通信世界網(wǎng)消息（CWW）眾所周知，隨著非市場(chǎng)因素的不斷變化，中國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)在發(fā)展AI的過(guò)程中，獲得和使用英偉達(dá)AI芯片的限制越來(lái)越多。那么問(wèn)題來(lái)了，除了英偉達(dá)之外，中國(guó)是否具備自主替代的能力？近日，媒體頻頻報(bào)道稱(chēng)，海光信息的DCU有望成為英偉達(dá)芯片最佳替代者。

事實(shí)真的如此嗎？如果是，在替代的過(guò)程中，海光信息又面臨怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

海光DCU系列產(chǎn)品以GPGPU架構(gòu)為基礎(chǔ)，兼容通用的“類(lèi)CUDA”環(huán)境以及國(guó)際主流商業(yè)計(jì)算軟件、人工智能軟件，可廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、人工智能、商業(yè)計(jì)算等領(lǐng)域。

值得一提的是，與目前全球主流人工智能企業(yè)都在使用的英偉達(dá)A100產(chǎn)品相比，海光信息DCU的第一代產(chǎn)品海光“深算一號(hào)”生產(chǎn)工藝同為7nm制程，內(nèi)存頻率和顯存位寬與A100基本相當(dāng)，顯存容量、顯存帶寬和顯存頻率相當(dāng)于A100的50%左右，差距比較大的是多卡協(xié)同的交互速率，只有A100的30%。總體來(lái)講，海光“深算一號(hào)”的性能應(yīng)該能達(dá)到英偉達(dá)A100的40%以上水平。

海光信息于2023年第三季度發(fā)布的“深算二號(hào)”性能相對(duì)于“深算一號(hào)”提升100%以上，據(jù)此估計(jì)，此款產(chǎn)品性能至少已達(dá)到A100的80%，等到正在研發(fā)中的“深算三號(hào)”上市，其趕上甚至超越A100應(yīng)該沒(méi)有太大問(wèn)題。

雖然單純從性能來(lái)看，最新的“深算三號(hào)”可以達(dá)到甚至超越A100的水平；但事實(shí)上，發(fā)展AI芯片不僅關(guān)乎硬件，還關(guān)乎軟件生態(tài)。一類(lèi)芯片可能無(wú)法支持所有現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)框架和算法，這將限制芯片的應(yīng)用范圍。

具體到GPU，由于當(dāng)前全球主流深度學(xué)習(xí)框架均使用CUDA平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，國(guó)產(chǎn)GPU可以通過(guò)兼容CUDA的部分功能，快速打開(kāi)市場(chǎng)，降低開(kāi)發(fā)難度和用戶(hù)移植成本。然而，CUDA本身涵蓋功能非常廣泛，且許多功能與英偉達(dá)GPU硬件深度耦合，包含了許多英偉達(dá)GPU的專(zhuān)有特性，這些特性并不能在國(guó)產(chǎn)AI芯片上全部體現(xiàn)。

有觀點(diǎn)認(rèn)為，海光DCU并不適合做訓(xùn)練，尤其不適合做大模型的訓(xùn)練（因?yàn)楦↑c(diǎn)性能低和無(wú)法集群組網(wǎng)）。一方面是推理場(chǎng)景性?xún)r(jià)比低，大約為2022年主流專(zhuān)用推理芯片10%~15%的性能；另一方面由于海光DCU在最初得到Mi100授權(quán)時(shí)，把與訓(xùn)練有關(guān)的性能和關(guān)鍵特性做了裁剪，導(dǎo)致“高不成（訓(xùn)練）、低不就（推理）”。

而更大的挑戰(zhàn)還在于，由于海光DCU始于兼容通用的“類(lèi)CUDA”，英偉達(dá)可能禁止使用第三方硬件，也就是非英偉達(dá)的GPU通過(guò)使用模擬層運(yùn)行CUDA軟件，而之前英偉達(dá)只是在在線(xiàn)EULA用戶(hù)協(xié)議中提出警告而已。雖然業(yè)內(nèi)對(duì)此持有不同的看法，因?yàn)橛ミ_(dá)此前僅是警告，始終沒(méi)有付諸行動(dòng)；但在筆者看來(lái)，鑒于目前日益嚴(yán)峻的非市場(chǎng)環(huán)境因素，我們不應(yīng)再抱有僥幸心理，而應(yīng)未雨綢繆，即通過(guò)提升自身的軟硬件實(shí)力，構(gòu)筑屬于自己的軟硬件生態(tài)。

可喜的是，有報(bào)道稱(chēng)，百度、阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已認(rèn)證通過(guò)海光的DCU產(chǎn)品并推出聯(lián)合方案，打造全國(guó)產(chǎn)軟硬件一體全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施；此外，科大訊飛、商湯和云從等國(guó)內(nèi)頭部AI企業(yè)，已有大量模型移植并運(yùn)行在海光DCU平臺(tái)上。

而為了完善通用計(jì)算平臺(tái)的國(guó)產(chǎn)生態(tài)，海光還發(fā)起成立了海光產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作組織，聯(lián)合了體制內(nèi)外的高校、科研院所和產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，開(kāi)展“產(chǎn)學(xué)研”相結(jié)合的協(xié)同攻關(guān)，為突破行業(yè)內(nèi)關(guān)鍵共性技術(shù)提供助力。

所謂“萬(wàn)事開(kāi)頭難”，隨著海光信息DCU產(chǎn)品的不斷迭代以及其對(duì)生態(tài)建設(shè)的重視和推進(jìn)，趕上甚至超越，直至替代英偉達(dá)的AI芯片，也許只是時(shí)間早晚的問(wèn)題。

*本文刊載于《通信世界》

總第940期 2024年3月25日 第6期