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近日大火的聊天機器人程序ChatGPT，最終還是崩了！多位用戶反映，其網(wǎng)站因為運算量過大，出現(xiàn)了無法回復(fù)的情況。

翻譯：我們出現(xiàn)了遠(yuǎn)超預(yù)想的(運算)需求，請再堅持一下并等待我們將系統(tǒng)擴展。

事實上，ChatGPT出現(xiàn)崩潰只是算力緊張的一個縮影。近日隨著百度、京東、騰訊等國內(nèi)廠商宣布參與智能聊天機器人領(lǐng)域的競爭，未來類似ChatGPT這樣的程序?qū)⒃絹碓蕉?。人工智能發(fā)展是大勢所趨，全球市場對于算力的需求也將出現(xiàn)快速的增長。

GPU的“變種”在算力領(lǐng)域“擠走”CPU

提到算力，首先不得不說的就是CPU(Central Processing Unit，中央處理器)。1971年，英特爾生產(chǎn)的4004微處理器將運算器和控制器集成在一個芯片上，標(biāo)志著CPU的誕生，這也是大規(guī)模機器運算的開始。后來從四位運算開始，每隔幾年處理器的性能就會翻倍。

再之后，單純的運算位數(shù)增加已不再滿足復(fù)雜的運算需求，CPU逐漸向更多核心，更高并行度發(fā)展。典型的代表有英特爾的酷睿系列處理器和AMD的銳龍系列處理器。

CPU最大的特點是全能，作為中央處理器，其性能被平均分為多個模塊，也因此CPU可以完成絕大多數(shù)指令下的任務(wù)，整體屬于一款較為均衡的產(chǎn)品。

與此同時，由于電腦顯示器的出現(xiàn)，傳統(tǒng)的GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器)也應(yīng)運而生。顯示器上的圖形顯示需要大量的重復(fù)運算(顯示各種顏色，甚至三維圖像)，其對于算力的要求要遠(yuǎn)高于以處理指令為主的CPU。因此不同于CPU，GPU更強調(diào)了并行計算的方法，這也讓GPU無論是算力還是運算速度，都要高于CPU。

隨著顯示器分辨率的不斷提升，特別是多款大型游戲?qū)τ陲@示器分辨率的要求越來越高，GPU的運算性能也在飛速提升，而且提升速度快于CPU。

在這一方面，英偉達(dá)占據(jù)了GPU市場的頭把交椅，不少人應(yīng)該都有過為了某款熱門游戲，而單獨安裝英偉達(dá)顯卡的經(jīng)歷。

很長一段時間以來，CPU負(fù)責(zé)中央控制和各種運算，GPU負(fù)責(zé)少量處理和大量重復(fù)運算，兩者相輔相成，各自擔(dān)負(fù)起了對應(yīng)的職能。

然而，有人看到了GPU相對于CPU高算力的優(yōu)勢，于是一種去掉了GPU圖形處理部分內(nèi)容，而僅保留了科學(xué)計算，AI訓(xùn)練、推理任務(wù)等通用計算類型的GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units，通用圖形處理器)誕生了。

GPGPU，可以說是特化版的運算芯片，GPGPU通過 GPU 多條流水線的并行計算來實現(xiàn)大量計算。超長流水線的設(shè)計以吞吐量的最大化為目標(biāo)，在對大規(guī)模的數(shù)據(jù)流并行處理方面具有明顯的優(yōu)勢。

如果說普通CPU的計算能力是小溪流，那么GPGPU的計算能力就是并行了注入多條河流的大江長河。在未來人工智能爆發(fā)的時代，其遠(yuǎn)優(yōu)于CPU的運算性能，決定了這個GPU家族的“變種”在算力領(lǐng)域?qū)ⅰ皵D走”傳統(tǒng)的CPU，大規(guī)模應(yīng)用于算力市場中。

事實上，此前就有消息表示，ChatGPT已導(dǎo)入了至少1萬個英偉達(dá)高端的GPGPU，不論此消息是否屬實，ChatGPT至少很大概率使用了大量的GPGPU，并且好像已投入的部分還不夠用，需要更多。一個高端GPGPU動輒數(shù)十上百萬，這樣看來，GPGPU的市場空間可能會非常大。

