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最近，差評(píng)君聽到了一個(gè)好消息。

AI 算力領(lǐng)域的“ 圖靈獎(jiǎng) ”—— MLPerf 測(cè)試，發(fā)布了一個(gè)關(guān)于當(dāng)前主流 ai 芯片的基準(zhǔn)性能的測(cè)試結(jié)果。

一家首次參加測(cè)試的芯片企業(yè)——墨芯人工智能，化身“ 草根英雄 ”，火速制裁了 AI 芯片的霸主英偉達(dá)。

墨芯 S30 芯片在主流 AI 模型之一的圖像分類（ ResNet50 ）中，以 95784 FPS 的單卡算力奪得全球第一。

是英偉達(dá)現(xiàn)役最強(qiáng) GPU——A100 的 2 倍，是即將上市的英偉達(dá) H100 的 1.2 倍。

對(duì)芯片不太了解的差友，可能不太了解這事的重要性。

市場(chǎng)研究公司 Omdia 調(diào)查顯示：英偉達(dá)占據(jù)了全球人工智能（ AI ）處理器 80.6% 的市場(chǎng)份額。

而作為他的旗艦產(chǎn)品 A100、H100 幾乎代表了全球同類芯片的最高水平。

如果墨芯 s30 真能超越英偉達(dá)最新科技的話，說(shuō)不定雙方的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在洽談收購(gòu)的事情了。

不過(guò)，更逆天的是，墨芯 S30 竟然用 14nm 納米的制程就暴打了 4nm 工藝的英偉達(dá)最強(qiáng) GPU——h100 系列。

這是真的 6 翻了。

雖然，每一年都有一兩家企業(yè)叫囂著：拳打英偉達(dá)、腳踩英特爾。

但是能用 14nm 工藝超越 4nm 工藝的芯片公司，英特爾看了都要饞。

所以要是不出意外的話，憑借這個(gè)技術(shù)，名不經(jīng)傳的墨芯公司完全可以，名揚(yáng)大中華，技術(shù)封鎖美利堅(jiān)，然后帶著歐盟 27 個(gè)小弟稱霸世界了。

好了，說(shuō)到這里，想必各位差友都知道了

如果不出意外的話，那么意外就來(lái)了。

很快有人扒出來(lái)：墨芯這瓜，它不保熟。

雖然，這個(gè)叫做 MLPerf 的性能測(cè)試，權(quán)威且保真。

但是，也有很多周旋的空間。

比如，雖然墨芯公司官方的宣傳里，著重強(qiáng)調(diào)了“ 算力全球第一 ”。

但后續(xù)有人扒出了，這個(gè)“ 全球第一 ”的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了“ 美化 ”的處理。

關(guān)鍵性的分組標(biāo)簽，被人p掉了。

原來(lái)，這個(gè) MLPerf 測(cè)試它是分為 Closed（ 固定任務(wù) ）和 Open（ 開放優(yōu)化 ）兩組。

Closed 代表的固定任務(wù)分組，進(jìn)行的是正式比賽。

也就是說(shuō)，廠商們，需要運(yùn)行統(tǒng)一的算法，對(duì)同一個(gè)模型圖像分類（ ResNet50 ）進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)芯片之間的性能比較。

而這個(gè) open 分組就是用來(lái)展示一些創(chuàng)新性的成果的，也就是所謂的表演賽。

在這個(gè)組別里，只要不改變測(cè)試的內(nèi)容，你想怎么玩都行。

而墨芯參加的恰恰就是 open 分區(qū)的測(cè)試。

于是，墨芯 s30 憑借著“ 稀疏化 ”的算法，用“ 無(wú)規(guī)則格斗 ”的打法勝了英偉達(dá)的“ 空手道 ”。

然后，公司再一運(yùn)作，刪刪減減，一個(gè)全球算力第一的營(yíng)銷廣告就這么華麗的出現(xiàn)。

又一個(gè)營(yíng)銷鬼才。

不過(guò)這豈不是證明了墨芯用的稀疏算法，能大幅增加 ai 芯片的算力？

情況也確實(shí)是這樣的。

所謂的稀疏算法，又稱剪枝。

就是在 ai 模型的訓(xùn)練過(guò)程中，把一些不重要的運(yùn)算過(guò)程去掉，大大增加計(jì)算的效率。

這就像識(shí)別一個(gè)超清的圖像，如果我們降低到標(biāo)清的水平，傳輸速度就會(huì)快上許多。

但是，這種成倍提升算力的“ 黑魔法 ”怎么會(huì)沒有代價(jià)呢？

一來(lái)， 這種提升算力的方式應(yīng)用場(chǎng)景比較小，不適合高精度的模型訓(xùn)練。

二來(lái)，算力是通用的，ai 的模型并不是，這就需要根據(jù)不同的模型，研究不同的稀疏算法。

但問題的重點(diǎn)在于，稀疏算法并不是墨芯一家的專利，英偉達(dá)家的 h100 也能支持。

而且，英偉達(dá)依然是目前唯一一家在每輪 MLPerf 基準(zhǔn)測(cè)試都參與所有主流算法測(cè)試，然后橫掃各項(xiàng)測(cè)試成績(jī)的全能選手。

所以說(shuō)，回到 ai 芯片的性能本身，我們還是很難否認(rèn)英偉達(dá)在這方面的統(tǒng)治力。

不過(guò)，拋開這次的“ 吊打英偉達(dá) ”的烏龍事件不談，最近幾年國(guó)內(nèi)還是涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的國(guó)產(chǎn) ai 芯片。

