國內(nèi)企業(yè)：需進一步增強軟件及系統(tǒng)能力
雖然ChatGPT還沒有進入盈利階段，但英偉達已經(jīng)成為第一波吃到紅利的企業(yè)。為處于下行周期的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)增添了一絲亮色。在北京時間2月23日凌晨的財報發(fā)布中，英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛表示，從初創(chuàng)公司到大型企業(yè)，對于生成式AI的多功能性與能力的興趣越來越濃厚。英偉達將幫助客戶從生成式AI 和大型語言模型技術(shù)的突破中獲取優(yōu)勢。
英偉達在AI芯片的先發(fā)優(yōu)勢和占比優(yōu)勢，固然有硬件性能的原因，但更關(guān)鍵的是軟件生態(tài)的加持。在21世紀(jì)初，GPU的并行計算能力引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注。但是，開發(fā)者想要調(diào)用英偉達GPU的計算能力進行圖形處理以外的任務(wù)，必須編寫大量的底層語言代碼，這對于習(xí)慣高級語言的程序員極其不便。2006年，英偉達推出CUDA平臺，支持開發(fā)者用熟悉的高級程序語言進行編程，靈活調(diào)用GPU的算力。自此，GPU的使用范圍不再局限于顯卡，而是擴展到所有適合并行計算的領(lǐng)域。GPU與CUDA組成的軟硬件系統(tǒng)，形成了英偉達的產(chǎn)品壁壘。
近年來，國內(nèi)AI芯片企業(yè)在架構(gòu)創(chuàng)新、算力性能、平臺方案等領(lǐng)域涌現(xiàn)出一系列成果，但仍然需要在軟件、系統(tǒng)和生態(tài)層面進一步向國際領(lǐng)先企業(yè)看齊。趙立東表示，針對大模型對于AI芯片的需求，芯片廠商一方面通過拆解大模型的系統(tǒng)級需求，快速迭代下一代芯片，從底層提升性能和支持效率。另一方面，要基于既有的芯片打造系統(tǒng)級方案，通過軟件升級解決大模型加速遇到的內(nèi)存容量小、通信占比高等核心痛點問題。
“要對標(biāo)國際領(lǐng)先的AI芯片廠商，需要在三個層面開發(fā)優(yōu)化：一是芯片升級，在算力、內(nèi)存、微架構(gòu)等層面針對大模型計算做優(yōu)化；二是軟件升級，從傳統(tǒng)的單卡以及單機多卡為主的支持能力拓展至萬卡級別大集群支持，有效提供面向大模型支持的分布式計算、混合并行、內(nèi)存優(yōu)化等整體軟件方案；三是系統(tǒng)方案，以AI芯片為核心，結(jié)合計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)打造深度優(yōu)化的系統(tǒng)級方案，面向大模型提供極致的性能和成本優(yōu)勢。”
