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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