英偉達獨霸時代結束？ChatGPT引爆谷歌微軟芯片大戰，亞馬遜也入局_HAT:一亞馬遜幣等于多少人民幣

來源：新智元

ChatGPT爆火之后，谷歌和微軟兩巨頭的AI大戰戰火，已經燒到了新的領域——服務器芯片。

如今，AI和云計算都成了必爭之地，而芯片，也成為降低成本、贏得商業客戶的關鍵。

原本，亞馬遜、微軟、谷歌這類大廠，都是以軟件而聞名的，而現在，它們紛紛斥資數十億美元，用于芯片開發和生產。

各大科技巨頭研發的AI芯片

ChatGPT爆火，大廠開啟芯片爭霸賽

根據外媒TheInformation的報道以及其他來源，這三家大廠現在已經推出或計劃發布8款服務器和AI芯片，用于內部產品開發、云服務器租賃或者二者兼有。

「如果你能制造出針對AI進行優化的硅，那前方等待你的將是巨大的勝利」，研究公司Forrester的董事GlennO’Donnell這樣說。

付出這些巨大的努力，一定會得到回報嗎？

答案是，并不一定。

英特爾、AMD和英偉達可以從規模經濟中獲益，但對大型科技公司來說，情況遠非如此。

Rescale與英偉達合作構建自動化工業元宇宙:7月19日消息，高性能云計算服務商Rescale宣布與英偉達達成合作，將 Nvidia GPU Cloud（NGC）集成到其用于高性能計算（HPC）應用程序的容器庫中，幫助企業構建數字孿生并打造工業元宇宙的基礎構建模塊。據悉，韓泰輪胎已經在Rescale與英偉達合作構建的工業元宇宙中進行新輪胎設計研發，包括在虛擬世界中進行各種“數字孿生輪胎”的測試工作，繼而加快產品開發速度。（venturebeat）[2022/7/20 2:24:16]

它們還面臨著許多棘手的挑戰，比如需要聘請芯片設計師，還要說服開發者使用他們定制的芯片構建應用程序。

不過，大廠們已經在這一領域取得了令人矚目的進步。

根據公布的性能數據，亞馬遜的Graviton服務器芯片，以及亞馬遜和谷歌發布的AI專用芯片，在性能上已經可以和傳統的芯片廠商相媲美。

亞馬遜、微軟和谷歌為其數據中心開發的芯片，主要有這兩種：標準計算芯片和用于訓練和運行機器學習模型的專用芯片。正是后者，為ChatGPT之類的大語言模型提供了動力。

此前，蘋果成功地為iPhone，iPad和Mac開發了芯片，改善了一些AI任務的處理。這些大廠，或許正是跟蘋果學來的靈感。

英偉達法律代表稱投資者無權訪問其有關2017年和2018年“加密熱潮”的內部記錄:英偉達（Nvidia）的法律代表辯稱，英偉達的投資者無權訪問其有關2017年和2018年“加密熱潮”的內部記錄。9月17日，在美國特拉華州大法官法院的庭審中，英偉達的律師辯稱，原告未能拿出“可信的依據”來說明為什么英偉達必須交出要求的公司文件。英偉達正面臨一宗集體訴訟，指控該公司在多大程度上依賴于加密礦商在2017年的牛市中收購其圖形處理部門一事上誤導投資者。

此前消息，投資者發起針對英偉達的集體訴訟，稱其錯誤報告了與加密貨幣挖礦相關的收入規模，從而誤導了投資者。投資者稱，英偉達還試圖阻止前雇員提供關鍵證據。股東團體表示，英偉達的律師已敦促前雇員“FE 5”拒絕了幾項關鍵聲明。（Cointelegraph）[2020/9/18]

