每一场芯片战争的背后，都隐藏着各国算力间的殊死博弈。前段时间，美国将英伟达、AMD两家知名半导体企业旗下生产的高端GPU产品纳入限制范围，变相断供中国高端GPU芯片一事，闹得是沸沸扬扬，黑马还专门写了篇小作文浅聊了下这件事。毕竟，像阿里云、腾讯云、百度云等厂商，都是英伟达A100高端GPU芯片的在华重点客户，结果美国来这么一招釜底抽薪，对我国的互联网事业影响不可谓不大。而美国又始终在芯片问题上死咬着不放，从拉“黑名单”到推出芯片法案、芯片同盟，再到重金也不卖的设备光刻机和软件EDA，又到近期的断供高端GPU，步步紧逼，步步针对。今天，黑马带着大家透过现象看本质，来看看这一场场的芯片争端，争的到底是什么？GPU（图形处理器）主要应用于图显和计算两大方面，常见搭载在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上，非常适合用于进行密集型数据处理。AI是用于深度学习的加速卡，比如在卷积运算中，如果用上了AI，那就可以获得算力上的有效加速。FP是用于超算机的加速卡，对于科学计算来说，它可真是“命根子”，有了GPU的算力加持，超算机才能带得动，比如美国E级超算Frontier就搭载了AMD Radeon Instinct MI250X GPU作为加速器。渲染则是用来做游戏，做图形，做桌面，这类GPU对于很多游戏老哥来说，那可就太熟了，这也是为什么这次美国断供高端GPU事件先在“游戏圈”炸了锅。再简单点，你现在手上拿着的手机或者平板里面就有GPU芯片，每年双十一里遭受巨大瞬时流量冲击也能保障大家能够顺利购物的后台服务器里也安着GPU芯片，还有大家心心念念的自动驾驶汽车里面也得装上GPU芯片……总而言之，凡是涉及到复杂的程序计算，数据处理，以及图形显示的工作，就离不开GPU。GPU所搭载的强大算力使得它能够在面对庞杂数据时也能加速处理，而且GPU的并行计算架构几乎无可替代。简言之，GPU芯片就代表着算力，越是高端，越是代表算力强悍。所以美国整出断供高端GPU芯片这一档子事，以及它之前搞的各种与芯片相关的“鬼名堂”，实质上都是想要对我国的算力进行升级封锁！比如，人人都会计算“1+1=2”。在计算的过程中，对于数据的处理分析和输出特定结果的能力即是算力。虽然算力听起来像是一个很高深的概念，但事实上它无处不在，生活消费、影视娱乐、工业生产、经济民生、教育医疗、科研军事……作为一种底层技术，算力覆盖在各大行业领域，从低端到高端，其整体应用场景多元且复杂。特别是随着我们逐步进入“数字经济”时代，人工智能、自动驾驶、云计算、物联网、大数据、区块链、5G等相关产业的触达性成长，我们对于算力网络搭建、算力增量提升的需求日益扩大。黑马毫不夸张地说，算力将是“数字经济”王国的底座。或者更简单点说，算力，将和水力、电力一样成为新时代的核心生产力！据中国信息通信研究院测算，截至2021年底，中国算力核心产业规模超过1.5万亿元，关联产业规模超过8万亿元。其中，云计算市场规模超过3000亿元，互联网数据中心（服务器）市场规模超过1500亿元，AI 核心产业规模超过4000亿元。比如，在工业制造领域，工厂可以通过安装大量传感器以监测生产车间环境的温度、湿度，对环境异常情况做出报警和处置。另外，工厂还可以在生产车间安装上大量的摄像头，对生产设备状态、生产线状态、产品状态、质量回溯进行实时数据化监控和保存，以便后续生产中有任何问题可以及时调取解决。这些联网设备所记录传达的大量具有生产价值的数据，在算力的加持下都能转化成为一种抽象的生产力，有效助力工业制造智能化，提高工业生产的效能和质量。此外，决定新能源汽车的智能化程度、运算速度、辅助驾驶能力的核心，就是其处理芯片的算力。举个栗子，智己L7的辅助驾驶功能中具有“加塞”的能力，以及对异型车、大型车的识别，都离不开强大的算力支撑。它搭载的英伟达Orin X，单颗芯片的运算能力就能达到254TOPS。可以说，智能汽车要做到精准辅助驾驶，智能座舱空间搭建，甚至是无人驾驶，但凡是涉及智能化、数据化，算力都是其发展的动力。算力越高，传感器数据分析处理越是精准，所提升的价值也随之水涨船高。想要完美实现人机交互体验，算力就是桥梁。还有，黑马特别喜欢的一部电影——《鬼吹灯之魁星疑冢》里面的特效渲染，居然也是在算力的支持下才能完成的。其实，非常多具有动画、特效画面的影视作品都需要渲染完成，而能够支撑顺利渲染的动力正是与之匹配的终端算力。此前，浙江横店影视城还落地了一个由中国移动云能力中心和浙江移动联合打造的“移动云影视渲染平台”。而此平台的背后又正是东数西算的支撑网络。当然，算力还关乎如何精准快速预测天气，元宇宙如何实现以虚促实，如何实现医疗智能化，如何创造高效智能物流环……总而言之，算力赋能各行各业，并且影响着各行各业的深度化、智能化发展。算力的落地应用将为各个领域铺出一条新的发展之路。