最新預測！林詠華：混合異構的AI芯片將成算力資源稀缺的重要解決方案【附AI芯片行業市場競爭分析】

圖源：攝圖網

11月29日，2023人工智能計算大會在北京舉辦。北京智源人工智能研究院副院長、總工程師林詠華出席活動並發表觀點。

“國內AI芯片的大模型訓練性能與國外約有三年差距”，林詠華表示，當前中國 AI 芯片的大模型集羣訓練性能，只有個別接近英偉達 A100/A800，大多數不到 50%。此外是生態差距巨大，我國 AI 芯片公司有 40 餘家，但中國 AI 芯片整體的市場佔有率加起來不超過 10%，各家 AI 芯片軟件各異、生態十分零碎割裂。

另外，對於國產AI芯片未來的發展方向，“混合異構的芯片技術架構成爲解決算力資源稀缺的重要解決方案。“利用混合異構技術，可以將不同芯片放在一起訓練同一個大模型。” 林詠華說道，提升混合異構能力，可以在同一個數據中心把各種算力資源進行靈活組合訓練大模型。“希望國內的數據中心能夠從以進口芯片爲主，過渡到以國產芯片爲主。”

國內外企業差距大 英偉達領跑全行業

從應用領域分類來看，英偉達一家獨大全球雲端訓練芯片市場，TPU很難撼動英偉達GPU的壟斷地位，目前英偉達的GPU+CUDA計算平臺是最成熟的AI訓練方案，除此之外還有第三方異構計算平臺OpenCL+AMD GPU以及雲計算服務商自研加速芯片這兩種方案，全球各芯片廠商基於不同方案，都推出了針對於雲端訓練的人工智能芯片。

反觀在全球雲端推斷芯片競爭格局方面，雲端推斷芯片百家爭鳴，各有千秋。相比訓練芯片，推斷芯片考慮的因素更加綜合：單位功耗算力、時延、成本等。初期推斷也採用GPU進行加速，但由於應用場景的特殊性，依據具體神經網絡算法優化會帶來更高的效率，FPGA/ASIC 的表現可能更突出。

除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等傳統芯片大廠涉足雲端推斷芯片以外，Wave computing、Groq等初創公司也加入競爭。中國公司裡，寒武紀、比特大陸同樣積極佈局雲端芯片業務。

不同架構下的AI芯片

基於AI芯片的加速計算是當前智能計算的主流模式。AI芯片通過和AI算法的協同設計來滿足AI計算對算力的超高需求。當前主流的AI加速計算主要是採用CPU系統搭載GPU、FPGA、ASIC等異構加速芯片。

近年來，國產AI加速芯片廠商持續發力，在該領域取得了快速進展，相關產品陸續發佈，覆蓋了AI推理和AI訓練需求，其中既有基於通用GPU架構的芯片，也有基於ASIC架構的芯片，另外也出現了類腦架構芯片，總體上呈現出多元化的發展趨勢。

平安證券研報指出當前，我國通用人工智能產業政策逐步完善，國產大模型能力持續升級。隨着國產大模型廠商和AI芯片廠商的持續發力，我國AIGC產業未來發展前景廣闊。

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更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國人工智能芯片（AI芯片）行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》

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