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:石亚琼

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5月14日晚，英伟达再次庆祝了新的“核弹”。 ai云芯片市场风云复苏。

一、数据中心级别计算中的“怪兽”

创始人兼CEO黄仁勋在家庭厨房进行gtc“厨房演讲”，带来了以英伟达新一代电流之父( apmere )命名的gpu架构AMPEE，从厨房烤箱也是使用ampere架构的第一个gpu芯片NU

这次发布的nvidia a100 gpu可以说是数据中心级别计算中的“怪物”。

从gtc演讲的摘要可以看出，此次发布的新产品定位于加快数据中心级别的计算，nvidia a100是volta架构的v100 gpu的后继产品。 a100的产品核心为台湾积体电路制造7nm，远远强于v100采用的12nm，与此相对，a100具有542亿晶体管也远远超过了v100的211亿晶体管。 与volta体系结构中的640个tensor core相比，a100减少到432个，但a100支持tf32运算和浮点性能156tflops。 在内存方面，a100配备了hbm2存储器，频率从1.75gbps提高到2.4gbps，比v100增加了1024bit，达到了5120bit，容量也达到了40gb。 从计算能力、内存大小等方面来看，a100已经被称为“怪兽”。

ai运算从云训练开始，然后以fpgacpugpu+云计算为中心的云推理过程最后导入设备端推理。 英伟达的张量核心技术对ai产生了显著的加速效果，希望通过a100将ai的云训练时间从几周降低到每小时直接计算，给云推理过程带来很大的加速度。

黄仁勋说云计算和人工智能的强大趋势推动了数据中心设计的结构性转变。

nvidia a100的计算能力大幅提高将提高整个数据中心的计算能力并降低整个数据中心的价格。 a100已进入微软支持语言模型的构建阶段，预计后期还将进入世界领先的高等教育机构和云计算行业的大型企业。

二、ai云芯片市场复苏，国产云ai芯片们是如何破裂的

这次a100发布，自上次v100发布以来已经过了4年。

年5月，加利福尼亚州圣何塞，每年一次的nvidia gtc大会。 首席执行官黄仁勋穿着象征性的钱包，带来了当时被称为“史上最强图形卡”的nvidia tesla v100。 作为深入学习当时上流训练端的大杀器，也给nvidia带来了丰厚的商业利益。 据公开新闻报道，2019年底再次刷新了季度销售记录。

英伟达nvidia tesla v100赚的盆满钵满，而搭载该解决方案的服务器售价极高，基本上不仅关闭了来源，而且很难提供人才支持。 1小时，ai开发者“痛苦的nvidia tesla v100年”。

36氪明白，尽管a100面向ai行业，但国内大部分ai科研机构都被a100的高价所压倒。 这次推出的dgx ampere服务器每台19.9万美元。 一位香港中文大学的计算机视觉科学研究者对36氪说:“大部分大学科研机构都在追求性价比。 在ai研究中，需要在神经网络上采用3d卷积等技术的项目成为比较严格的计算负荷要求，a100有助于很大的帮助。 但是我们的实验室采用了几十张rtx2080ti，基本上可以满足云的训练要求。 ”。

事实上，以中国为首的亚洲市场，ai产业发展迅速。 随着人工智能应用场景的多样性，出现了新的算法、新模型，模型中的参数数量呈指数级增加，对计算能力的诉求越来越大。 根据tractica的调查，全球ai芯片市场规模将在2025年达到726亿美元，增长率将达到46.14%。 openai的估计计算能力每3.5个月增加一倍，每年接近10倍。

近年来，中国国内ai核心创面近年来一直是国内人工智能行业的热门方向，阿里、腾讯、百度、华为等巨头、商汤、广视、依图等集中于cv的企业、寒武纪、地平线、深监科学

在云训练芯片市场上，英伟达以优异的产品生态和计算能力占据头部位置，英特尔、亚马逊、AlibabaCloud (阿里巴巴云)等公司在下一阶段的云推理中占有一定的市场份额。 现在国内云训练芯片的主要玩家包括法威、寒武纪、燧原科学技术等。 寒武纪主要从ai云推理芯片切入，隋原科学技术从ai云训练芯片切入。 华为升910芯片架构使用7nm+ euv技术、32核达芬奇，半精度达到256tfops，功耗350w，比较边缘计算、自动驾驶车计算、训练等场景，对英伟达v100系列产品构成一定威胁 2019年国内一些通信公司选择了华为上涨910。 另外，上涨910也从印度的科学研究、公司等方向开展了海外展开。

实际上，nv和黄仁勋也重视亚洲市场，“现在亚洲是世界上对数据中心最诉求的地区。 pc革命，公司的计算都来自美国，美国也从公司的计算中受益，美国赶上了所谓的时机。 云计算和移动计算起源于亚洲，中国的云计算和移动计算非常先进。的。 比如中国有帐篷、阿里巴巴、美团、抖音等大公司。 ”。

过去四年来，nv被认为没有升级v100。 主要原因是市场上没有出现新的进展对手。 但是从去年开始，形势正在变化。 2019年8月，航道推出了新的910芯片，国产芯片的性能大幅提高。 弥补华为盛腾910的进度。 最近，中国移动到2021年公布了人工智能服务器产品集中购买候选人的情况，华为在第一份额中标了1000台atlas 800 ai服务器，华为上涨910芯片击败了英伟达v100，为中国移动人工智能提供了计算能力支持 从外部来看，这些也被认为在某种程度上施加了nv压力。

但是，a100诞生，国内的ai芯片企业，特别是云ai芯片企业迎来了强敌。 ai的华为升910半精度( fp16 )的计算力为256 tera-flops，整数精度( int8)的计算力达到512 tera-ops，均低于nvidia a100 312tera-flops及624tera-flops 数字10达到规格计算能力所需的功耗为310w低于设计规格的350w，而a100达到了400w。

按照以往的惯例，这种冲击可能还有缓冲期。 另一方面，现在a100依然处于高价位，近20万美元的售价现在也只有不缺钱的大公司和实验室可以交换。 这可能会给国内企业带来机会。 另一方面，提供本地化服务是中国ai企业的特征。

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