在三家大廠中，亞馬遜是唯一一家在服務器中提供兩種芯片的云服務商，2015年收購的以色列芯片設計商AnnapurnaLabs，為這些工作奠定了基礎。

谷歌在2015年推出了一款用于AI工作負載的芯片，并正在開發一款標準服務器芯片，以提高谷歌云的服務器性能。

相比之下，微軟的芯片研發開始得較晚，是在2019年啟動的，而最近，微軟更加快了推出專為LLM設計的AI芯片的時間軸。

而ChatGPT的爆火，點燃了全世界用戶對于AI的興奮。這更促進了三家大廠的戰略轉型。

英偉達被指控試圖阻止前雇員提供關鍵證據:金色財經報道，投資者正起訴芯片制造商巨頭英偉達（Nvidia），稱其錯誤報告了與加密貨幣采礦相關的收入規模。投資者抱怨稱，英偉達現在正試圖阻止前雇員提供關鍵證據。股東團體表示，英偉達的律師已敦促前雇員“FE 5”拒絕了幾項關鍵聲明。[2020/8/18]

ChatGPT運行在微軟的Azure云上，使用了上萬塊英偉達A100。無論是ChatGPT，還是其他整合進Bing和各種程序的OpenAI軟件，都需要如此多的算力，以至于微軟已經為開發AI的內部團隊分配了服務器硬件。

在亞馬遜，首席財務官BrianOlsavsky在上周的財報電話會議上告訴投資者，亞馬遜計劃將支出從零售業務轉移到AWS，部分原因是投資于支持ChatGPT所需的基礎設施。

在谷歌，負責制造張量處理單元的工程團隊已經轉移到谷歌云。據悉，云組織現在可以為TPU和在其上運行的軟件制定路線圖，希望讓云客戶租用更多TPU驅動的服務器。

谷歌：為AI特調的TPUV4

早在2020年，谷歌就在自家的數據中心上部署了當時最強的AI芯片——TPUv4。

不過直到今年的4月4日，谷歌才首次公布了這臺AI超算的技術細節。

聲音 | CNBC主持人：當前不建議購入英偉達股票:由于加密貨幣挖礦市場對英偉達硬件需求下滑，導致英偉達第三季度業績和第四季度業績預期低于華爾街預期。在其第三季度收益報告公布之后，其股價暴跌了19%。CNBC的Mad Money節目主持人Jim Cramer表示：其股價徘徊在52周低點附近，如果你還未購買其股票，建議再等等；如果你已經購入，我認為你需要認識到英偉達恢復還需要很長時間。只要英偉達仍然是一家偉大的公司，最終他們會把事情做好，你可以耐心等待。只是這一次，他們對自己產品的市場需求水平做出了嚴重的誤判。[2018/11/17]

相比于TPUv3，TPUv4的性能要高出2.1倍，而在整合4096個芯片之后，超算的性能更是提升了10倍。

同時，谷歌還聲稱，自家芯片要比英偉達A100更快、更節能。對于規模相當的系統，TPUv4可以提供比英偉達A100強1.7倍的性能，同時在能效上也能提高1.9倍。

對于相似規模的系統，TPUv4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大約4.3倍。對于ResNet，TPUv4分別快1.67倍和大約4.5倍。

動態 | 日本區塊鏈創企NAM與英偉達初創加速計劃達成合作:據Prtimes消息，日本AI、區塊鏈技術開發初創企業NAM宣布與英偉達初創加速計劃(NVIDIA Inception Program)達成合作。[2018/11/2]