比如在今年 3 月，壁仞科技誕生了一枚名為 BR100 的芯片。

這顆芯片 16 位浮點(diǎn)算力在 1000T 以上，8 位定點(diǎn)算力達(dá)到了 2000T 以上，打破了此前一直由國(guó)際巨頭保持的通用 GPU 全球算力紀(jì)錄。

而 19 年，華為發(fā)布的昇騰 910 芯片的算力也號(hào)稱是當(dāng)時(shí)國(guó)際頂尖水平的兩倍。

看來(lái)，真金白銀地砸進(jìn)去還是有水花的。

不過(guò)，當(dāng)國(guó)內(nèi)芯片的性能開始觸碰到全球算力的天花板的時(shí)，我們才發(fā)現(xiàn)差距不止在算力上。

國(guó)內(nèi)的一大批創(chuàng)業(yè)者們，早已經(jīng)在追趕英偉達(dá)的過(guò)程中，撞上了第二堵南墻：生態(tài)。

2016 年前后，ai 的浪潮席卷中國(guó)，人人都想做“ 中國(guó)的英偉達(dá) ”。

但后來(lái)，國(guó)內(nèi)的廠商們慢慢發(fā)現(xiàn)AI芯片陷入了一個(gè)困境：ai 芯片無(wú)法成為一個(gè)單獨(dú)的產(chǎn)品。

探境科技的CEO概括了這種復(fù)雜的處境：

英偉達(dá)的GPU在AI應(yīng)用中很難被替換，因?yàn)橛ミ_(dá)的GPU除了能處理AI的工作，還能進(jìn)行圖形計(jì)算等。

即便AI專用芯片性能大幅提升，也不能滿足最終應(yīng)用的所有需求，客戶還要再購(gòu)買GPU。

以至于，大家都以兼容英偉達(dá)的軟件開發(fā)系統(tǒng)目標(biāo)，如果不兼容，代碼重新開發(fā)或者移植的成本太大了。

之所以會(huì)有這樣的問題，是因?yàn)橛ミ_(dá)依靠在 gpu 上的先發(fā)優(yōu)勢(shì)建立了自己的生態(tài)--CUDA ，一套與英偉達(dá)芯片配套的軟硬件開發(fā)的工具包。

能為幾乎所有主流的 ai 模型服務(wù)，同時(shí)大量的開發(fā)者也在反哺和完善這個(gè)生態(tài)。

據(jù) 2021 年英偉達(dá)官方最新數(shù)據(jù)顯示，英偉達(dá)生態(tài)的開發(fā)者數(shù)量已接近 300 萬(wàn)， CUDA 在過(guò)去 15 年總計(jì)下載量達(dá) 3000 萬(wàn)次，過(guò)去一年下載量達(dá)到 700 萬(wàn)。

這就好比同樣是一個(gè)野外求生俱樂部。

國(guó)內(nèi)還停留在，拿著一本野外求生指南讓客戶自己學(xué)的階段時(shí)。

而英偉達(dá)，已經(jīng)提供了全套裝備。

甚至送來(lái)了一個(gè)貝爺。

這就導(dǎo)致了，AI的軟件生態(tài)成了英偉達(dá)生態(tài)。

而英偉達(dá)的軟件生態(tài)，尤其是 CUDA 相關(guān)的核心部分都是閉源、封閉的。

在這樣的封鎖下，想要將自家的軟件與英偉達(dá)的生態(tài)兼容的難度可想而知，建立一個(gè)新的 AI 生態(tài)更是癡人說(shuō)夢(mèng)。

一位國(guó)內(nèi)AI芯片公司軟件的負(fù)責(zé)人直言：“ CEO 和 CTO 都聽不懂我的工作。一些國(guó)內(nèi) AI 公司創(chuàng)始人對(duì)軟件的認(rèn)知，相比領(lǐng)先的國(guó)際大公司，我認(rèn)為有十幾年的差距。”

英偉達(dá) GPU 強(qiáng)大的產(chǎn)品力加上頂尖的 CUDA 軟件生態(tài)，使得它在AI領(lǐng)域的勢(shì)力不可動(dòng)搖。

包括微軟、三星、 Snap 等在內(nèi)的 25000 多家企業(yè)客戶，都接入了英偉達(dá)的 ai 推理平臺(tái)。

而且它比想象的要難以超越。

因?yàn)樗粌H比你更強(qiáng)，還比你更努力。

在過(guò)去的十年中，英偉達(dá)在研發(fā)方面的支出持續(xù)擴(kuò)大，根據(jù)財(cái)報(bào)，2021 年英偉達(dá)研發(fā)投入達(dá)到 39.24 億美元。

所以，在這種全面的領(lǐng)先下，我們很難相信有什么公司可以在ai芯片領(lǐng)域，一步跨越大山一樣的英偉達(dá)。

這一點(diǎn)，每年砸出去上百億的英特爾深有體會(huì)。

而相對(duì)于全球其他的競(jìng)爭(zhēng)者們，我們還面臨著芯片制程的問題。

但即便如此，差評(píng)君覺得，差距越大，我們更應(yīng)該腳踏實(shí)地地發(fā)展。

不要幻想一日趕英超美，而是緊緊跟在對(duì)手的身后，就像一頭獵豹，等待敵人犯錯(cuò)。