GPGPU生態(tài)：英偉達(dá)業(yè)內(nèi)領(lǐng)先，國內(nèi)生態(tài)初見雛形

事實上，一般的GPGPU確實具備了超快速的運算能力，然而，要想達(dá)到ChatGPT這種真正具備一定解決問題能力的成型AI系統(tǒng)，仍需要大量的開發(fā)工作，特別是需要海量的深度學(xué)習(xí)支持。AI才能面對并有效處理海量的問題。深度學(xué)習(xí)與GPU的圖形處理有一些相通的地方，它需要大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”模型。比如一個貓圖識別AI，需要提供數(shù)以萬計的貓圖供其“學(xué)習(xí)”。而每一張貓圖的學(xué)習(xí)又與其他貓圖沒有先后關(guān)系，每一張貓圖，其實就相當(dāng)于一次學(xué)習(xí)。

 而如果缺少這些必要的開發(fā)學(xué)習(xí)支持，否則的話，GPGPU空有大量的運算能力，卻不一定能夠做出正確的運算。例如，前兩天谷歌Bard的發(fā)布會中，就犯了事實性的錯誤，在一個“關(guān)于詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡(JWST)，我可以告訴我9歲的孩子它有哪些新發(fā)現(xiàn)？”的問題中，Bard給出的一個答案是：太陽系外行星的第一張照片，是用JWST拍攝的。然而事實上，2004年，第一張系外行星照片是由歐洲南方天文臺的甚大望遠(yuǎn)鏡(VLT)拍攝的。

這種學(xué)習(xí)、運算與開發(fā)的過程，往往需要一個統(tǒng)一的開發(fā)架構(gòu)，架構(gòu)越優(yōu)秀、越適配GPGPU。開發(fā)的效果也會越好。在這一領(lǐng)域，英偉達(dá)的優(yōu)勢比較明顯，英偉達(dá)的CUDA(Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算架構(gòu))集成技術(shù)，占據(jù)了全球八成以上的GPGPU開發(fā)市場。通過這個技術(shù)，用戶可利用英偉達(dá)的GPU進(jìn)行圖像處理之外的運算。由于絕大多數(shù)架構(gòu)都是針對CPU進(jìn)行編程的，更突顯出了英偉達(dá)該架構(gòu)的稀缺性。

不過，最近英偉達(dá)也遇到了越來越多的挑戰(zhàn)，首先是一款新的架構(gòu)PyTorch在AI開發(fā)領(lǐng)域大有后來居上的架勢，由于其將支持更多GPU，相比于英偉達(dá)對GPU領(lǐng)域的壟斷，受到了很多廠家的歡迎。而后續(xù)OpenAI(推出ChatGPT的公司)又發(fā)布了一款開源的GPU開發(fā)架構(gòu)Triton。其雖然可以看作簡化版的CUDA，但由于其采用較易編碼的Python進(jìn)行開發(fā)，且性能不輸CUDA太多，最重要的是：其代碼開源也意味著開發(fā)者享受著自由的環(huán)境，因此該開發(fā)架構(gòu)也受到了很多開發(fā)者的歡迎。盡管目前Triton還只支持英偉達(dá)的GPGPU芯片，但其負(fù)責(zé)人員表示未來會支持更多廠商的芯片，做到真正的自由開發(fā)。

國內(nèi)的GPGPU生態(tài)起步較晚，但近年來不斷的投入，也在2022年有了一定的成績。首先是在RISC-V(一種開源架構(gòu))中國峰會上，清華大學(xué)集成電路學(xué)院何虎副教授團(tuán)隊發(fā)布了基于RISC-V的開源GPGPU實現(xiàn)方案，名為“承影”(Ventus)，同時還給出了映射方案、指令集和微架構(gòu)的實現(xiàn)。

而上海交大在GPGPU架構(gòu)領(lǐng)域，同樣取得了不小的突破。2022年8月，上海交大團(tuán)隊正式對外發(fā)布了自研開源GPGPU平臺“青花瓷”?！暗鼐壵嗡鶐淼牟淮_定性在這幾年有增無減，國產(chǎn)化的勢在必行。利用開源及開源生態(tài)所創(chuàng)造的芯片，就有可能解決卡脖子的困境。發(fā)布這款芯片的團(tuán)隊主要成員梁教授表示。“通過十年的努力打造屬于中國的GPGPU生態(tài)，做人人都用得起GPGPU，這是我們的愿景”。

