业。
初创企业们接连完成新融资,并陆续推出新品加速商业化。
8月,壁仞科技发布了首款通用GPU芯片BR100,采用7纳米工艺,截至目前,璧仞科技已经完成B轮融资,总融资额超50亿元人民币;
7月,沐曦宣布完成10亿元人民币Pre-B轮融资,第一颗芯片已于今年1月流片;
同月,天数智芯宣布完成超10亿元的C+轮及C++轮融资,去年天数智芯发布了首款7纳米GPGPU芯片天垓100,截止至2022年3月底,天垓100实现销售订单近2亿元,本轮融资后将量产推理芯片智铠100,并开发第二三代AI训练芯片天垓200及300。
多位投资人士向记者指出,不论是GPU还是AI公司,虽然融资不断,但是最关键的还是要看商用落地和规模化的情况,当前市场上AI芯片相关的企业众多,未来或出现整合。
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