另外，谷歌曾暗示，它正在研發一款與NvidiaH100競爭的新TPU。谷歌研究員Jouppi在接受路透社采訪時表示，谷歌擁有「未來芯片的生產線」。

微軟：秘密武器雅典娜

不管怎么說，微軟在這場芯片紛爭中，依舊躍躍欲試。

此前有消息爆出，微軟秘密組建的300人團隊，在2019年時就開始研發一款名為「雅典娜」的定制芯片。

根據最初的計劃，「雅典娜」會使用臺積電的5nm工藝打造，預計可以將每顆芯片的成本降低1/3。

如果在明年能夠大面積實裝，微軟內部和OpenAI的團隊便可以借助「雅典娜」同時完成模型的訓練和推理。

這樣一來，就可以極大地緩解專用計算機緊缺的問題。

彭博社在上周的報道中，稱微軟的芯片部門已與AMD合作開發雅典娜芯片，這也導致AMD的股價在周四上漲了6.5%。

但一位知情者表示，AMD并未參與其中，而是在開發自己的GPU，與英偉達競爭，并且AMD一直在與微軟討論芯片的設計，因為微軟預計要購買這款GPU。

亞馬遜：已搶跑一個身位

而在與微軟和谷歌的芯片競賽中，亞馬遜似乎已經領先了一個身位。

在過去的十年中，亞馬遜在云計算服務方面，通過提供更加先進的技術和更低的價格，一直保持了對微軟和谷歌的競爭優勢。

而未來十年內，亞馬遜也有望通過自己內部開發的服務器芯片——Graviton，繼續在競爭中保持優勢。

作為最新一代的處理器，AWSGraviton3在計算性能上比上一代提高多達25%，浮點性能提高多達2倍。并支持DDR5內存，相比DDR4內存帶寬增加了50%。

針對機器學習工作負載，AWSGraviton3比上一代的性能高出多達3倍，并支持bfloat16。

基于Graviton3芯片的云服務在一些地區非常受歡迎，甚至于達到了供不應求的狀態。

亞馬遜另一方面的優勢還表現在，它是目前唯一一家在其服務器中提供標準計算芯片和AI專用芯片云供應商。

早在2019年，亞馬遜就推出了自己的AI推理芯片——Inferentia。

它可以讓客戶可以在云端低成本運行大規模機器學習推理應用程序，例如圖像識別、語音識別、自然語言處理、個性化和欺詐檢測。

而最新的Inferentia2更是在計算性能提高了3倍，加速器總內存擴大了4倍，吞吐量提高了4倍，延遲降低到1/10。

在初代Inferentia推出之后，亞馬遜又發布了其設計的主要用于AI訓練的定制芯片——Trainium。

它對深度學習訓練工作負載進行了優化，包括圖像分類、語義搜索、翻譯、語音識別、自然語言處理和推薦引擎等。

在一些情況下，芯片定制不僅僅可以把成本降低一個數量級，能耗減少到1/10，并且這些定制化的方案可以給客戶以更低的延遲提供更好的服務。

撼動英偉達的壟斷，沒那么容易

不過到目前為止，大多數的AI負載還是跑在GPU上的，而英偉達生產了其中的大部分芯片。

據此前報道，英偉達獨立GPU市場份額達80%，在高端GPU市場份額高達90%。

20年，全世界跑AI的云計算與數據中心，80.6%都由英偉達GPU驅動。21年，英偉達表示，全球前500個超算中，大約七成是由自家的芯片驅動。

而現在，就連運行ChatGPT的微軟數據中心用了上萬塊英偉達A100GPU。

一直以來，不管是成為頂流的ChatGPT，還是Bard、StableDiffusion等模型，背后都是由每個大約價值1萬美元的芯片英偉達A100提供算力。

不僅如此，A100目前已成為人工智能專業人士的「主力」。2022人工智能現狀報告還列出了使用A100超級計算機部分公司的名單。

顯而易見，英偉達已經壟斷了全球算力，憑借自家的芯片，一統江湖。

根據從業者的說法，相比于通用芯片，亞馬遜、谷歌和微軟一直在研發的專用集成電路芯片，在執行機器學習任務的速度更快，功耗更低。

O’Donnell董事在比較GPU和ASIC時，用了這樣一個比較：「平時開車，你可以用普銳斯，但如果你必須在山上用四輪驅動，用吉普牧馬人就會更合適。」

然而盡管已經做出了種種努力，但亞馬遜、谷歌和微軟都面臨著挑戰——如何說服開發者使用這些AI芯片呢？

現在，英偉達的GPU是占主導地位的，開發者早已熟悉其專有的編程語言CUDA，用于制作GPU驅動的應用程序。

如果換到亞馬遜、谷歌或微軟的定制芯片，就需要學習全新的軟件語言了，他們會愿意嗎？

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