國內(nèi)GPGPU公司：有所突破，但仍任重道遠(yuǎn)

有了多樣的生態(tài)，國內(nèi)的一些GPGPU公司也在研發(fā)的道路上不懈努力，推出了一些有競爭力的產(chǎn)品。

2022年9月，壁仞科技首次展出了BR100系列GPGPU芯片，算力創(chuàng)下全球紀(jì)錄。壁仞科技首款通用GPU芯片BR100，基于壁仞科技原創(chuàng)芯片架構(gòu)研發(fā)，采用的是7nm先進(jìn)制程工藝，可容納770億顆晶體管，16位浮點算力達(dá)到1000T(1T=1024G)以上、8位定點算力達(dá)到2000T以上。BR100芯片在國內(nèi)率先采用Chiplet(先進(jìn)封裝)技術(shù)，使得中國的通用GPU芯片邁入“每秒千萬億次計算”新時代，最為振奮人心的是，這是第一次全球通用GPU算力紀(jì)錄由中國企業(yè)制造。

隨后，浪潮AI服務(wù)器成功搭載壁仞科技自研的高端通用GPU，在多項比拼中獲評全球最佳性能，實現(xiàn)了國產(chǎn)芯片在國際AI賽場上的精彩亮相，取得了歷史性的突破。

在A股上市公司當(dāng)中，目前還沒有以GPGPU為絕對主業(yè)的公司，但仍有與GPU業(yè)務(wù)有一定關(guān)系的上市公司，其中景嘉微經(jīng)過多年的研發(fā)積累，公司在傳統(tǒng)GPU設(shè)計及特定領(lǐng)域應(yīng)用方面形成一定的技術(shù)、品牌等綜合優(yōu)勢。公司在半年報中指出，其已在通用GPU(即GPGPU)領(lǐng)域有所延申，正持續(xù)研發(fā)并提供相關(guān)產(chǎn)品。

而以CPU為主要產(chǎn)品的海光信息，也已研發(fā)出了基于GPGPU的DPU(Data Processing Unit，中央處理器分散單元)產(chǎn)品，該產(chǎn)品其實是GPGPU的一種。其兼容“類 CUDA”環(huán)境，解決了產(chǎn)品推廣過程中的軟件生態(tài)兼容性問題。公司通過參與開源軟件項目，并實現(xiàn)與 GPGPU 主流開發(fā)平臺的兼容。

圖片來源：海光信息招股說明書

值得注意的是，盡管這兩家公司只是與GPGPU業(yè)務(wù)有一定關(guān)系，但兩家公司近日雙雙大漲，其中2月9日景嘉微20cm漲停，海光信息也大漲超13%。市場或許也已意識到算力爆發(fā)背景下，GPGPU產(chǎn)業(yè)的投資機會。

除了上述公司外，登臨科技、芯動力、沐曦半導(dǎo)體等公司，也正在GPGPU這條賽道上不斷努力著。如果這些仍未上市的GPGPU公司選擇上市，投資者也可以關(guān)注他們的動態(tài)，選擇參與打新或二級市場的投資。

綜合來看，盡管國內(nèi)近兩年在GPGPU領(lǐng)域已取得了很多的突破，但也要看到國外一些大型廠商已在該領(lǐng)域經(jīng)歷了數(shù)十年的發(fā)展，積累了豐富的經(jīng)驗和技術(shù)，并擁有著大量的上下游市場資源。而我國的GPGPU產(chǎn)品不僅在生態(tài)和開發(fā)領(lǐng)域面臨著國外大廠卡脖子的挑戰(zhàn)，即使是在各自的芯片研發(fā)領(lǐng)域也面臨著研發(fā)周期長、投入量大、產(chǎn)品成功概率偏低等一系列問題。我國以CPU和GPU為代表的高端芯片設(shè)計行業(yè)的整體研發(fā)實力、創(chuàng)新能力和應(yīng)用推廣能力仍有待提升。面對事關(guān)未來時代變革的重要產(chǎn)品，或許需要政府、高校和研發(fā)企業(yè)共同努力，互相共享經(jīng)驗和成果，才能真正在這一領(lǐng)域縮小與國外的差距，實現(xiàn)真正的國產(chǎn)替代、自主可控。