因此说，算力是未来的生产动力，也是未来的核心竞争方向之一。华为轮值董事长胡厚崑在 2022 世界人工智能大会上就曾提出：“未来，中国的算力网络将像电信、高铁网络一样，为国家数字经济发展提供强劲动力。”同时，我国的算力网络基础格局构建也在快速进行中。算力，一种基础性、广泛性、大众性的动力产能即将落地。所以如果有人跟黑马说：黑马，你信不信，很快到来的下一次产业变革就是算力变革了！在这个时代以及下个时代，算力正成为一种新型“燃料”，激活着新的时代、新的产业！不过在这次美国断供GPU风波之中，首当其冲的就是互联网产业。毕竟互联网产业在我国已经相当成熟了，而人工智能、云计算等产业都还在摸索发展的过程中，影响也大，但还是有巨大的调整空间。但对于互联网产业来说，算力竞争可能会造成短时性的冲击。所幸的是，这次风波也在倒逼我们的国家和相关企业打造“国产算力”。美国每一次的芯片封锁都是在反复摩擦“国产算力”的敏感神经，提醒着大家，靠山山倒，靠水水流，靠人人跑，还是得靠自己。所以，越是激烈的算力竞争也是给国内企业培养发展的沃土，是一场危机，更是一场机遇。另外，在基于国内企业生存竞争的双重压力之下，本就一直蔓延着“内卷精神”的各个大厂巨头里，在算力竞争这条新赛道上，大佬们都开始学会抢跑了。2020年时，BAT三大巨头就开始在算力设施建设以及相关产业领域里进行布局，以数据中心为抓手，以算力为基底，逐步搭建我国的产业新业态。百度计划未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入，并预计到2030年，百度智能云服务器台数将超过500万台。阿里宣布未来三年再投2000亿元，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研究和面向未来的数据中心建设。腾讯不甘示弱，追加了5000亿元进入云计算、超算中心、人工智能、网络安全、量子计算和物联网系统等领域。此外，还有华为云和中国移动也要在全国各地建立数据中心。据工信部在中国首届算力大会上披露的数据显示，截至今年6月底，我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台。国内算力产业近五年平均增速超过30%，算力规模超过150EFlOPS（每秒1.5x10^22次浮点运算次数），排名全球第二，第一是美国。图为全球算力规模分布状况，图片源自中国信息通信研究院而作为算力的硬件基础之一，也是此次美国断供制裁风波的中心——GPU芯片，它的国产化生产也早已在计划之中。而且刚好的是，英伟达在收到断供命令后，又拿到了一份出口许口——英伟达A100芯片和即将推出的英伟达H100芯片，都可以再向中国供一年！虽然美国的临时松口本意是为了英伟达的业务市场转移，断供还是要断供的，不过这一年，足以给中国的本土GPU公司一个喘息赶超的时间。中国的GPU生产还能拥有一年的调整缓冲器，也有机会做得更好，做得更强。况且在今年8月，壁仞科技打造的首款通用GPU芯片BR100系列就已正式发布。其旗舰产品算力超本次被美国勒令断供的英伟达A100 GPU芯片的算力3倍！据悉，它的16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。正是如此，BR100的正式发布，也标志着中国企业第一次打破了此前一直由国际巨头保持的通用GPU全球算力纪录。壁仞科技创始人、董事长、CEO张文更是借着BR100发布时宣布，“中国通用GPU芯片进入每秒1,000,000,000,0000,000次计算新时代。”此外，正在研究国产GPU芯片的本土公司还有景嘉微、芯动科技、航锦科技、兆芯、海光信息、龙芯中科、寒武纪……它们都在全力追赶GPU的设计和生产。顺道提一嘴，相比GPU芯片，体积更小、功耗更低、计算性能更高、计算效率更高的专用芯片NPU芯片也正在国产化研究生产中。虽然现在它更多的是搭载在手机上，主要管手机AI和图像处理，但日后显然它还会有更多可能性。最近引人注目的华为Mate 50上就搭载了华为自研的海思NPU芯片。当然在国产算力的孵化过程中，一些小困难也是有的，比如，在算力网络搭建时，接口共通仍是问题，整体融合也需要时间的磨合，基础建设尚不完善，科技人才稀缺……虽然，这些问题都还有待解决。不过，黑马相信，国产算力，正在以一种全新的姿态，自信的心态，坚实的实力，迎接算力时代的新竞争！这炳直指中国的达摩克利斯之剑终将在国产算力的快速发展中消熔，国产滴，杠杠滴！未尽研究《还有一年，中国能用GPU锁住中国算力吗？》军武次位面《“算力竞争”时代来临，中国能否反客为主？》My车轱辘《算立即王道！盘点算力最强的汽车，华为仅排第四？》
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